随着数据跃升为数字经济关键生产要素，数据安全成为整个数字化建设的重中之重。为更好地帮助企业发展，中央及全国和地方政府相继出台了多部与数据相关的政策法规，鼓励各领域服务商提供具有自主创新的软件产品与服务，帮助企业在合规的前提下，完成数字化建设的提档加速。基于此，百望云与华为云计算技术有限公司签署全面合作协议，推出票、财、税、链一体化数智解决方案，为大中型组织（特别是重视信息质量的国央企、金融机构、多业态的集团企业等组织）的数字化转型赋能。此次合作，基于强大的华为云基础设施底座，整合百望云面向企业财税合规的票、财、税、链一体化的企业数字化核心能力，集成优化，安全加固，全面兼容适配各种软硬件环境，可
作者：赵伟，思必驰大数据高级研发，10年大数据开发和设计经验，负责大数据平台基础技术和OLAP分析技术开发。社区贡献：Doris-spark-connector的实时读写和优化。业务背景思必驰是国内专业的对话式人工智能平台公司，拥有全链路的智能语音语言技术，致力于成为全链路智能语音及语言交互的平台型企业，自主研发了新一代人机交互平台DUI和人工智能芯片TH1520，为车联网、IoT及政务、金融等众多行业场景合作伙伴提供自然语言交互解决方案。思必驰于2019年首次引入ApacheDoris，基于ApacheDoris构建了实时与离线一体的数仓架构。相对于过去架构，ApacheDoris凭借其灵活
四、关联云开发资源为工程关联云开发所需的资源，即在DevEcoStudio中选择您的华为开发者帐号加入的开发者团队，将该团队在AGC的同包名应用关联到当前工程。具体操作如下：1.（可选）如您尚未登录DevEcoStudio，点击“Signin”，在弹出的帐号登录页面，使用已实名认证的华为开发者帐号完成登录。2.登录成功后，界面将展示帐号昵称。3.点击“Team”下拉框，选择开发团队。注意：团队帐号持有者需为团队完成实名认证。4.关联应用。选中团队后，系统根据工程包名在该团队中自动查询AGC上的同包名应用。如查询到应用，选中该应用，点击“Finish”即可。如查询到的应用尚未关联任何项目，则无法
本文为作者学习文章，按作者习惯写成，如有错误或需要追加内容请留言（不喜勿喷）本文为追加文章，后期慢慢追加等保一体机的功能等保一体机产品主要依赖于其丰富的安全网元（安全网元包括：防火墙、IPS、WAF、网络审计、数据库审计、EDR、VPN、基线、漏扫、堡垒机、日志收集分析等安全功能，这些功能都是以虚拟化的形式进行安全交付；防护范围涵盖网络安全、主机安全、应用安全、数据安全）。这使其不仅具有便捷部署、统一交付、灵活拓展等特点，可以帮助客户实现全网统一管控、威胁可视，有效应对网络环境中的多种安全威胁。等保一体机的可以解决的安全现状时间成本和管理成本高、实施复杂、运维管理难等难题等保一体机的优点1、综
这篇文章的主要内容包括：1、数据架构的演变历史与各种架构的优缺点。2、流批一体的价值。3、流批一体架构中流与批的关系。一、前大数据时代人人都知道罗马不是一天建成的，但没人告诉过你罗马是怎样一天天建成的。你看见罗马时，它就已经是罗马了。当我进阿里时，正是这样的感觉。我没有经历过阿里数据架构（包括平台工具）从0到1的过程。我相信很多阿里老员工也没有未见得全经历过。因为从行业视角来看，这是一个长达二三十年的过程，阿里作为先行者本身也是摸着石头过河。很多年轻一些的阿里员工看到当前的架构设计，他们的感受大概就是：“不就该是这样吗？不然还能怎样？”鲁迅就有话说了：“从来如此，便对么？”好在我前些年辗转了多
目录举个例子连接器下载连接器（connector）和格式（format）jar包依赖管理 如何使用连接器举个例子StreamExecutionEnvironment集成了DataStreamAPI，通过额外的函数扩展了TableEnvironment。下面代码演示两种API如何互转frompyflink.datastreamimportStreamExecutionEnvironmentfrompyflink.tableimportStreamTableEnvironmentfrompyflink.common.typeinfoimportTypesenv=StreamExecutionEnv
一、背景与挑战首先来介绍一下相关背景。传统数仓存在实时和离线两条链路，来满足业务对于时效数据的时效性和数据量的不同需求。离线会维护历史的全量视图，实时会维护增量视图，最后在服务层去进行数据的汇总，从而支持后续的在线的serving、OLAP查询以及看板的应用等等。 因为处理场景的差异，在实时和离线数仓的具体实现上，依赖的底层存储计算引擎基本上是完全隔离的，实时依赖的主要是以Flink为代表的流式计算引擎来做计算，而离线依赖主要是以Spark为代表的引擎，实时主要依赖KV或MQ这样的多种存储选型。离线则常常采用Hive为代表的存储引擎，传统的数仓架构，它本质上结合了流计算和批计算的优势，通过两套
前言：为实现基于数据湖的流批一体，采用业内主流技术栈hudi、flink、CDH（hive、spark）。flink使用sqlclient与hive的catalog打通，可以与hive共享元数据，使用sqlclient可操作hive中的表，实现批流一体；flink与hudi集成可以实现数据实时入湖；hudi与hive集成可以实现湖仓一体，用flink实时入湖，用spark跑批处理。由于方案中中采用的CDH6.3.2是官方最后的开源版本，而flink与hudi是社区近期发布的开源版，网上几乎没有关于它们集成的资料，近期为完成它们集成费了不少神，特写出来分享给大家，有问题可一起交流。以下为实现hu
前言与概述伴随着企业业务的快速发展，为了支撑业务发展，提高IT对业务的支撑能力建设。在研发工程协同方面，希望加强代码管理，实现持续构建、自动化测试、自动化部署、自动化运维，同时加强产品的安全和质量管理；在研发管理协同方面，希望实现从需求提出、需求规划、需求设计需求设计、需求开发、需求测试、需求上线的端到端的管理，并支持瀑布模型和敏捷模型的项目开发。基于以上背景，企业更希望借助研发运营一体化体系的建设和DevOps工具平台的建设赋能研发，提高质效。什么是DevOpsDevOps（英文Development和Operations的组合）是一组过程、方法与系统的统称。用于促进开发（应用程序/软件
我最近遇到了一个编程难题，我终其一生都找不到满意的答案:计算由字符串给出的两个任意大整数的总和，其中第二个整数可能为负数。这是在Java中完成的，无需使用任何BigInteger、BigNumber等类。我最初的方法是伪代码如下:如果第二个字符串的第一个字符是'-'则设置减法标志。将每个字符串转换为一个整数数组，每个数字一个。扩展最短的数组并在左侧填充零，使两个数组的大小相同。遍历数组的每个索引(从最低有效位到最高有效位)执行加法/减法，并使用进位将溢出转移到下一位。检查进位以添加任何最后的数字。我的算法对正数运行良好，但对负数给出非常错误的结果。我试图在纸上解决这个问题，但我似乎无法
