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隐私数据保护简介 隐私数据保护是数据安全提供的一项用于敏感数据保护的功能。在隐私数据保护模块，您可以通过数据静态脱敏、动态脱敏、数据水印、文件水印和动态水印等方式来防止敏感数据遭到有意或无意的误用、泄漏或盗窃，从而帮助企业采取合理措施来保护其敏感数据的机密性和完整性、可用性。 保护方式
MRS Flink Job 功能 通过MRS Flink Job节点执行数据开发模块中预先定义的Flink SQL脚本和Flink作业。 MRS Flink Job节点的具体使用教程，请参见开发一个MRS Flink作业。 参数 用户可参考表1和表2配置MRS Flink节点的参数。
车联网大数搬迁入湖简介场景介绍 场景描述 为搭建H公司车联网业务集团级的云管理平台，统一管理、部署硬件资源和通用类软件资源，实现IT应用全面服务化、云化，CDM（Cloud Data Migration，简称CDM）助力H公司做到代码“0”改动、数据“0”丢失迁移上云。 约束限制
补数据场景使用介绍 适用场景 在某项目搬迁场景下，当您需要补充以前时间段内的历史业务数据，需要查看历史数据的详细信息时，可以使用补数据特性。 补数据是指作业执行一个调度任务，在过去某一段时间里生成一系列的实例。用户可以通过补数据，修正历史中出现数据错误的作业实例，或者构建更多的作业记录以便调试程序等。
补数据场景使用介绍 适用场景 在某项目搬迁场景下，当您需要补充以前时间段内的历史业务数据，需要查看历史数据的详细信息时，可以使用补数据特性。 补数据是指作业执行一个调度任务，在过去某一段时间里生成一系列的实例。用户可以通过补数据，修正历史中出现数据错误的作业实例，或者构建更多的作业记录以便调试程序等。
配置权限集 在数据访问权限管理的实际场景下，通常会有一级部门、二级部门、三级部门等多级权限的划分。为此，数据安全组件提供了自上而下分层式的数据权限管理方式。您可以通过空间权限集配置工作空间内的最大权限，在此基础上，将其向下拆分出新的子权限集，提供进一步的细分权限管理。 权限集本质
数据安全治理维度 根据DSMM评估模型，可以从组织建设、制度流程、技术工具、人员能力四个维度开展数据安全治理能力建设工作。 图1 数据安全能力建设工作 组织建设 数据安全组织架构是数据安全治理体系建设的前提条件。通过建立专门的数据安全组织，落实数据安全管理责任，确保数据安全相关工作能够持续稳定的贯彻执行。
MRS MapReduce 功能 通过MRS MapReduce节点实现在MRS中执行预先定义的MapReduce程序。 参数 用户可参考表1和表2配置MRS MapReduce节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 节点名称 是 节点名称，可以包含中文、英文字母、数
溯源数据水印 本章主要介绍如何利用泄露的数据文件进行水印溯源。 数据溯源主要用来对泄露数据进行快速溯源。通过对泄露数据文件的完整度和水印信息痕迹来检测水印是否存在，快速识别水印标记信息，从而对安全事件精准定位追责。 前提条件 用户获得泄露的数据文件后，生成字符分隔值（Comma-Separated
发现敏感数据 完成了敏感数据识别规则组定义后，就可以根据定义的规则来创建敏感数据识别任务，发现敏感数据，并将敏感数据同步到数据地图组件。 敏感数据发现任务运行后，为使该识别规则在静态脱敏任务中生效，必须在“敏感数据分布>手工修正”页面对任务中的识别规则进行“确认”，使规则状态变更为“有效”。
MRS Spark 功能 通过MRS Spark节点实现在MRS中执行预先定义的Spark作业。 参数 用户可参考表1，表2和表3配置MRS Spark节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 节点名称 是 节点名称，可以包含中文、英文字母、数字、“_”、“-”、“/”
入门实践 当您参考购买并配置DataArts Studio章节完成注册华为账号、购买DataArts Studio实例（DataArts Studio企业版）、创建工作空间等一系列操作后，可以根据自身的业务需求使用DataArts Studio提供的一系列常用实践。 表1 常用最佳实践
定义识别规则分组 定义敏感数据识别规则组，可以将多个零散的规则组合成为一个有业务逻辑的规则组，该操作是用户后续进行敏感数据发现任务操作的前提 。 前提条件 识别规则创建完成，请参考定义识别规则。 约束与限制 敏感数据识别过程中，当某个字段同时匹配到识别规则组中的多个识别规则时，此
迁移到DWS时出现value too long for type character varying怎么处理？ 问题描述 在使用CDM迁移数据到数据仓库服务（DWS）或者FusionInsight LibrA时，如果迁移作业失败，且执行日志中出现“value too long for
HBase/CloudTable增量迁移 使用CDM导出HBase（包括MRS HBase、FusionInsight HBase、Apache HBase）或者表格存储服务（CloudTable）的数据时，支持导出指定时间段内的数据，配合CDM的定时任务，可以实现HBase/CloudTable的增量迁移。
HBase/CloudTable增量迁移 使用CDM导出HBase（包括MRS HBase、FusionInsight HBase、Apache HBase）或者表格存储服务（CloudTable）的数据时，支持导出指定时间段内的数据，配合CDM的定时任务，可以实现HBase/CloudTable的增量迁移。
查看敏感数据分布 本章主要介绍如何查看敏感数据发现结果以及手工修正。 查看敏感数据发现结果：敏感数据识别任务完成后，需要查看任务的运行结果。 手工修正：发现敏感数据后，您必须根据具体情况进行手工修正，通过对任务中的识别规则进行“确认”，使规则状态变更为“有效”，才能使该识别规则在静态脱敏任务中生效。
步骤1：流程设计 本入门指南以某市出租车出行数据为例，统计某出租车供应商2017年度的运营数据。基于需求分析和业务调研，数据治理业务流程设计如图1所示，后续的数据治理操作均基于本业务流程完成。 图1 流程设计 需求分析 通过需求分析，可以提炼出数据治理流程的实现框架，支撑具体数据治理实施流程的设计。
DIS Stream 功能 通过DIS Stream节点查询DIS通道的状态，如果DIS通道运行正常，继续执行后续的节点；如果DIS通道运行异常，DIS Stream将报错并退出，此时如果需要继续执行后续的节点，请配置“失败策略”为“继续执行下一节点”，请参见表2。 参数 用户可参考表1和表2配置DIS
配置Hive源端参数 支持从Hive导出数据，使用JDBC接口抽取数据。 Hive作为数据源，CDM自动使用Hive数据分片文件进行数据分区。 表1 Hive作为源端时的作业参数 参数类型 参数名 说明 取值样例 基本参数 读取方式 包括HDFS和JDBC两种读取方式。默认为HD
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