这次巅峰极客上出现的一道题目，当时思路大错误，并且网络上的都是关于后端的一个洞，没看到很么关于前台的洞。所以当时也就没有做出来。线下和师傅们交流了下，复现了一波。
当今时代，React、Vue、AngularJS 三大框架横行，我们很难争论出哪个是最好的框架，但三者共同点是 MVVM 的模式，用一张简单的图可以看到，MVVM 模式最出色的是 ViewModel 层，ViewModel 帮我们摆脱了麻烦的 DOM 操作，相比 MVC 模式有了质的飞跃。
ip2region v2.0 - 是一个离线IP地址定位库和IP定位数据管理框架，10微秒级别的查询效率，提供了众多主流编程语言的 xdb 数据生成和查询客户端实现。v1.0 旧版本: v1.0版本入口
php连接云数据库对于很多PHP的老手来说并不是什么难事儿，也是很多新手必须要掌握的一项技能，但是对于很多新手来说，这项技能在最开始的时候还是有一定难度的。不过php连接云数据库是所有PHP新手必须要掌握的一项技能，只要掌握了PHP对云数据库的增减改查操作，就能写出简单且日常的程序了。那么php连接云数据库有哪些常用方法？接下来简单为大家解答一下。
Voyager是一个你不容错过的Laravel后台管理扩展包，提供了CRUD操作、媒体管理、菜单构建、数据管理等操作。
问题导读 1.cloudera集成了哪些新的组件？ 2.Cloudera Manager可以管理多少节点？ 3.升级版本有哪些条件？ 看到同行Fayson文章，公众号为Hadoop实操，发布了关于Cloudera Enterprise 6.0文章，非常的兴奋，这里根据英文原文翻译，分享给大家。
第一步：下载一个开源的禅道项目，对此大家可以去官网下载。 第二步：创建添加的模块，本人添加的模块是： committest，目录结构如下图所示：
ES是面向文档(document oriented)的，这意味着它可以存储整个对象或文档(document)。然而它不仅仅是存储，还会索引(index)每个文档的内容使之可以被搜索。在ES中，你可以对文档（而非成行成列的数据）进行索引、搜索、排序、过滤。 ES使用JSON作为文档序列化格式。JSON现在已经被大多语言所支持，而且已经成为NoSQL领域的标准格式。 ES存储的一个员工文档的格式示例：
问题导读 1.Atlas是什么？ 2.Atlas能干什么？ 3.Atlas血统关系是什么？ Atlas现在被企业使用的越来越多，我们可能听说过，但是具体它是什么，能干什么的，我们可能不清楚。 因此我们要解决第一个问题，Atlas是什么？ Apache Atlas是Hadoop社区为解决Hadoop生态系统的元数据治理问题而产生的开源项目，它为Hadoop生态系统集群提供了包括数据分类、集中策略引擎、数据血缘、安全和生命周期管理在内的元数据治理核心能力。 上面我们或许听着比较懵圈，都是啥，元数据治理是啥？为啥要元数据治理？元数据不就是用来描述数据的数据，我们这么理解没有错的，不过这个是其中重要的一项。比如Hive的元数据，那是需要第三方数据库的，大多存储到mysql中。为啥又出来一个Atlas，它能管理Hive的元数据吗？别说，还真可以的。那为啥要用Atlas来管理。这就涉及到我们的第二个问题，Atlas能干什么？。 Atlas能干什么？ 其实很多大数据组件都有元数据管理，比如： Hive保存在外部数据库中，比如Mysql Hadoop元数据保存在Namenode，元数据的存储格式：data/hadoopdata/目录下 name：元数据存储目录 namenode存储元数据的存储目录 Kakfa元数据一般保存在zookeeper中 等等以上，我们的元数据每个大数据组件都有保存的地方，为啥还需要Atlas。 上面元数据是为了功能而生，都是单独的系统，散落在各个组件中，而我们能不能把这些元数据统一管理，而且数据的变化我们也能看到那就更好了。而且如果能把我们整个集群的大数据组件的元数据我们都能看到，那就更好了。看到这些有什么好处？比如我们想找到Hive有哪些表，想查看我们数据是怎么来的。这时候数据管理工具就产生了--Atlas，用来管理元数据的平台。 我们知道了Atlas是什么，能干什么，可能是比较通透了。可是还不够详细，那么接下来我们看看Atlas有哪些功能，有什么特点。这里直接借用《大数据治理与安全从理论到开源实践》书中内容。
刚接触docker时总在思考两个问题： 1、docker容器如何实现将数据持久化呢？比如一个httpd容器中用户上传的文件或者访问日志等！ 2、如何实现便捷的更新容器中的文件呢？ 比如需要快捷的更新容器中的程序，总不能每次更新都build一次镜像吧！ 那下面我们就来聊聊docker容器的数据管理：数据卷。 docker提供了两种方式实现数据管理： 1、映射宿主机目录或文件 2、通过创建一个专用的数据卷容器与相关容器间共享数据并实现持久化 一、数据卷的基本概念 数据卷是一个可供一个或多个容器使用的特殊目录，它
Thinkphp是一个国产老牌的php开发框架，最初开始于2006年，在07年的时候更名为Thinkphp，在今年由开源中国主办的“2018 年度最受欢迎中国开源软件评选”，荣获开源开发框架榜单的第一位，thinkphp支持windows、linux、unix等系统，PHP要求5.6版本及以上，遵循apache2开源协议，采用MVC模式，即M：model层-数据库操作层，V：view层-视图层，C：控制器层-应用层，过多的就不多说了，从今天开始带领大家做一个企业网站。
在同多个云提供商合作之前，请评估他们在计算、存储和安全等方面的服务。 企业必须在多个云供应商中做出抉择。亚马逊网络服务是行业巨头，而微软Azure则提供了一整套越来越有竞争力的服务。还有谷歌云平台对于那些具有大数据和处理需求的客户来说很有吸引力，他们正好可以利用谷歌的基础架构。IBM和Rackspace则提供三巨头之外的选择。 企业们最好不要与单一的云供应商绑得太紧。在一个云里提供的专业化服务在另一个云里并不一定也存在。在其他情况下，一个组织内的各部门可能会在不同的平台上开发服务，继而需要集中式的云管理团队
来源：专知本文为书籍分享，建议阅读5分钟本书是在实践中从企业关系数据库设计和构建知识图谱的指南。 这本书是在实践中从企业关系数据库设计和构建知识图谱的指南。它提出了一个原则性框架，其核心是连接关系数据库和知识图谱的映射模式、组织中负责知识图谱的角色，以及将数据和人员组合在一起的过程。本书的内容适用于使用属性图或RDF图技术构建的知识图谱。知识图谱实现了创建大规模集成知识和数据的智能系统的愿景。科技巨头已经采用知识图谱作为下一代企业数据和元数据管理、搜索、推荐、分析、智能代理等的基础。我们现在发现，越来越多
PHP真是最好的语言？有超过40%的网站都在使用PHP语言，显然PHP是好用的语言。
30分钟，你可以做什么？ 可以风卷残云的饱餐一顿；可以简单地打扫一下房间；或者可以跳10十遍刘畊宏《本草纲目》毽子操。 而今天，本葡萄要带你在30分钟内完成一套拥有增删改查表格系统的前后端搭建！
1、 聊天的服务器负责聊天服务，私信、消息通知、直播间内实时消息等，消息系统可以使用nnode.js进行自建，也可以使用三方服务
通过抓包的方式来介绍和学习 MQTT 协议，结合真实存在的网络字节，让 PHP 程序猿不存在学习压力，循序渐进的了解熟悉 MQTT 协议
从1946年世界第一台计算机ENIAC诞生至今，计算机从早期的军事计算领域，已经渗透到人类生产和社会发展的各个领域。从政府机构到企业部门、从军事领域到民用行业、从科学教育到文化艺术、从生产运输到消费娱乐，都少不了计算机的身影。计算机在各行各业和人类社会的发展中发挥着不可替代极其重要的作用。面对纷繁复杂的应用领域和场景，自计算机诞生至今，已经发明和衍生出众多优秀的编程语言，来满足不用领域和场景的要求。
企业在与多个云供应商合作之前，需要评估他们的计算，存储，安全性，以及更多的服务。 企业必须从多个云提供商中进行选择。亚马逊网络服务公司无疑是最大的行业巨头，而微软Azure提供了竞争日益激烈的整套服务。谷歌云平台对于那些可以使用谷歌的基础设施处理大数据需求的企业具有吸引力。IBM公司和Rackspace公司则紧随行业三巨头之后。 企业可能不想被捆绑得太紧密，一个单一的云供应商。在一个云提供的专门服务并不总是可以在另一个。在其他情况下，一个组织内各部门可能已经开发出不同的平台上的服务，需要集中云计算管理团队，
本文档基于数据治理相关学习资料整理，为数据治理专业认证CDMP的学习笔记（思维导图与知识点）整理。文章较长，建议收藏后阅读。后续的文档请关注公众号 大数据流动，会持续的更新~
问题导读 1.Atlas中实体具体指什么？ 2.如何为Flink创建Atlas实体类型定义？ 3.如何验证元数据收集？ 在Cloudera Streaming Analytics中，可以将Flink与Apache Atlas一起使用，以跟踪Flink作业的输入和输出数据。 Atlas是沿袭和元数据管理解决方案，在Cloudera Data Platform上受支持。这意味着可以查找，组织和管理有关Flink应用程序以及它们如何相互关联的数据的不同资产。这实现了一系列数据管理和法规遵从性用例。 有关Atlas的更多信息，请参阅Cloudera Runtime文档。 Flink元数据集合中的Atlas实体 在Atlas中，表示Flink应用程序，Kafka主题，HBase表等的核心概念称为实体。需要了解Flink设置中实体的关系和定义，以增强元数据收集。 为Flink创建Atlas实体类型定义 在提交Flink作业以收集其元数据之前，需要为Flink创建Atlas实体类型定义。在命令行中，需要连接到Atlas服务器并添加预定义的类型定义。还需要在Cloudera Manager中为Flink启用Atlas。 验证元数据收集 启用Atlas元数据收集后，群集上新提交的Flink作业也将其元数据提交给Atlas。可以通过请求有关Atlas挂钩的信息来在命令行中使用消息验证元数据收集。 Flink元数据集合中的Atlas实体 在Atlas中，表示Flink应用程序，Kafka主题，HBase表等的核心概念称为实体。需要了解Flink设置中实体的关系和定义，以增强元数据收集。 在向Atlas提交更新时，Flink应用程序会描述自身以及用作源和接收器的实体。Atlas创建并更新相应的实体，并从收集到的和已经可用的实体创建沿袭。在内部，Flink客户端和Atlas服务器之间的通信是使用Kafka主题实现的。该解决方案被Atlas社区称为Flink挂钩。
MySQL的核心程序是采用完全的多线程编程。并且是轻量级的进程，它可以灵活地为用户提供服务，而不过多的系统资源。
本文介绍了主数据的概述，包括主数据的定义、特征、类型、和其他数据的关系，主数据管理的意义，主数据管理的实施痛点，主数据管理的内容，主数据的管理实施方法以及项目实施示例等内容，为对主数据和数据管理有研究兴趣的朋友提供了一定的参考。
T客汇官网：tikehui.com 撰文 | 分析师 杨洋 这里是移动信息化研究中心在 T 客汇上的研报专栏。我们每周针对企业服务领域，进行深度解读。 (一) 企业数据管理目前主在处理数据，同时辅以
从今天开始，"数据小兵"将和大家一起共同构建"数据知识体系"，欢迎大家共同参与、学习和研讨。本期为了给大家以较为明确的学习目标，结合之前《数据思维数据师的能力》的内容，优选出"DAMA数据管理知识体系指南、TOGAF9.1企业架构标准体系、元数据"价值量较高的知识体系核心内容进行学习，期望大家踊跃参加、互动交流。
数据的价值取决于数据治理的效果。而数据治理工作有一个至关重要的基础——具有明确的数据治理角色，并确保所有干系人理解这些角色之间的差异。
最近在读石秀峰老师的《一本书讲透数据治理》，很多名词都听过，但是没串起来，正借此机会，系统性地学习补充一下，针对一些混淆的知识点，做下笔记，需要的时候，算是有个参考，
简介：DAMA：国际数据管理协会，是一个全球性数据管理和业务专业志愿人士组成的非营利协会，是当前国际上在数据治理领域最权威的机构。DMBOK2则是DAMA组织众多数据管理领域的国际级资深专家编著，深入阐述数据管理各领域的完整知识体系。它是市场上唯一综合了数据管理方方面面的一部权威性著作。本篇文章，将针对DMBOK中的核心内容进行解读。
导读：MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB公司开发，目前属于Oracle旗下产品。MySQL是最流行的关系型数据库管理系统之一，许多全球规模庞大、发展迅速的组织，Facebook、Google、Adobe、Alcatel Lucent和Zappos等都依靠MySQL来管理数据，为其高容量网站、关键业务系统和套装软件提供支持。
在当今快速发展的数字经济中，数据资产化和数据要素化已成为企业提升竞争力的关键策略。这些过程不仅涉及将数据转换为有形的经济价值，还关乎如何利用数据驱动决策、创新和业务增长。
从存储中分离数据管理有明显的优势。人们需要了解这种新方法如何使这些操作更简单、运行成本更低。
三、行业数据资源概念(Industry Data Resources Concept)
当我们谈数据资产管理时，我们究竟在谈什么？就目前而言，我们谈论得最多的非数据管理和数据治理这两个概念莫属。但是对于这两个概念，两者的准确定义是什么，具体区别又是什么，仍是困扰着许多人的关键问题。 数据
数据治理是数据管理框架的核心职能，本章重点介绍数据治理职能的定义、相关概念和活动。undefined
根据国务院国资委印发的《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》要求，明确指出了数据治理是国企数字化转型的必经之路，数据治理被推向了“风口浪尖”。数字化转型，是当今时代企业的机遇，也是挑战。企业亟需一套符合中国国情，符合中国企业文化，并且能够指导企业开展数字化“基础设施”建设的参考框架，而DCMM（数据管理能力成熟度评估模型）或许就是一个合适的参考框架。
“从1790年美国第一次人口普查，到1946年计算机问世；从2007年iPhone第一代发布，到今日的数字孪生与人工智能，数据变得无处不在。一波又一波的标志性事件，推进着数据管理在浪潮中向前发展，从最初指尖上的负担，到真正能为企业带来业务价值，数据管理一直在不断创新中发展。
数据管理和数据治理有很多地方是互相重叠的，它们都围绕数据这个领域展开，因此这两个术语经常被混为一谈。 此外，每当人们提起数据管理和数据治理的时候，还有一对类似的术语叫信息管理和信息治理，更混淆了人们对它们的理解。关于企业信息管理这个课题，还有许多相关的子集，包括主数据管理、元数据管理、数据生命周期管理等等。 于是，出现了许多不同的理论（或理论家）描述关于在企业中数据/信息的管理以及治理如何运作：它们如何单独运作？它们又如何一起协同工作？是“自下而上”还是“自上而下”的方法更高效？ 为了帮
大家好，很高兴在这里和大家探讨和分析元数据管理的技术和想法。本次分享的内容包括以下三部分： 首先，通过以下这张片子我们先看一下传统元数据管理都在管哪些内容。 由于元数据管理是随着数据仓库建设过程逐渐完
一、sqlserver 优点： 易用性、适合分布式组织的可伸缩性、用于决策支持的数据仓库功能、与许多其他服务器软件紧密关联的集成性、良好的性价比等； 为数据管理与分析带来了灵活性，允许单位在快速变化
MySQL的核心程序采用完全的多线程编程。线程是轻量级的进程，它可以灵活地为用户提供服务，而不过多的系统资源。用多线程和C语言实现的mysql能很容易充分利用CPU；
如今，Web应用程序的响应速度是成功的关键法宝之一。它与用户互动，用户对网站的看法，甚至谷歌网站排名情况都有着密不可分的关系。数据库性能是响应速度最重要的因素之一，一旦出错，所有程序都将会宕机。 工欲善其事，必先利其器。几乎每一个Web开发人员都有一个最钟爱的MySQL管理工具，它帮助开发人员在许多方面支持包括PostgreSQL，MySQL，SQLite，Redis，MongoDB等在内的多种数据库；提供各种最新的特性，包括触发器、事件、视图、存储过程和外键；此外，它还支持导入、数据备份、MySQL对象结
随着企业继续推广一种文化 数据民主化，管理数据迁移和确保安全数据访问的有效策略正在兴起。 数据中心 据预测，今年大型企业和小型组织中多达 50% 的日常业务运营都需要高级数据管理技能。
在各种数字化的影响下，将企业环境中的各种元数据整合利用至关重要。对于企业来说，选择适合自己的元数据管理工具将能最大化发挥元数据的作用，以协助企业完成在数据方面的战略目标。
"数据小兵认为"书中并未提及"运营"管理，"数据管理"如果作为组织体中的常设机构，应在企业组织结构中有明确的职能定位，作为职能部门应与企业的日常运营管理紧密集合，如果进行项目化管理会存在企业数据管理能力持续性保障问题。
近年来，工信部组织中国电子信息行业联合会积极推进DCMM在各行业的贯标应用，截至发文累计完成300余家企业贯标评估，覆盖通信、能源、健康、制造、互联网等各个行业，DCMM的专业性和权威性也得到了业界的广泛认可。
随着企业对于数据重要性的认知越来越深刻，很多大型企业都已经有了数据管理部门，初衷是希望通过数据管理部来构建企业级的数据管理体系，组织，标准，系统，来解决数据一致性的问题，更好的利用数据，但是，近两年经过观察和与多个数据管理部负责人的沟通，我们发现不少数据管理部的工作步履蹒跚，收效不大。
工欲善其事，必先利其器。几乎每个开发人员都有最钟爱的 MySQL 管理工具，它帮助开发人员在许多方面支持包括 PostgreSQL，MySQL，SQLite，Redis，MongoDB 等在内的多种数据库；提供各种最新的特性，包括触发器、事件、视图、存储过程和外键，支持导入、数据备份、对象结构等多种功能。
是指用来描述企业核心业务实体的数据，是跨越各个业务部门和系统的、高价值的基础数据。
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