FlinkSQL的行级权限解决方案及源码,支持面向用户级别的行级数据访问控制,即特定用户只能访问授权过的行,隐藏未授权的行数据。此方案是实时领域Flink的解决方案,类似离线数仓Hive中Ranger Row-level Filter方案。
在今天这样以AIGC为代表的AI时代下,了解训练场景对于存储的具体诉求同样是至关重要的。本文将尝试解读WEKA的一个相关报告,来看看AIGC对于存储有哪些具体的性能要求。
MaxCompute通过脚本模式支持IF ELSE分支语句,让程序根据条件自动选择执行逻辑,支持更好的处理因数据不同而需要采用不同策略的业务场景产生的复杂SQL,提高开发者编程的灵活性!
Dataphin v3.13引入了跨节点参数功能,允许任务间传递消息。输出节点(如SQL、Shell、Python任务)能输出参数,输入节点可以接收并使用这些参数。此功能解决了通过公共存储中转消息的复杂性和低效问题。应用场景包括:金融企业的币种转换,其中汇率任务(输出节点)提供汇率,转换任务(输入节点)使用该汇率;以及产品目录更新检查,通过跨节点参数控制是否需要执行数据导入任务。用户可以通过任务编辑器设置和传递跨节点参数,并在运维中进行补数据操作。
在本文中,我们将深入探讨为何选择 iLogtail,以及它在 SPL 数据处理方面相较于 Logstash 有何独特优势。通过对比这两款工具的架构、性能以及功能,我们希望能够揭示 iLogtail 如何在日益复杂的日志处理需求中脱颖而出,帮助您做出明智的技术选择。
MaxCompute支持QUALIFY语法过滤Window函数的结果,使得查询语句更简洁易理解。Window函数和QUALIFY语法之间的关系可以类比聚合函数+GROUP BY语法和HAVING语法。
MaxCompute推出新语法 - PIVOT/UNPIVOT:通过PIVOT关键字基于聚合将一个或者多个指定值的行转换为列;通过UNPIVOT关键字可将一个或者多个列转换为行。以更简洁易用的方式满足行转列和列转行的需求,简化了查询语句,提高了广大大数据开发者的生产力。