2019年8月30日，《信息安全技术数据安全能力成熟度模型》（GB/T 37988-2019）简称DSMM（Data Security Maturity Model）正式成为国标对外发布，并已于2020年3月起正式实施。
关系数据库提供了SQL，因而有较强的计算能力，但很遗憾的是，这个计算能力是封闭的。所谓计算封闭性，是指要被数据库计算和处理的数据，必须事先装入数据库之内，数据在数据库内部还是外部是很明确的。与之相对，计算开放性是指数据无需进入内部就可以直接处理多种来源的数据。
在介绍集群限流之前需要首先掌握动态数据源的配置方式，本文将根据 Sentinel 官方提供的代码提出整体架构思路，并最终给出实践指导。
数据源是微搭低代码的重要能力，通过对数据源模型的设计、对页面组件的数据绑定，可快速实现各类应用中数据的存储、使用。
CSI snapshot是由华为在kubernetes社区主导开发的存储特性，在K8S 1.12进入Alpha阶段。上篇文章我们介绍了snapshot的API对象，以及external-snapshotter的架构设计和实现原理，本篇文章，我们将会介绍从snapshot还原数据卷，以及演示如何使用这两种特性。
我们都知道，提高系统性能的最简单也最流行的方法之一其实就是使用缓存。我们引入缓存，相当于对数据进行了复制。每当系统数据更新时，保持缓存和数据源（如 MySQL 数据库）同步至关重要，当然，这也取决于系统本身的要求，看系统是否允许一定的数据延迟。
文章背景： 最近在学习DAX权威指南第17章，介绍了运行DAX查询的引擎内部架构。DAX查询可以完全在存储于内存的模型上运行，也可以完全由原始数据源运行，还可以混合使用这两种方式。
这些字典在ClickHouse中提供了各种功能，如数据分布、数据合并、数据缓存、数据存储方式和数据转换等。可以根据具体需求选择合适的字典，并使用相应的语句进行定义和关联。
本文节选自我正在撰写的一本新的PowerBI书籍，书名还没有想好，目录也没有，内容目前也很少。本不打算发出来，但最近遇到了很多小伙伴的一些共性问题，如今天所要讲的路径参数化。路径参数化有很多用途，一个简单的作用是更换数据源时方便快捷，但是由于最近很多小伙伴将PowerBI账号升级为PowerBI+office365，将数据源从本地Excel文件切换到onedrive for business，不知道该怎么方便地在两种“介质”中转换，所以这篇文章提前放出来以飨诸位。
低代码平台属于APaaS（应用平台即服务），其解决的是企业内部应用协调和人效成本的问题. 随着计算机技术诸如云服务等的发展, 传统软件服务已无法满足数字化浪潮的压力, 笔者对企业迫切需要解决的问题做了如下总结:
<数据猿导读> 大数据时代，人们对于“云”的概念已经很熟悉了，人们使用 Tableau 来连接和分析自己的数据。这些数据有多种不同的存储位置，例如单个数据库、云端、本地以及混合部署的系统。本文主要给大
写在前面：2020年面试必备的Java后端进阶面试题总结了一份复习指南在Github上，内容详细，图文并茂，有需要学习的朋友可以Star一下！ GitHub地址：https://github.com/abel-max/Java-Study-Note/tree/master
本次分享将结合多个大数据项目与产品研发的经验，探讨如何基于不同的需求场景搭建通用的大数据平台。内容涵盖数据采集、存储与分析处理等多方面的主流技术、架构决策与技术选型的经验教训。 大数据平台内容 数据源
数据采集的设计，几乎完全取决于数据源的特性，毕竟数据源是整个大数据平台蓄水的上游，数据采集不过是获取水源的管道罢了。 在数据仓库的语境下，ETL基本上就是数据采集的代表，包括数据的提取（Extract)、转换(Transform)和加载(Load)。在转换的过程中，需要针对具体的业务场景对数据进行治理，例如进行非法数据监测与过滤、格式转换与数据规范化、数据替换、保证数据完整性等。 但是在大数据平台下，由于数据源具有更复杂的多样性，数据采集的形式也变得更加复杂而多样，当然，业务场景也可能变得迥然不同。下图展现
当下我们听过很多热门的技术名词，例如：机器学习模型、推荐系统、高管驾驶舱、BI等等，在这些技术背后一个关键的角色就是：数据。这些数据通常不是单一的，原始的数据，而是需要从多个数据源获取，并经过复杂的提取、清洗、处理、加工等过程才能最终提供真正的价值。我们常说“数据是未来的石油”，其实也就是在说，数据并不是“开采”出来就可以直接提供价值的，而是要经过若干流程的“加工”和“提纯”才可以产生价值。而对于数据的加工和处理流程，我们通常将其称为数据流水线，也就是 Data Pipeline。
Druid 数据源通常等效于关系数据库中的表。Druid 的lookups行为与数仓型数据库的维表相似，但是正如您将在下面看到的那样，如果可以避免，通常建议使用非规范化。
导读：业务系统或者日志系统产生了大量的原始数据，我们根据业务场景需求将数据保存到不同的存储中。然而，数据只有通过整合、加工、计算，才能提取出其潜在的信息，让数据变为资产，从而实现数据的价值。Moonbox就是这样一款计算服务平台，在敏捷大数据（Agile BigData）理论的指导下，围绕“计算服务化”和“数据虚拟化”两个核心概念进行设计，支持多种数据源混合计算。Moonbox的设计理念是怎样的？又有什么功能特点呢？本文带您初步走进Moonbox~
第一篇是关于Power BI连接数据方式的对比。这是个老生常谈的话题。微软官方考试Exam70-778教材的第一章，就是重点介绍这个方面。这种基础性的知识点繁琐而且枯燥，就像一本字典，只有用到的时候才会去查阅。
导读：本文将介绍过去15年中，网易大数据团队在应对不断涌现的新需求、新痛点的过程中，逐渐形成的一套逻辑数据湖落地方法。内容分为五部分：
导读 / Introduction 数据湖解决了海量异构数据的入湖和存储需求。通过对海量数据的分析挖掘，提升对数据的洞察，助力数字化决策，进而促进业务发展，是每个企业构建数据湖的根本目的所在。随着业务迭代的不断加速，企业对数据时效性和数据分析敏捷性提出了更高的要求。为此，腾讯云推出了数据湖计算(Data Lake Compute，DLC)。DLC采用存储和计算分离的架构，结合腾讯云对象存储COS和弹性容器服务EKS，打造了一个开箱即用、弹性扩展、按量付费的交互式分析服务。 图1 DLC架构图 高性
- 当单个数据库无法满足系统容量要求，尤其是大数据量和高并发场景下，通常会采用分库分表策略，例如按用户ID哈希取模分布到不同的数据库实例上。
输入DStream代表了来自数据源的输入数据流。在之前的wordcount例子中，lines就是一个输入DStream（JavaReceiverInputDStream），代表了从netcat（nc）服务接收到的数据流。除了文件数据流之外，所有的输入DStream都会绑定一个Receiver对象，该对象是一个关键的组件，用来从数据源接收数据，并将其存储在Spark的内存中，以供后续处理。 Spark Streaming提供了两种内置的数据源支持； 1、基础数据源：StreamingContext API中直接提供了对这些数据源的支持，比如文件、socket、Akka Actor等。 2、高级数据源：诸如Kafka、Flume、Kinesis、Twitter等数据源，通过第三方工具类提供支持。这些数据源的使用，需要引用其依赖。 3、自定义数据源：我们可以自己定义数据源，来决定如何接受和存储数据。
我在一次社区活动中做过一次分享，演讲题目为《大数据平台架构技术选型与场景运用》。在演讲中，我主要分析了大数据平台架构的生态环境，并主要以数据源、数据采集、数据存储与数据处理四个方面展开分析与讲解，并结合具体的技术选型与需求场景，给出了我个人对大数据平台的理解。本文是演讲内容的第一部分。 大数据平台是一个整体的生态系统，内容涵盖非常丰富，涉及到大数据处理过程的诸多技术。在这些技术中，除了一些最基础的平台框架之外，针对不同的需求场景，也有不同的技术选择。这其中，显然有共性与差异性的特征。若从整个开发生命周期的角
我们都知道，再开发的过程中，对于多个数据库，就会有各种各样的数据源，比如Oracle，比如 Mysql,并且再开发的过程中，我们很有可能会同时使用到两个数据库，这样就设计到了切换不同的数据源来进行实现，就比如我们在 Oracle 的数据库中去查询一些必要的数据，然后让这些源头数据进入到 Mysql ,这个时候，如果不通过第三方的工具，比如 dataWorks或者其他的组件的话， 那么就得通过 Java 代码来进行实现了，今天了不起就来给大家介绍一下这个关于这个一个注解就切换数据源的操作。
某项目采用AB罗克韦尔的FactoryTalk View Site Edition V12.00.00版本，进行人机界面(HMI)的开发；在1#站（JTSJ-JNJP1）使用SQLServer进行存储历史数据，下面逐一介绍各操作方法步骤。
查询 是一种从数据源检索数据的表达式。 查询通常用专门的查询语言来表示。 随着时间的推移，人们已经为各种数据源开发了不同的语言；例如，用于关系数据库的 SQL 和用于 XML 的 XQuery。 因此，开发人员对于他们必须支持的每种数据源或数据格式，都不得不学习一种新的查询语言。 LINQ 通过提供一种跨各种数据源和数据格式使用数据的一致模型，简化了这一情况。 在 LINQ 查询中，始终会用到对象。 可以使用相同的基本编码模式来查询和转换 XML 文档、SQL 数据库、ADO.NET 数据集、.NET 集合中的数据以及 LINQ 提供程序可用的任何其他格式的数据。
来源：数据蒋堂 作者：蒋步星 本文长度为1700字，建议阅读3分钟 本文为你分析报表应用的三层结构。 在传统的报表应用结构中，报表工具一般都是与数据源直接连接，并没有一个中间的数据计算层。确实，大部分情况下的报表开发并不需要这一层，相关的数据计算在数据源和呈现环节分别处理就够了。不过，在开发过程中，我们发现，有一部分报表的计算既不适合在数据源也不适合在呈现环节实现，这类报表在数量上并不占多数，但耗用的开发工作量占比却很大。 有过程的计算 报表工具都可以完成计算列、分组排序等运算，有些报表工具还提供了
在企业生产管理和运营的数字化转型过程中，报表工作作为基础型工作，其自动化、智能化已经成为了必然趋势，也是判断其数字化转型是否成功的前提。所以选择一套合适的报表工具软件显得尤为重要，这不仅可以降低工作量、提高工作效率和报表工作的准确性，还可以增强决策的实时性和科学性，为企业的发展提供有力的支持。
缓存（Cache）是一种存储技术，可以存储数据，以便快速获取数据。缓存最重要的是两个特性：存储、快速获取。缓存的本质：「用空间换时间」，用快速存储的介质保存数据，以提升数据访问的速度。
通常，你会从源获取部分更新/插入，然后对Hudi数据集执行写入操作。如果从其他标准来源（如Kafka或tailf DFS）中提取数据，那么DeltaStreamer将会非常有用，其提供了一种简单的自我管理解决方案，可将数据写入Hudi。你还可以自己编写代码，使用Spark数据源API从自定义源获取数据，并使用Hudi数据源写入Hudi。
大数据技术的发展历程中，继数据仓库、数据湖之后，大数据平台的又一革新技术——湖仓一体近年来开始引起业内关注。市场发展催生的数据管理需求一直是数据技术革新的动力。比如数据仓库如何存储不同结构的数据？数据湖又如何避免因为缺乏治理导致的数据杂乱现象？今天的文章想跟大家具体聊聊我们的数栈如何解决这些问题。
之前有篇写了切换数据源的方法，那些可以在yml中配置固定的几个数据源进行切换后面需要新需求 在数据库实现增删改查数据源 然后连。
4月26日晚，ChunJun项目核心成员、袋鼠云数栈大数据引擎开发专家渡劫为大家带来分享《ChunJun支持异构数据源DDL转换与自动执行》，我们将直播精华部分做了整理，带大家再次回顾内容，加深技术细节的了解。
LogiKM(改名KnowStreaming) 是滴滴开源的Kafka运维管控平台, 有兴趣一起参与参与开发的同学,但是怕自己能力不够的同学,可以联系我,当你导师带你参与开源！ 。
数据库客户端软件是一种用于连接、管理和操作数据库的软件。它通常与数据库管理系统（DBMS）配合使用，允许用户在其上执行SQL 语句、浏览数据库中的数据、执行备份和恢复操作以及执行其他管理任务。常见的数据库客户端软件包括 MySQL Workbench、SQL Server Management Studio、Oracle SQL Developer 和 PostgreSQL pgAdmin。这些软件通常提供图形用户界面（GUI），使用户可以直接在其中输入SQL 语句并执行查询、执行数据库管理任务等。可以大大提高数据库管理的效率。
在当今数字化时代，数据无疑是企业的重要资产之一。随着数据源的多样性和数量的不断增加，如何有效地收集、整合、存储和分析数据变得至关重要。为了应对这个挑战，数据集成平台成为了现代企业不可或缺的一部分。
1. 数据孤岛：由于历史原因以及不同数据中心的业务差异性，众多异构数据源形成了数据孤岛，导致大量且繁重的人工数据搬迁。与此同时，由于不同国家的数据安全法限制，很多数据无法搬迁，数据安全和查询效率都难以保证
我们知道，数据库的数据处理能力是封闭的。所谓封闭性，这里是指要被数据库计算和处理的数据，必须事先装入数据库之内，数据在数据库内部还是外部是很明确的。
导语 前端资源紧缺，又需要快速搭建一套融合多数据源的数据看板用于邮件日报推送？如果你也遇到了同样的问题或有类似的诉求，一起来看看COS团队是如何借助DataTalk优雅解决的吧~ 在结束了长达三周的深圳居家办公后的第一天，我们邀请了腾讯云COS产品的jackieyuan(袁旭东)同学做了一场DataTalk访谈，jackie分享了他们是如何在前端人力吃紧的情况下，快速从0到1搭建数据巡检日报体系的过程。 需求背景 同一平台实时看数据，满足邮件推送和权限管控 COS对象存储作为腾讯新一代的云原生存储系统，
现代组织不断从各个来源产生和收集大量数据。数据可能存储在不同的格式、位置，并且在容量、速度和种类上可能存在差异，使用户难以快速提取其中的价值。数据孤岛在许多公司都是存在，为了解决数据孤岛问题，企业可以采取的措施有：数据集成、建立数据共享机制、数据标准化、数据虚拟化等。其中数据虚拟化通常需要一个引擎支持读取多源的数据，且统一访问逻辑；业界解决改场景的引擎有Spark、Presto、Dremio等，本文接下来主要描述Dremio。
这是我的学习笔记，大量摘抄网上、书本里的内容，将我自己认为关联度较高的内容呈现上来。
Grafana是一个流行的开源数据可视化和监控平台，它提供了丰富的图表和面板，用于展示和分析各种指标和数据源。本文将指导您如何在Ubuntu 20.04上安装Grafana。
虽然实时计算在最近几年才火起来，但是在早期也有不少公司有实时计算的需求，但数据量不成规模，所以在实时方面形成不了完整的体系，基本所有的开发都是具体问题具体分析，来一个需求做一个，基本不考虑它们之间的关系，开发形式如下：
FlinkX是一款基于Flink的分布式离线/实时数据同步插件，可实现多种异构数据源高效的数据同步，其由袋鼠云于2016年初步研发完成，目前有稳定的研发团队持续维护，已在Github上开源（开源地址详见文章末尾），并维护该开源社区。目前已完成批流统一，离线计算与流计算的数据同步任务都可基于FlinkX实现。
现在应用中的报表大都使用报表工具开发，成熟的报表工具提供了丰富的显示设置、图表类型、导出打印等功能可以简化报表开发，非常方便。但是，实际报表开发中还是经常碰到一些非常棘手的深层次问题，即使是已经熟练使用报表工具的开发老手也会很挠头。
1. 由于其输入参数包括 DataFrame / SQLContext，因此 DataSource API 兼容性取决于这些上层的 API。
由于上面的限制和问题， Spark SQL 内置的数据源实现（如 Parquet，JSON等）不使用这个公共 DataSource API。
我们知道将GIS数据大致分成矢量数据和栅格数据（地形和三维模型都是兼具矢量和栅格数据的特性）。但是如果用来Web环境中，那么使用图片这个栅格形式的数据载体无疑是最为方便的，因为图片本身就是一种非常重要的GUI元素，使用非常广泛。另外，基于矢量的地图叫做线划图，基于栅格的地图则是影像图。这也是网络地图服务（Web Map Service，以下简称WMS）的含义，可以将传统意义上的矢量数据或者栅格数据，发布成图片形式的地图数据，供浏览器的用户使用。
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