Defensor 4.5:构建数据资产为中心的安全运营体系

数据安全策略中心是数据安全防护的全局策略中心,支持多维度的访问控制策略,提供基于分类分级的访问策略,行列访问控制策略,防精准查询、阻断策略等,实现精细的敏感数据访问控制。最后,结合策略智能推荐系统,根据安全事件的类型和特点智能生成并下发推荐处置策略,如访问阻断、权限降级、访问频率限制、数据动态脱敏和

(四十一)大数据实战——spark的yarn模式生产环境部署

Spark 是一个开源的分布式计算系统。它提供了高效的数据处理能力,支持复杂的数据分析和处理任务,是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。Spark Core:实现了Spark的基本功能,包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块。Spark Core中还包含了对弹性分布

数据仓库系列14:数据清洗和转换的常见方法有哪些?

数据仓库的建立不仅仅是数据的简单存储,更是对数据的深度利用。而数据清洗和转换是确保数据质量和一致性的重要环节。在这篇文章中,我们将深入探讨数据清洗和转换的常见方法,帮助你在数据仓库中更高效地处理数据。

【大数据】基础认知入门

唉,最近有点迷茫,本着迷茫就多看书、多学习的原则,于是就来学学【大数据】。说起【大数据】这玩意,我有点对自己感到无语。此话怎讲呢?且听我说。此前,我一直在思考一个问题,那就是【我能用大数据给我公司做什么】。对啊,能做什么,这是个问题。但更大的问题是:我是一个大数据外行,只曾听闻过大数据3个字,却我从

【Flink】详解 Flink 中的 Watermark

在流处理系统中,处理无序数据是一大挑战,尤其是当数据到达的时间不一致时。Flink 提供了 Watermark 机制来解决这一问题,帮助系统在处理迟到数据时做出智能决策。本篇文章将通过生动的案例,详细讲解 Flink 中的 Watermark 概念及其作用,探讨如何高效使用 Watermark,并提

开放系统,面向各类业务需求可提供定制化服务的智慧物流开源了

智慧物流视频监控平台是一款功能强大且简单易用的实时算法视频监控系统。它的愿景是最底层打通各大芯片厂商相互间的壁垒,省去繁琐重复的适配流程,实现芯片、算法、应用的全流程组合,从而大大减少企业级应用约95%的开发成本。构建基于Ai技术的安全监管平台,可逐步实现智能化巡检,针对安全事故隐患进行有效监控预警

一文搞懂FLink WaterMark源码

上述代码的大致实现是,当上游一个task将watermark广播到下游的所有channel(可以理解成下游所有task)之后,下游的task会更新对上游inputChannel记录状态信息中的watermark值,下游每个task都记录这上游所有task的状态值。然后下游task再从所有上游inpu

12、Flink 解决流上的确定性最佳实践

Flink 解决流上的确定性最佳实践

史上牛刊!IF10.2,中科院1区TOP,1天见刊!无版面费,国人审稿绝对优势

运用电网、电池、压力计算机模型等解决能源系统的技术问题研究。年发文量在800篇左右,发文量稳定上升,无暴涨趋势。• 期刊分区:JCR2/3/4区,中科院4区。• 最新JCR分区为Q1,SCIE检索;• 中科院大类分区:工程技术1区。• 能源科学类,1.5-2.0。• 影响因子:1.5-2.0。• 期

数据驱动农业——农业中的大数据

AI、物联网、云计算和移动互联网等技术迅速发展,数据量呈爆炸式增长,传统的数据分析方法已无法满足需求。大数据技术在此背景下应运而生,为海量数据的分析提供了新机遇。虽然大数据技术在金融、医疗、交通等领域取得了显著成果,但在农业领域的应用相对滞后。随着智慧农业、精准农业和设施农业的实践,农业产业链中产生

基于Flink的流式计算可视化开发实践之配置->任务生成->任务部署过程

在我们的DataStudio模块中实现了基于Hive的业务流程开发和基于Flink的实时计算管道开发。DataStudio是用来进行数据开发的,属于开发环境,另外还有任务运维模块,负责离线分析任务和实时计算任务在生产环境的部署和运维。在开发环境开发好的业务流程和计算管道可以提交/发布到生产环境。整个

SuperMap WebGPA外部大数据集群部署实践

SuperMap 分布式空间分析与外部大数据集群集成,从大数据集群组件部署到WebGPA对接集群使用的指南。

大数据与区块链:融合创新与应用前景

随着信息技术的飞速发展,大数据与区块链作为前沿技术的代表,正逐步成为推动社会进步和产业升级的重要力量。区块链以其去中心化、不可篡改、透明安全等特性,为数据处理和存储提供了全新的解决方案;而大数据则通过海量数据的采集、存储、处理和分析,为企业和社会提供了丰富的洞察和决策支持。当这两种技术相遇并融合时,

数字化技术对数据全生命周期安全的影响(二)—— 大数据

大数据技术对数据安全的影响是多方面的。它提高了数据的安全性和隐私保护,帮助组织更好地应对数据泄露、滥用和合规风险,但大数据环境中的数据复杂性、多源整合等新挑战,带来了众多安全风险。本文介绍大数据技术在整个数据生命周期中对数据安全的影响

2024中国高校计算机大赛 — 大数据挑战赛-赛后复盘

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Flink提交任务

第3章 Flink部署。

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高效办公必备!五大商务邮箱综合排名揭晓

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