本文主要介绍AI浪潮下的数据安全管理实践,主要分为背景介绍、Access Point、Bucket三个部分
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。
当系统出现大量或者重大的错误却不被人感知,将会对业务产生影响,从而导致资产损失。当竞争对手实施了新战术,却无法及时感知,跟不上竞争对手的节奏,总是追着对方尾巴走。当要做决策的时候,海量的业务数据增长却无法实时看到聚合结果,决策总是凭借过往经验或者过时的数据分析之上。
目前市面上大数据查询分析引擎层出不穷,但在业务使用过程中,大多含有性能瓶颈的SQL,主要集中在数据倾斜与数据膨胀问题中。本文结合业界对大数据SQL的使用与优化,尝试给出相对系统性的解决方案。
本文主要介绍曹操出行实时计算负责人林震,基于 Hologres+Flink 的曹操出行实时数仓建设的解决方案分享。
本文总结了作者在日常/大促业务的“敏捷”开发过程中产生的疑惑,并尝试做出思考得到一些解决思路和方案。在前端开发和实践过程中,梳理了一些简单设计方案可以缓解当时 “头疼” 的几个敏捷迭代问题,并实践在项目迭代中。