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Fortify软件安全内容 2023 更新 1

对Apache Beam的初始支持支持数据处理管道，例如Google Dataflow，并且仅限于Java编程语言，通过识别Apache Beam管道中的数据源。...支持支持在 Apache Beam 转换中报告相关的 Java 漏洞类别，例如命令注入、隐私侵犯和日志伪造。....与这些服务的配置相关的常见问题现在报告给开发人员。...其他勘误表在此版本中，已投入资源以确保我们可以减少误报问题的数量，重构一致性，并提高客户审核问题的能力。...VB6 Windows 窗体应用程序中触发的误报死代码：未使用的字段 – Java lambda 中的误报减少Dockerfile 配置错误：依赖关系混淆 – 使用本地库定义时误报减少在布尔变量上报告数据流问题时

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云数据库技术行业动态@2022-09-30

笔者曾有幸与励总合作，CloudCanal、CloudDM产品具备安全、便利、中立、稳定、全面等特点，有效满足当前市场对多云、多类型数据源场景的数据流转、数据安全使用等需求。...袋鼠云大数据基础平台EasyMR正式上线EasyMR是袋鼠云自研的大数据基础平台，提供Hadoop、Hive、Spark、Trino、HBase、Kafka等组件，完全兼容Apache开源生态；支持企业级安全管控...for MariaDB 支持新的版本 10.5.17、10.4.26、10.3.36：参考[AWS] RDS for Oracle 支持临时表空间的实例存储以及 M5d 和 R5d 实例的数据库智能闪存缓存...] Spanner 的精细访问控制现已在公共预览版中提供：参考[GCP] Datastream 支持 AlloyDB for PostgreSQL 的CDC：参考[GCP] Spanner Golang...114 亿美元，按美元计算增长 18%，其中云收入36 亿美元，按美元计算增长 45%：参考[Oracle] 甲骨文正式发布Java 19：参考[Doris] 发布1.1.2 版本，完成了 170 多个问题修复或性能优化项

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版本发布 | Apache InLong 持续优化提升系统稳定性

主要完成了新增 Kudu 数据流向、完善 Redis 数据流向、增加 MQ 缓存集群 Selector 策略、优化 Audit ID 分配规则、新增数据节点链接性测试、优化 Sort Audit 对账基准时间...、Audit 支持使用 Kafka 缓存审计数据等。...在 1.6.0 版本中，InLong 增加了 MQ 缓存集群级别 Selector 策略（主要针对 Apache Pulsar），DataProxy 节点可以只选择同一个 Tag 下的部分 MQ 集群进行生产...在之前的版本中，InLong Audit 只支持使用 Pulsar 缓存审计数据，这里会增加只熟悉 Kafka 的用户部署和使用成本，在整个  InLong Audit 设计上，MQ 类型的选择应该和数据流保持一致...在 1.6.0 版本中，为了实现 Audit 模块和数据流保持使用同类型 MQ 服务，Audit 支持了使用 Kafka 缓存审计数据，实现了 MQ 服务选型的统一。

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没有三年实战经验，我是如何在谷歌云专业数据工程师认证中通关的

零散笔记 • 考试中的某些内容不在Linux Academy或A Cloud Guru或Google Cloud Practice考试中（预计） • 出现一个有数据点图表的问题，你需要用公式对它们进行聚类...Dataproc、Datastore、Bigtable、BigQuery、Pub/Sub之间的区别，以及如何使用它们 • 考试中的两个案例研究与实践中的案例完全相同，但我在考试期间根本没有阅读这些研究（这些问题可见一斑...） • 了解一些基本的SQL查询语法非常有用，特别是对于BigQuery问题而言 • Linux Academy和GCP提供的练习考试与考试的真题非常相似，我会做大量模拟练习，找到自己的短板 • 帮助记忆...Dataproc the croc and Hadoop the elephant plan to Spark a fire and cook a Hive of Pigs」 • 「Dataflow 是流动的光束...」（Dataflow联想Apache Beam） • 「世界各地的人都可以参与到ACID wash Spanner的制作。」

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将流转化为数据产品

本博客旨在回答两个问题，如下图所示： 随着越来越多的组织转向“流优先”架构并尝试构建流分析管道，流处理需求和用例如何演变？...图 2：将数据流引入湖中：Apache Kafka 用于支持微服务、应用程序集成，并实现对各种静态数据分析服务的实时摄取。...对于治理和安全团队，问题围绕监管链、审计、元数据、访问控制和沿袭展开。站点可用性团队专注于满足其灾难恢复集群中严格的恢复时间目标 (RTO)。...构建实时数据分析管道是一个复杂的问题，我们看到客户在使用 Apache Storm、Spark Streaming 和 Kafka Streams 等处理框架时遇到了困难。...今天开始 Cloudera 流处理可在您的私有云或 AWS、Azure 和 GCP 上的公共云中运行。查看我们新的Cloudera 流处理交互式产品导览，在 AWS 上创建端到端混合流数据管道。

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隐藏云 API 的细节，SQL 让这一切变简单

本文的案例研究将展示如何使用 Steampipe 来回答这个问题：我们的公共 EC2 实例是否有已被 Shodan 检测到的漏洞？...下面是使用 boto3 来解决这个问题的示例。...下面是使用 Steampipe 解决这个问题的示例，即“Shodan 是否找到了 EC2 实例公共端点的漏洞？”...因此，虽然示例 3 中初始查询花了大约 1 秒，但基于缓存 TTL（默认为 5 分钟）的后续查询只花费了几毫秒。 就像本例一样，我们通常可以基于缓存查询更多列或其他不同的列，并保持毫秒级的查询性能。...案例研究 B：查找 GCP 漏洞 如果你的端点只存在于 AWS 中，那么示例 3 已经可以很好地解决这个问题。现在，我们加入 GCP（谷歌云平台）。

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流式处理 vs 批处理，新数据时代的数据处理技术该如何选择？

简言之，实施实时数据流可以有效避免批量数据处理进程缓慢的问题。不同于传统的批量数据移动方法，数据流技术支持在数据生成后，实时连续地传输处理后的数据。...总之，企业可以选择借助实时数据流来加快决策速度、提高运营效率、改善客户体验。但也如前所述，尽管实施实时数据流可能会为组织带来令人振奋的改变，在某些情况下，实时数据流可能并不是问题的最优解。...以下是一些 Top 级实时数据流工具，它们在行业中有着广泛的应用和良好的口碑： Apache Kafka Apache Kafka 是一款经典的开源实时数据流工具。...Apache Flink Apache 名下的另一个产品，ApacheFlink 是一个分布式流处理引擎，能够实时处理大量数据。...与 AWS 中的 Amazon Kinesis 类似，Dataflow 天然具有轻松与GCP生态系统内的多个产品集成的优势。

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十分钟构建你的实时数据流管道

通过本文，读者可以了解一个流处理数据管道（Pipeline）的大致结构：数据生产者源源不断地生成数据流，数据流通过消息队列投递，数据消费者异步地对数据流进行处理。...Kafka简介 2010年，LinkedIn开始了其内部流数据处理平台的开发，2011年将该系统捐献给了Apache基金会，取名Apache Kafka（以下简称Kafka）。...如下图所示，生产者生成数据，将数据发送到一个缓存区域，消费者从缓存区域中消费数据。 ? 生产者消费者模型 消息系统可以解决以下问题： 系统解耦。...异步处理更像是发布通知，发送方不用去关心谁去接收通知，如何对通知做出响应等问题。 流量削峰。...将数据流缓存在缓存区，为数据提供容错性，有一定的数据存储能力。 提供了一些轻量级流处理能力。 可见Kafka不仅仅是一个消息队列，也有数据存储和流处理的功能，确切地说，Kafka是一个流处理系统。

2.7K30

锅总详解开源组织之ASF

Apache NiFi 简介：一个用于自动化数据流的工具，提供图形化的用户界面。 重要性：简化了数据流的设计和管理，适用于各种数据处理需求。 12....Google Cloud Platform (GCP) Apache Kafka：Google Cloud提供了Cloud Pub/Sub服务，类似于Kafka的流处理功能。...Apache Spark Uber 场景：用于实时数据处理和分析。Uber利用Spark进行实时数据流处理、计算乘客和司机的匹配以及优化其动态定价模型。 Apple 场景：用于大数据分析和机器学习。...Apache NiFi Cloudera 场景：用于数据流的自动化和集成。Cloudera利用NiFi简化数据流的设计和管理，支持大数据平台的数据处理。...Hortonworks 场景：用于数据流管理和集成，帮助客户在大数据环境中处理和移动数据。 8.

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构建端到端的开源现代数据平台

• 数据监控（可选）：更多数据意味着更多潜在的数据质量问题。...• 其次它是云提供商产品的一部分，因此已经与 GCP 生态系统的所有组件无缝集成。这进一步简化了我们的架构，因为它最大限度地减少了配置工作。...Superset 部署由多个组件组成（如专用元数据数据库、缓存层、身份验证和潜在的异步查询支持），因此为了简单起见，我们将依赖非常基本的设置。...一个简单的场景是在更新特定的 dbt 模型时使 Superset 缓存失效——这是我们仅通过 dbt Cloud 的调度无法实现的。...superset.apache.org/docs/security](https://superset.apache.org/docs/security) [25] 利用缓存: [https://superset.apache.org

5.4K10

延迟是ARVR体验的基础

很多OLED和LCD显示器的残影现象比CRT要高, 这个问题比较复杂, 这里就不展开讨论了, 我们暂且假设这部分的延迟是零....我之所以说”几乎”, 是因为这在理论上是有可能实现的, 就是”与光束比赛”(只是打个比方, 对于CRT来说才有电子光束): 每条或每块扫描线的渲染正好在读取它们之前进行....通过”与光束比赛”, 是有可能把总体的延迟降低到梦幻般的7ms. 很不幸, 与光束比赛需要一种非正规的底层渲染方式, 因为每条或每块扫描线是分开渲染的, 并且在游戏的时间线并不是在同一个点....与光束赛跑还有一个问题, 那就是需要避免区块之间在视觉上出现边界. 这可能是无法接受的, 因为就算是一些细线, 也会使人分散注意力. 为了解决这个问题, 需要扭曲一些线段来接合....虽然不容易, 但迟早会出现的, 问题是何时, 何人. 我希望VR市场会随着Rift的发布而起飞, 那显示延迟降低的日子也就不远了.

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Flink笔记02 | 一文读懂流式大数据引擎的基础概念

如果仍然有大量事件进入缓存，很可能超出系统的极限，就会出现反压问题（Backpressure），这时候就需要一些优雅的策略来处理类似问题，否则会造成系统崩溃，用户体验极差。...一个解析Twitter标签的数据流图逻辑视角 来源：Streaming Processing With Apache Flink 上图从逻辑角度描述数据的流动，对于一个Twitter数据流，接收输入源后需要将...有状态算子 来源：Streaming Processing With Apache Flink 上图的圆圈是一个有状态算子，计算的是一个数据流中的最小值。...好在高铁在隧道里只停留了几十秒，APP缓存了你掉线时的数据，并在信号恢复后将缓存数据传回了服务器。...小结 本文简述了流式大数据处理引擎的一些基础概念，包括数据流、数据流图、衡量指标、状态、时间、以及投递保障，每个流式计算引擎的实现过程都要面对这些问题，Flink对这些问题做出了具体实现。

1.4K20

优步使用谷歌云平台实现大数据基础设施的现代化

译者 | 张卫滨 策划 | 丁晓昀 最近，优步在其官方工程博客上发布了一篇 文章，阐述了将批数据分析和机器学习（ML）训练的技术栈迁移到 谷歌云平台（GCP） 的战略。...优步的初始战略包括利用 GCP 的对象存储作为数据湖存储，同时将数据技术栈的其他部分迁移到 GCP 的基础设施即服务（IaaS）上。...通过标准化 Apache Hadoop HDFS 客户端，他们将会抽象出内部 HDFS 实现的具体细节，从而实现与 GCP 存储层的无缝集成。...优步向谷歌云的大数据迁移将面临一些挑战，比如存储方面的性能差异和遗留系统所导致的难以预知的问题。...团队计划通过使用开源工具、利用云弹性进行成本管理、将非核心用途迁移到专用存储，以及积极主动的测试集成和淘汰过时的实践来解决这些问题。

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性能优化：SRS为何能做到同类的三倍

目前服务器属于第二代高并发架构，也就是单线程架构： •第一代高并发架构，1990～2010年，多线程架构，一般比较老的服务器都是这种架构，一般无法解决C10K[1]问题，比如Adobe AMS[2]，Apache...•GPERF: GCP：使用GCP分析热点函数的调用链，图形化展示。•taskset：进程绑核后，避免软中断干扰，便于查看数据。.../configure --with-gperf --with-gcp && make # Start SRS with GCP ....这么多内存，对于无磁盘缓存型的网络服务器，直播转发或者SFU转发，一般内存是用不了这么多的，收包然后转发，几乎不需要缓存很久的数据。...因此，线上的视频服务器一般内存都是很充足的，有些情况下可以用内存来优化性能的地方，就可以果断的上内存缓存（Cache）策略。

1.8K10

MinIO 的对象存储支持 Snowflake 的外部表

从最终用户的角度来看，数据好像就在 Snowflake 中，无需进行所有的数据准备和数据流水线工作。...Ramakrishnan 指出，对于外部表，云仓库“对其自身的内部系统所做的事情与对外部表所做的事情是一样的，例如缓存查询和创建材料化视图，它会自动完成所有这些。”...性能问题似乎可以忽略不计，部分归功于缓存技术。...Ramakrishnan 提到了一个使用案例，在该案例中，从 Snowflake 查询了外部表，“首次提取数据需要几秒钟，然后之后的查询都只需几毫秒...所以我们知道其中有很多缓存，他们已经在做这方面的工作...Ramakrishnan 指出：“您可以在 AWS 上拥有一个 Snowflake 实例，在 GCP 上拥有另一个 Snowflake 实例，但仍然可以访问相同的表。不需要数据移动。”

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长文：解读Gartner 2021数据库魔力象限

演进用户体验：GCP正在UI易用性、新功能、容量规划和成本管理等面临问题，并正在积极改进。 ❖ HuaWei 华为云，利基者象限玩家，也是国内唯二进入魔力象限的公司。...实现体验不一致：在非IBM公共云基础设施上部署时，客户报告很多Cloud Pack实现的问题。这些问题很可能是暂时的，应该随着实现数量的增加而解决。...在基于内存的数据缓存领域，为领导型厂商。其提供在AWS、GCP和Azure云上提供Redis企业云，Redis企业软件也可用于本地部署。它的产品基于开源的Redis产品。...高速窗口和时间序列更新技术，使得后台可支持批量加载，操作分析和监控数据流。...DataStax Astra Streaming是另一种基于Apache Pulsar，提供实时事件流处理和更改功能，通过双向CDC将各种数据库产品连接到Apache Cassandra。

4.7K40

大数据组件之Storm简介

在大数据处理领域，Apache Storm是一个实时计算系统，专为处理海量数据流而设计。它提供了分布式、容错、高可用的实时计算解决方案，让开发者能够轻松构建复杂的数据处理管道。...性能瓶颈性能问题常因资源分配不合理、数据倾斜或处理逻辑复杂度过高引起。合理分配worker、executor和task的数量，优化数据流设计，减少不必要的数据传输和处理。3....通过这个例子，可以直观感受到Storm处理数据流的流程。在上一部分中，我们介绍了Apache Storm的基本概念、工作原理以及一个简单的Word Count示例。...接下来，我们将进一步讨论如何处理常见问题和易错点，以及如何优化Storm Topology以提高性能。常见问题与解决方案1. 数据延迟数据延迟可能是由于处理速度跟不上数据流入速度导致的。...数据缓存：合理使用内存缓存（如Redis）加速热点数据访问。结语Apache Storm凭借其强大的实时处理能力，已成为众多实时数据分析项目的首选工具。

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