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第2章企业级大数据平台技术栈介绍让我们将时间的指针拨回到2002年，那时候还没有“大数据”一词，处理海量数据的技术还不为众人所知。Doug Cutting在创建了开源的全文搜索函数库Lucene之后想进一步提升，在Lucene上加入网络爬虫和一些Web服务。于是在2002年10月，Doug
提供多种平台以及工具来助力数据平台：多种数据源的数据采集平台、一键数据同步平台、数据质量和建模平台、元数据体系、数据统一访问平台、实时和离线计算平台、资源调度平台、一站式开发IDE。 六、元数据-大数据体系基石 元数据是打通数据源、数据仓库、数据应用，记录了数据从产生到消
详解华为云大数据FusionInsight MRS的关键特性：Ranger/多租户/多实例，统一权限管理能力，如何合理规划多租户和多实例场景
1、应用系统本身有大数据平台，是基于开源组件搭建的，现在要适配MRS安全集群，打算将原有大数据平台与应用先行解耦，再在MRS上进行组件适配，不知道此思路是否正确？2、安全集群内MRS内的组件需要做安全认证，但MRS内的组件并不能满足所有业务需求，还需要部署开源组件，开源组件涉及到
SaaS多租户设计 租户创建策略 租户路由策略 租户路由插件示例代码 多租户账号体系 租户可配置性设计
“OBS+CCE”搭建数据分析平台 下图是显示了华为云部分大数据处理的解决方案，以对象存储服务OBS作为数据湖存储底座，以云容器引擎CCE作为大数据集群资源调度和资源管理系统的架构图。参考：数据分析平台搭建 批处理和流处理。一般批处理的数据量很大，需要持
什么是Airflow Apache Airflow是一个提供基于DAG有向无环图来编排工作流的、可视化的分布式任务调度平台，与Oozie、Azkaban等任务流调度平台类似。Airflow在2014年由Airbnb发起，2016年3月进入Apache基金会，在2019年1月成为顶级项
可靠的企业级大数据平台所需要运用的知识体系，并详细地描述了构建企业级大数据平台的设计方案和实施步骤。本书逻辑上可分为3大部分，共8章，每个章节循序渐进：第一部分（第1、2章）描述了企业级大数据平台的需求和能力。第二部分（第3～5章）着重讲述了如何去搭建并配置一个大数据平台，以及如
租户数据迁移 当租户数据量增多，或者资源需求提升，目前资源环境不适合租户使用时，需要将租户数据从物理数据库中迁移。 行隔离-数据分片迁移 schema隔离-schema迁移 数据库隔离-整体数据迁移
ook，使其拥有很好地扩展性。 MapReduce服务提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务，可轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件。Airflow对接MapReduce服务后，可依靠Airflow平台提供的命令行界面和一个基于Web
3 企业级大数据平台需要具备的基本能力既然化零为整的大数据平台有这么多的优势，那么这个平台落到实处应该长什么样子呢？我们不妨更进一步来探讨一下这个问题。还记得之前我们谈到过大数据思维重视的是全量样本数据而不是局部数据，在企业运营过程中产生的海量数据是企业珍贵的财产，从这些数据中可
又给客户提供了企业级融合大数据平台，帮助客户实现T+0数据入湖，一站式融合分析，让数据“慧”说话。相关文章：FusionInsight MRS 技术解读：单集群如何做到2万+规模华为云FusionInsight MRS通过信通院大数据能力评估 单集群突破2万+规模重磅发布！华为
近年来，各政务系统为贯彻落实国家大数据战略，推进数据资源开放共享，助力城市经济从高速增长转向高质量发展，建设市级政务大数据平台，整合城市全时空、全方位、全要素的数据资源，打通数据壁垒、促进数据流通、加快数据开放、创新数据应用、提升数据价值，开始与各各数据服务平台合力搭建政务大数据平台，全面推动智慧城
百遍手册，不如自己动手操做一遍。大数据平台也一样，你也许用过hadoop/hdfs，hbase，spark，kafka，......等等系统或组件，但真正动手部署过的人也许不多，如果是多个系统集成到一起部署可能更是少之又少。学习就是要不停地折腾，多折腾几遍你就自然熟悉了，很多原理
多租户账号体系 SaaS系统一般包含SaaS管理系统和SaaS应用系统，SaaS管理系统的服务对象是租户，SaaS应用系统的服务对象是租户、内部员工和最终用户。每个租户域也有不同的用户，我们需要规划如何管理这些不同类型的用户信息。 用户的账号可以有两种使用方式：
某厂商的tenant里提供服务给多个客户，我们是其中之一，因为保存机密信息对数据安全要求很高。通过了解该厂商使用了统一的证书给数据库加密，而不是每个客户分别用不同的key。这样有什么安全隐患吗？之所以问这个问题，是我司一个云安全专家提到他不满意该厂商给所有客户使用统一的key加密
量的服务。 多租户架构的关键特征 资源隔离 尽管多个租户共用同一套应用程序和数据库，但每个租户的数据是完全隔离的。这种隔离通常通过以下几种方式实现： 逻辑隔离：通过应用程序代码和数据库设计来确保不同租户的数据不能互相访问。例如，每个数据库表可以有一个租户 ID 列，以区分不同租户的数据。
1.1.2 数据孤岛如果企业内部存在多个分散的小集群，那么首先各种业务数据从物理上便会被孤立地存储于各自的小集群之中，我们就没有办法对数据进行全量的整合使用，数据便失去了关联的能力，大数据技术使用全量数据进行分析的优势也丧失了。其次，在这种情况下也很难实现对业务数据进行统一的模型
无效回复），如不达标，则不满足当月基础任务3的激励标准时长要求在线时长及时看护社区，保障在线时长15小时以上权限取消运营数据外部版主一旦入选，需每月有运营数据产生，如3个月未参与版主任务或没有任一任务达标，则自动取消外部版限。4. 年度版主奖励机制（1）评奖范围：截止每年底（12
无效回复），如不达标，则不满足当月基础任务3的激励标准时长要求在线时长及时看护社区，保障在线时长15小时以上权限取消运营数据外部版主一旦入选，需每月有运营数据产生，如3个月未参与版主任务或没有任一任务达标，则自动取消外部版限。4. 年度版主奖励机制（1）评奖范围：截止每年底（12
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