昨天坐飞机,就听到微软的朋友说微软的数据湖完蛋了,队伍解散了,那个曾经领导了这个项目的印度人Raghu成了名副其实的光杆司令。在飞机上心情拔凉拔凉的。当然飞机上没法写公众号,只能拖到今天来写了。
2018年6月,微软正式宣布了Azure Datalake Store Gen2,第二代数据湖文件系统。熟悉微软数据湖的知道,这个东西是Raghu搞出来的,用于商业化微软内部数据处理平台Cosmos的系统。有关背景资料我在一湖数据,几度春秋里面有详细的介绍,有兴趣的可以去读一下。
客户在使用数据湖时通常会问一个问题:当源记录被更新时,如何更新数据湖?这是一个很难解决的问题,因为一旦你写了CSV或Parquet文件,唯一的选择就是重写它们,没有一种简单的机制可以打开这些文件,找到一条记录并用源代码中的最新值更新该记录,当数据湖中有多层数据集时,问题变得更加严重,数据集的输出将作为下次数据集计算的输入。
MongoDB是一个流行的文档数据库,广泛应用于各种应用程序。然而,由于其易于使用和灵活性,安全性和权限管理也变得至关重要。在本文中,我们将深入探讨MongoDB的安全性和权限管理,并提供示例说明。
数据湖的起源,应该追溯到 2010 年 10 月。基于对半结构化、非结构化存储的需求,同时为了推广自家的 Pentaho 产品以及 Hadoop,2010 年 Pentaho 的创始人兼 CTO James Dixon 首次提出了数据湖的概念。
关于Microsoft365Extractor Suite Microsoft 365 Extractor Suite是一款功能强大的Microsoft 365安全审计工具,该工具基于PowerShell开发,可以帮助广大研究人员对Microsoft 365进行安全研究,并获取相关的审计日志报告。该工具主要由以下两个不同的功能脚本组成: 1、Microsoft365_Extractor:该脚本基于Office 365 Extractor实现其功能,可以提供所有功能并允许自定义开发。 2、Microsof
本文档是在mongodb为3.4下编写的,仅作为参考,详细内容请参考:https://docs.mongodb.com/manual/reference/configuration-options/#configuration-file
在当今数字化的世界里,安全防护能力的构建已成为每个组织不可或缺的重心。特别是在安全分析领域,Elasticsearch 的应用已经超越了传统的搜索引擎功能,成为了一种强大的安全信息和事件的管理及分析工具,尤其是在处理和分析大量复杂数据的场景中。而在众多安全分析应用中,对审计日志的分析无疑占据了一席之地,成为了这一领域的核心。在我接触过的安全项目中,无论是维护网络安全的壁垒,还是揭示潜在的安全漏洞,审计日志的分析总是扮演着不可或缺的角色。从企业的角度来看,能够高效、准确地分析审计日志,就意味着能更好地理解安全威胁,从而采取更加有力的防御措施。
AWS Athena和Google BigQuery都是亚马逊和谷歌各自云上的优秀产品,有着相当高的用户口碑。它们都属于无服务器交互式查询类型的服务,能够直接对位于云存储中的数据进行访问和查询,免去了数据搬运的麻烦。对于在公有云的原生存储上保存有大量数据的许多客户而言,此类服务无疑非常适合进行灵活的查询分析,帮助业务进行数据洞察。
在之前的文章中,说到了SeaweedFS和MinIO,如果是使用的微软全家桶的话,那肯定就使用Azure Blob了,更直接、更简单和更高效。
从文本文件中读取数据后,可以清洗和预处理数据,例如去除不必要的字符、处理缺失值等,以便后续的分析和建模。将文本文件导入Python并进行数据处理不仅能够有效地利用数据,还能通过分析和可视化来提取有用的信息和洞察,为决策和创新提供支持。
在之前一篇介绍CDC的文章中,我说Audit Trail(或者Audit Log)是大部分企业级应用不可以或缺的功能。本篇给你一个完整的Audit Trail解决方案,不仅可以记录每一笔业务操作的信息(比如操作时间、操作者等),并且可以追踪每一笔业务引起的说有数据的改变(如果需要)。 目录 一、数据表的设计 二、数据变化的表示 三、AuditLog基本信息的写入 四、通过SQLCDC追踪源表数据变化 五、删除操作的TransactionId如何被
CSV存储引擎可以将CSV文件作为mysql表来处理,存储格式就是普通的CSV文件。如果把数据存储在myisam和Innodb中,存储数据的文件是不能直接查看的,因为这两种存储引擎都是以二进制文件存储的。而CSV是以文本方式存储的,CSV是不支持索引的,查找的时候要进行全表扫描。
今天介绍一个非常强大的基于.Net 的基准测试工具BenchmarkDotNet。
Excel Power Query功能强大,但我一直没有涉足,因为Excel太博大精深了,光是Excel本身的功能、Excel公式与函数、VBA就够研究的了。然而,新的东西总是要接触的,毕竟也是Excel的一部分。后续会学习一些这方面的知识并与大家分享。本文主要学习整理自stringfestanalytics.com,供参考。
在日常开发中使用CSV文件进行数据导入和导出、数据交换是非常常见的需求,今天我们来讲讲在.NET中如何使用CsvHelper这个开源库快速实现CSV文件读取和写入。
网页抓取是通过自动化手段检索数据的过程。它在许多场景中都是不可或缺的,例如竞争对手价格监控、房地产清单列表、潜在客户和舆情监控、新闻文章或金融数据聚合等。
文章背景: 在实际开发中,经常需要将一组(不只一个)数据存储起来,以便后边的代码使用。在VBA中有使用数组,可以把多个数据存储到一起,通过数组下标可以访问数组中的每个元素。Python 中没有数组,但是加入了更加强大的列表(list)。下面就对列表的内置方法进行介绍。
在大数据环境中,BLOB 很常见,并且存储在关系或非关系数据库系统中,本文瑞哥带大家了解一下BLOB,让我们直接开始。
一个常见的大数据场景是静态数据的批处理。在此场景中,源数据通过源应用程序本身或编排工作流加载到数据存储中。然后,数据由并行作业就地处理,并行作业也可以由编制工作流发起。在将转换后的结果加载到分析数据存储之前,处理过程可能包括多个迭代步骤,可以通过分析和报告组件查询分析数据存储。
DLLHijackingScanner是一款功能强大的DLL劫持漏洞和受信目录利用检测工具,该工具本质上来说是一个PoC概念验证,可以帮助研究人员通过DLL劫持技术绕过UAC,来检测目标设备是否容易受到DLL劫持。除此之外,该工具还支持检测针对“受信任目录”的验证滥用。
这里设置的目的,有两个,一为了得到log4net.config的文件,另一个就是日记的开关,日记是否开启
上次讲到 Raft 领导者选举:「图解 Raft 共识算法:如何选举领导者?」,接着这个话题继续跟大家聊下关于 Raft 日志复制的一些细节。
作为微软向其跨平台.NET产品发展的一部分,他们大大简化了项目文件格式,并允许第三方代码生成器与.NET项目的紧密集成。我们一直倾听,现在很自豪地介绍从Grpc.Tools NuGet包的1.17版本开始,.NET C#项目中的Protocol Buffer和gRPC服务.proto文件的集成编译。1.17版本现在可以从Nuget.org获得。
相较传统的重量级OLAP数据仓库,“数据湖”以其数据体量大、综合成本低、支持非结构化数据、查询灵活多变等特点,受到越来越多企业的青睐,逐渐成为了现代数据平台的核心和架构范式。
Redis 的持久化功能是区别于 Memcached 显著特性,数据持久化可以保证系统在发生宕机和重启后数据不会丢失,对于 redis 这种存储在内存中的数据库显得尤为重要。 在 Redis 4.0 以前数据持久化的方式主要有两种
点击上方蓝字每天学习数据库 Redis 5.0中以引入的新Redis数据结构“Streams”引起了社区的极大兴趣。 不久之后,我想进行社区调查,与有生产用例的用户交谈,并撰写博客。今天我想解决另一个问题:我开始怀疑很多用户只是将Streams作为解决Kafka(TM)类似场景的方案。但实际上,Stream数据结构也被设计为在生产者和消费者消息传递的场景使用,但是认为Redis Streams仅仅对这个场景有用是不够的。 Stream是一种极好的模式和“心智模型”,可以在系统设计中取得巨大成功,但Red
数据科学家是“比软件工程师更擅长统计学,比统计学家更擅长软件工程的人”。许多数据科学家都具有统计学背景,但是在软件工程方面的经验甚少。我是一名资深数据科学家,在Stackoverflow的python编程方面排名前1%,并与许多(初级)数据科学家共事。以下是我经常看到的10大常见错误,本文将为你相关解决方案:
经常在很多网站上都能看到类似的表单信息功能,用户只需要填写相关内容,点击提交按钮,就可以将表单内容发送到管理员邮箱。
LSM-tree 在 NoSQL 系统里非常常见,基本已经成为必选方案了。今天介绍一下 LSM-tree 的主要思想,再举一个 LevelDB 的例子。
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最近遇到不少应急都提出一个需求,能不能溯源啊?这个事还真不好干,你把证据,犯案时间都确定的时候,要求翻看监控(日志)对应犯罪嫌疑人时,突然说监控(日志)没有记录。不过现在都要求保留至少6个月的日志,因此这种原因会少了很多,然而我对于Windows中系统日志不了解,在解读时经常摸不着头脑,所以就认真的分析了evtx格式的系统日志。这篇文章可能记录的不是很全面,师傅们多多指教。
在“数据湖”概念与理论逐渐深入人心的今天,面向云存储的交互式查询这个需求场景显得愈发重要。这是因为原生的云存储(主要指S3这样的对象存储)既能够容纳大容量的明细数据,又能在性能和成本间取得一个很好的平衡——如果它同时再支持复杂的即席分析查询,那么云原生存储就将成为数据湖的最佳载体,对于实现数据分析人员的自由探索和应用系统的查询集成都有着非常重要的意义。
ASP.NET Core 1.1 于2016年11月16日发布。这个版本包括许多伟大的新功能以及许多错误修复和一般的增强。这个版本包含了多个新的中间件组件、针对Windows的WebListener服务器、Razor视图编译以及Azure相关的特性。要将现有项目更新到ASP.NET Core 1.1 ,您需要执行以下操作: 1. 下载并安装更新的.NET Core 1.1 SDK 2. 按照.NET Core 1.1 升级公告(下一节介绍)中的说明将项目更新为使用.NET Core 1.1 3. 更新您
技术是安身立命之本,实践出真知,熟能生巧,佐以业务能力,遇上风口之时,可逆天改命!
上一章讨论了数据模型与查询语言,即向数据库给出数据时数据的格式以及数据查询的机制,其可以理解为从应用开发者的角度出发讨论了上述两件事情。本章将从「数据库」的角度来进行讨论,即如何存储给出的数据以及如何在要求查询时找到所需的数据,所介绍的存储引擎可以用于传统的关系数据库和大多数 NoSQL 数据库。
--add-drop-database 每个数据库创建之前添加drop数据库语句。
MongoDB 最大的特点是他支持的查询语言非常强大,其语法有点类似于面向对象的查询语言,几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能,而且还支持对数据建立索引。它是一个面向集合的,模式自由的文档型数据库。具体特点总结如下:
1.分布式存储系统是大量普通 PC服务器通过Internet互联,对外作为一个整体提供存储服务
MongoDB的安装程序有32位和64位。32位安装程序非常适合开发和测试环境。但对于生产环境,最好使用64位安装程序。当然,还可以限制MongoDB中可以存储的数据量。
Spartacus是一款功能强大的DLL劫持发现工具,当一个易受DLL劫持攻击的进程请求加载DLL时,就有可能发生DLL劫持攻击。在该工具的帮助下,广大安全研究人员可以轻松识别和发现DLL劫持攻击的发生。
https://www.cnblogs.com/anding/p/18229596
在编程的世界里,复杂性往往被视为一种力量的象征。然而,真正的高手,却能在纷繁复杂的技术堆中,找到最简洁的路径,用最朴素的代码,构建出既高效又可扩展的系统。今天,就让我们一起探索C#编程中的简单之美。
1、下载mongoDB的安装包:mongodb-linux-x86_64-rhel70-3.4.4; 2、上传安装包到服务器/data目录下; 3、解压安装包
我是一名高级数据科学家,在 Stackoverflow 的 python 编码中排前 1%,而且还与众多(初级)数据科学家一起工作。下文列出了我常见到的 10 个错误。
任何一个软件系统,都不可避免的会碰到【信息安全】这个词,尤其是对于刚入行的新手,比如我,我刚入行的时候,领导让我做一个数据报表导出功能,我就按照他的意思去做,至于谁有权限操作导出,导出的数据包含敏感信息应该怎么处理,后端接口是不是做了权限控制防止恶意抓取,这些问题我基本上不关心,我只想一心一意尽快实现需求,然后顺利完成任务交付。
Kubernetes已经成为编排领域事实上的标准,同时Prometheus也成为基于Kubernetes平台之上、监控领域的标配。Prometheus能够收集业务metrics数据,Grafana界面展示,AlertManager告警,一站式的监控框架就此诞生。通过这一套框架可以在线监控服务运行状态,如果不正常,能够通过各种途径通知给相关人员;相关人员通过查看告警信息,通过日志分析出现问题具体原因。
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