大数据时代是一个最好的时代,也是一个最坏的时代。 网络和通讯工具的迅猛发展让信息成为这个时代流通最快的资源。...各种各样的信息极大地丰富、方便了我们的生活,改变了我们的生活方式和思维方式;而同样是这些信息,如果在我们不愿接受时频频侵扰我们的生活,个人信息,尤其是隐私信息频频遭到泄露和利用,那么就该对大数据时代信息传播的法律保障作一反思了...在个人信息的法律保护方面,美国、欧盟、法国等国家和地区早已走在前列,主要有集中立法和分散立法两种模式。 欧盟采取集中立法模式,对保护个人信息进行集中立法,统一规定个人信息保护的相关法律问题。...美国跟欧盟的个人信息保护的模式不一样,但是美国对个人信息保护同样有完善的法律和制度保障。其中一个值得我们借鉴的制度是,如果企业泄露了个人信息,该企业必须通知到每一个信息被泄露的信息主体。...只有形成一套既系统又有可操作性配套法律法规的个人信息保护法律体系,才能真正为网络时代的个人信息撑起一把“保护伞”。 见中国科学网:大数据时代个人信息保护须更强化
通过新鲜出炉的中国情人节大数据图谱——百度浪漫指数显示,截止到2月14日12:30分实时数据,北京、浙江、上海浪漫指数位居前三,其中,北京浪漫指数为169,浙江上海紧随其后。 ? ...TOP10省市;同时,搜索“情人节”、“情人节怎么过最浪漫”等情人节相关词,搜索结果页右侧也会显示情人节大数据图谱的入口级排行榜。 ...不过,据百度方面透露,浪漫指数排名会随着搜索量的增多发生实时、动态变化,如果有你的参与,说不定会让你的城市成为又一个浪漫之都。 此外,百度浪漫指数还出炉了“去哪儿吃饭?”“送什么礼物?”...对此,有业内人士指出,“互联网时代,大数据已成为最重要的资源之一。百度浪漫指数为网友展示了数据分析的好玩和新意。...通过对大数据的分享,让更多人洞察到数据之美,意识到数据的价值,并对个人生活和企业决策提供重要的驱动作用。”
微软的解决办法usingSystem;usingSystem.Data;usingSyst运维...
本文共5000字,建议阅读时间10分钟 本讲座选自史蕾于2015年6月5日在RONG系列论坛之四——大数据与诚信社会研讨会上所做的题为《大数据征信时代的个人信息保护》的演讲。...今天下午我带来的题目是《大数据征信时代的个人信息保护》,之前杨子君--杨总曾经提到了大数据和征信这两个词怎么联结在一起,我的题目叫做大数据征信时代是不是说的有点大了,能不能把我要讲的个人信息保护很好地放在大数据征信时代里面讲...我尽量用我的语言和我粗浅的认识让大家能够了解我想表达的在大数据征信时代个人信息保护应该对应哪些方面,我们的企业如果你想做个人数据的采集、整理、加工,从国家的法规层面,你有哪些是需要注意的,哪些红线是不能踩的...关于大数据时代和传统时代第三个不同,我的想法是关于个人征信信息的使用,传统时代里个人信息只能向两个主体提供和使用,就是商业银行和他本人。...大数据征信时代对于个人信息保护的挑战,把大数据征信时代征信的过程中有可能的主体分为四方:征信机构、信息使用者、信息提供方、信息主体。征信机构向信息提供方进行采集征信信息。
查询语法 全表查询 select * from score; 选择特定列 select s_id ,c_id from score; 列别名 1)重命名一个列。 2)便于计算。...查询分数等于80的所有的数据 select * from score where s_score = 80; 查询分数在80到100的所有数据 select * from score where s_score...between 80 and 100; 查询成绩为空的所有数据 select * from score where s_score is null; 查询成绩是80和90的数据 select * from...查询成绩大于80,并且s_id是01的数据 select * from score where s_score >80 and s_id = '01'; 查询成绩大于80,或者s_id 是01的数 select...;having针对查询结果中的列发挥作用,筛选数据。
第二部分:个人信息在风控中的定位和问题 风控行业触犯法律的痛点,主要是对个人信息的利用边界问题,所以我们需要明晰个人信息在大数据风控中的定位和风险,再结合法律法规相关要求探讨它的边界。...因为我们组没有金融背景,所以也设计了相关问卷收集大多数人对大数据风控利用个人信息的看法认识,重点设计了个人信息的种类,通过综合调研回答者对不同个人信息和金融平台提供的功能态度,分析合理的利用边界官员调研部分...我们认为大数据风控利用个人信息的边界,应当主要从以下两个方面考虑:对数据量的边界划定和对个人信息的边界划定。...无论怎样的大数据风控场景,都一定存在数据量收集以及利用的边界,而根据以上三点对其进行划定,会极大降低个人信息的保护成本。...对敏感和风险程度进行分级比较,有参考意义的是《个人金融信息保护技术规范》以及《金融数据安全 数据安全分级指南》提出的分级标准,而其中又有交叉重合的部分,这种类型的分级标准或许可以作为金融大数据风控利用个人信息的边界划定
日本首相官邸组织的“个人数据研讨会”6月19日提出修改“个人信息保护法”,并制定新的个人数据使用方案,以推动并规范“大数据”的利用。...研究修改个人信息保护法 随着IT技术的进步,使用网络中浩如烟海的“个人数据”成为可能。这些数据被称为“大数据”,被认为是蕴藏着巨大财富的宝藏。...为推动并规范“大数据”利用,同时保护好个人信息,日本“IT综合战略总部”于2012年9月成立了由专家组成的“个人数据研讨会”,专门研究修改“个人信息保护法”事宜。...使用方需妥善管理收集的个人信息,未经本人同意不能向第三方提供或移作他用,违者将处以刑事处罚。 目前,“大数据”中的“个人数据”哪些属于受法律保护的“个人信息”,哪些可以自由使用仍属于模糊的灰色地带。...方案称,根据现行法律,向第三方提供或用途外使用个人信息需获得本人同意,这对于企业而言负担巨大,成为阻碍活用“大数据”的“一堵墙”。
主要观点:(1)个人信息泄漏的来源可以追溯到政府或者公共部门,政府部门必须受到个人信息保护法律的约束,公权力机构的数据收集、存管和使用,必须立法规范;(2)要肯定大数据应用的合理性,探索大数据应用的规则...,同时实行个人信息保护法单行法。...现在这两年有一些热点的问题,大数据就是其中之一,冒出了很多专家。...这个大数据我个人提出一个观点,一是要允许大家用,刚才有很多人借鉴英国、欧盟的一些立法,我们在中欧信息化合作项目当中也请了欧盟的专家,但是我们这个立法只能参考欧盟,不能主要依照欧盟的。...个人信息保护立法动态 关于个人信息保护立法,最近的两次,一个是全国人大关于《个人信息保护的决定》,这个法律有很大的问题,主要为网络实名制提供了一个法律上的依据,但是它对个人信息的保护实际上是软保护,没有很强烈的制约措施
接下来m行,每行三个数l,r,K,表示询问序列从左往右第l个数到第r个数中,从大往小第K大的数是哪个。序列元素从1开始标号。
网络上关于Thinkphp5的教程非常多,从基础到实战,从简单到困难,应有尽有。以后我会在每天给大家分享一些项目实战的功能点,这些功能点都是我平时开发用到的,如...
3、Cli 会不停地循环分批读取查询结果并在屏幕进行动态显示,直到查询结果完全显示完毕。...向Presto集群提交一个查询,其整个过程会经历4个阶段: 1、提交查询:客户端向Coordinator提供的RESTful服务提交SQL语句 2、生成查询执行计划:Coordinator根据传递的SQL...语句生成响应的查询执行计划 3、查询调度:Coordinator根据生成的查询执行计划,依次进行Stage和Task调度。...4、查询执行:最终Coordinator会调度最空闲的Worker执行相应的Task进行实际计算任务。...Presto队列是用于控制查询并发量和可接收的SQL数量,可针对用户、提交来源、Session等信息进行个性化配置。
1 前言 最近想搞一点好玩的事情(技术),今天打算做一个小程序:一键查询明星个人信息。
其实在 MySQL 数据库中提供了流式查询,允许把符合条件的数据分批一部分一部分地加载到内存中,可以有效避免OOM;本文主要介绍如何使用流式查询并对比普通查询进行性能测试。...三、性能测试 创建了一张测试表 my_test 进行测试,总数据量为 27w 条,分别使用以下4个测试用例进行测试: 大数据量普通查询(27w条) 大数据量流式查询(27w条) 小数据量普通查询(10...测试大数据量普通查询 @Test public void testCommonBigData() throws SQLException { String sql = "select * from...测试大数据量流式查询 @Test public void testStreamBigData() throws SQLException { String sql = "select * from...查询耗时 10 条数据量用时 1 秒 ? 四、总结 MySQL 流式查询对于内存占用方面的优化还是比较明显的,但是对于查询速度的影响较小,主要用于解决大数据量查询时的内存占用多的场景。
不能直接使用,需要对查询语句使用括号才行;另外,要orderby生效: 必须搭配limit: limit使用限定的最大数即可. ** 三、子查询 ** 子查询: 查询是在某个查询结果之上进行的....子查询分类 子查询有两种分类方式: 按位置分类;和按结果分类 按位置分类: 子查询(select语句)在外部查询(select语句)中出现的位置 From子查询: 子查询跟在from之后 Where...子查询: 子查询出现where条件中 Exists子查询: 子查询出现在exists里面 按结果分类: 根据子查询得到的数据进行分类(理论上讲任何一个查询得到的结果都可以理解为二维表) 标量子查询...: 子查询得到的结果是一行一列 列子查询: 子查询得到的结果是一列多行 行子查询: 子查询得到的结果是多列一行(多行多列) (1,2,3出现的位置都是在where之后) 表子查询: 子查询得到的结果是多行多列...FROM t11 WHERE name='科技') 列子查询 行子查询 表子查询 Exists子查询 参考文章:MySQL数据高级查询之连接查询、联合查询、子查询 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处
,它提供SQL语义,能查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级大数据。...Impala 可以实现快速查询。...二、技术特性 基于内存进行计算(即计算过程中没有中间数据落盘),能够对 PB 级数据进行交互式实时查询、分析 无需转换为 MR,直接读取 HDFS 及 Kudu 数据 ,从而大大降低了延迟。...使用类SQL查询访问数据。 Impala为HDFS中的数据提供了更快的访问。 可以将数据存储在Impala存储系统中,如Apache HBase和Amazon s3。...,解析 SQL 语句并执行查询任务,任务完成返回结果给到客户端。
我实现了一个简版的中文查询的DSL,下面我们通过一个实例,来讲解一下这个DSL,以及他是如何实现的! 实例 从技术上讲,这也是一门DSL,只是用中文来做了关键字。...,这其实是在构建一个查询对象,在这个查询对象的作用域内,本次代表当前的查询。...现在支持的查询谓词: 表、字段、条件、聚合、排序、截取 支持的动作谓词: 画(线图、饼图、表)、转 (CSV、HTML、JSON) 其他: 组、到 表:用来设置查询的表,输入 表名,必填属性,需要使用双引号括起来...字段:用来设置查询字段,输入 表名.字段名 ,必填属性,需要使用双引号括起来。可与组联用。 条件:用来设置查询条件表达式,暂时只能将所有条件一起输入, 可选属性,需要使用双引号括起来。...聚合:用来设置查询的聚合字段,输入 表名.字段名, 可选属性,需要使用双引号括起来。可与组联用。 排序:用来设置查询的排序字段,输入 表名.字段名, 可选属性,需要使用双引号括起来。可与组联用。
一、Impala概述 准实时分析系统Impala,提供SQL语义,能够为存储在Hadoop的HDFS和Hbase中的PB级大数据提供快速、交互式的SQL查询。...传统仓库查询工具Hive底层是基于MapReduce引擎处理,是一个批处理过程,难以满足快速响应的查询,而Impala是基于MPP的查询系统,最大特点就是快速。 二、Impala组件构成 ?...每一个Impala的实例都可以从Impala client端接收查询,进而产生执行计划、协调执行任务。数据查询分布在各个Impala节点上,这些节点作为worker,并行执行查询。...,在Impala架构中,每个Impala节点都可以接收来自客户端的查询请求,然后负责解析查询,生产查询计划,并进行优化,协调查询请求在多个impalad上并行处理,最终有负责接收请求的impala节点汇总结果...4、Impala适合用来处理输出数据适中或比较小的且对响应时间有要求的查询,而对于大数据量的批处理任务,MapReduce依然是更好的选择。
接连发生的数据泄露与失窃,使个人信息安全再次成为公众关注的热点。 在越来越“聪明”也越来越“凶险”的大数据时代,任何联网的人,都不是事不关己的“吃瓜群众”。据媒体调查称,个人信息的黑色产业链已经形成。...比如,在微博上以“开房数据查询”作为关键字进行查询,不少用户在微博上表示可以查询出入境、银行流水、手机定位等信息,并明确表明可查询的内容、所需要的时间等。...这个产业链条中存在数据提供方和数据中间商以及数据购买者三个环节,而且从木马制作、攻击渗透、个人信息的获取、信息交易等各个环节都有专门的人负责。...多位业内人士表示,由于个人信息常被反复售卖,并且买家之间的信息往往不共享,导致信息安全事件发生之后,立案调查成本高,也很难寻根溯源找到售卖数据的组织,由此导致通过法律手段进行制裁的难度加大。
快两年没写过业务代码了…… 今天帮一个研发团队优化了一下数据库表的查询性能。使用的是表分区。 简单记录了一下步骤,方便直接用: 1....因为现有查询已经带上 Trade_Date 字段条件,所以不用修改查询和程序。 优化完成后,该查询由每次7秒,降低到每次 0.4 秒左右。
第一行包含一个数n,表示序列长度。 第二行包含n个正整数,表示给定的序列。 第三个包含一个正整数m,表示询问个数。
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