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一文让你彻底了解大数据实时计算引擎 Flink
(mp.weixin.qq.com)
【简介】
在上一篇文章 你公司到底需不需要引入实时计算引擎? 中我讲解了日常中常见的实时需求,然后分析了这些需求的实现方式,接着对比了实时计算和离线计算。随着这些年大数据的飞速发展,也出现了不少计算的框架(Hadoop、Storm、Spark、Flink)。在网上有人将大数据计算引擎的发展分为四个阶段。
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由
@zhisheng_blog
2019-09-22 13:37 / 0个评论
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学习了解数据仓库中的分层概念
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如何用普通设备实现海量数据的毫秒级查询?文章分享了在 ThinkPad 上构建 Redis 系统的完整方案,详细解析了数据分片、查询优化和资源调配等关键技术,还提供了针对高效查询的实际案例。轻量化实现,高性能表现,为开发者提供了实用的参考思路,值得深入学习!
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新一代实验分析引擎:驱动履约平台的数据决策
(tech.meituan.com)
本文介绍了美团履约技术平台的新一代实验分析引擎,该引擎对核心实验框架进行了标准化,并融合了众多先进解决方案,有效解决小样本挑战。同时,提供了多样化的溢出效应应对策略,并针对不同业务场景提供了精准的方差和P值计算方法,以规避统计误差。希望对大家有所帮助或启发。
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Spark向量化计算在美团生产环境的实践
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美团在 Spark 生产环境中引入了向量化计算,使用 Gluten 和 Velox 框架,实现了大数据任务的加速和资源优化。本文详细讲解了 Spark 向量化的原理、性能提升以及美团的实施过程和遇到的挑战,适合关注大数据优化的技术人员。
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了解和应对分布式拒绝服务攻击
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@技术头条
2024-09-08 23:31
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防止数据泄露的高效策略-翻译整理
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简单来说,就是数据安全左移,在每一个阶段都做卡点和检测,提高入侵/获取敏感数据的成本,减少后续阶段的日志告警量,提高告警检测准确率,利用自动化工具/平台提高响应的速度和效率。
未授权不可访问;有账号凭证要检测是否正常(常用设备、常用网络、常见时间、常见操作行为、……);有账号也仅知其所需最小权限;梳理出的高权限账号的敏感操作进行重点关注。
数据尽量不落地,大部分操作在线即可完成,系统埋点要全面和准确;对于数据下载和外发格外关注,下载设备的DLP的健康状态和策略的有效性需要及时检查。
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@技术头条
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本文主要介绍了对网络返回数据进行变异的客户端健壮性测试实践经验。文章第一部分介绍客户端健壮性测试的基本概念;第二部分分享了基于接口返回数据变异的App健壮性测试方案设计的思路;第三部分主要解读了变异数据的构造和异常检测方案设计;第四部分介绍了精简变异数据的探索方案。
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