02 2023 档案
摘要:
研发背景 公司安全部目前针对内部系统的网络访问日志的安全审计,大部分都是T+1时效,每日当天,启动Python编写的定时任务,完成昨日的日志审计和检测,定时任务运行完成后,统一进行企业微信告警推送。这种方案在目前的网络环境和人员规模下,呈现两个痛点,一是面对日益频繁的网络攻击、钓鱼链接,T+1的定时
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研发背景 公司安全部目前针对内部系统的网络访问日志的安全审计,大部分都是T+1时效,每日当天,启动Python编写的定时任务,完成昨日的日志审计和检测,定时任务运行完成后,统一进行企业微信告警推送。这种方案在目前的网络环境和人员规模下,呈现两个痛点,一是面对日益频繁的网络攻击、钓鱼链接,T+1的定时
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摘要:一、研发背景 DataX官方开源的版本支持HDFS文件的读写,但是截止目前,并没有支持Parquet文件的读写,得益于DataX出色的数据同步性能,去年公司的项目大部分采用了DataX作为数据同步工具,但是从CDH集群同步Parquet或者将其他数据源的数据以Parquet格式写入HDFS,这两个常
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摘要:
一、研发背景 DataX官方开源的版本支持HDFS文件的读写,并没有支持基于JDBC的Hive数据读写,很多时候一些数据同步不太方便,比如在读取Hive之前先执行一些sql、读取一些Hive的视图数据、或者在数据同步时执行一段固定的SQL,将SQL执行结果写入下游等各种场景,实际上还是需要Hive插
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一、研发背景 DataX官方开源的版本支持HDFS文件的读写,并没有支持基于JDBC的Hive数据读写,很多时候一些数据同步不太方便,比如在读取Hive之前先执行一些sql、读取一些Hive的视图数据、或者在数据同步时执行一段固定的SQL,将SQL执行结果写入下游等各种场景,实际上还是需要Hive插
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摘要:
##一、 DataX为什么要使用插件机制? 从设计之初,DataX就把异构数据源同步作为自身的使命,为了应对不同数据源的差异、同时提供一致的同步原语和扩展能力,DataX自然而然地采用了框架 + 插件 的模式: 插件只需关心数据的读取或者写入本身。 而同步的共性问题,比如:类型转换、性能、统计,则交
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##一、 DataX为什么要使用插件机制? 从设计之初,DataX就把异构数据源同步作为自身的使命,为了应对不同数据源的差异、同时提供一致的同步原语和扩展能力,DataX自然而然地采用了框架 + 插件 的模式: 插件只需关心数据的读取或者写入本身。 而同步的共性问题,比如:类型转换、性能、统计,则交
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摘要:
本文主要记录对象存储组件Minio、数据湖组件Hudi及查询引擎Hive\Spark之间的兼容性配置及测试情况,Spark及Hive无需多言,这里简单介绍下Minio及Hudi。 MinIO 是在 GNU Affero 通用公共许可证 v3.0 下发布的高性能对象存储。 它是与 Amazon S3
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本文主要记录对象存储组件Minio、数据湖组件Hudi及查询引擎Hive\Spark之间的兼容性配置及测试情况,Spark及Hive无需多言,这里简单介绍下Minio及Hudi。 MinIO 是在 GNU Affero 通用公共许可证 v3.0 下发布的高性能对象存储。 它是与 Amazon S3
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