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。
本文介绍的实现方式属于应用级限制,应用级限流方式只是单应用内的请求限流,不能进行全局限流。要保证系统的抗压能力,限流是一个必不可少的环节,虽然可能会造成某些用户的请求被丢弃,但相比于突发流量造成的系统宕机来说,这些损失一般都在可以接受的范围之内。
本次案例主要分享森马集团面对多年自建的多套数仓产品体系,通过阿里云MaxCompute+Hologres+DataWorks统一数仓平台,保障数据生产稳定性与数据质量,减少ETL链路及计算时间,每年数仓整体费用从300多万降到180万。
本文浅析了MySQL Join Reorder算法的流程,cost计算,剪枝算法等,希望通过本文能帮助大家了解MySQL优化器生成执行计划的具体流程。