安华金和数据库审计是一款非常实用的数据库安全审计工具。该产品支持四十余种数据库类型,包括Oracle、SQL Server、MySQL、MariaDB、DB2、PostgreSQL、Sybase、Informix等主流数据库以及MongoDB、Redis等非关系型数据库和Hive、HBase、Impala、Sentry、HDFS、ES等大数据组件。该产品具有全面的数据库访问审计能力,能够采集到全面的流量和记录的日志信息,方便用户进行敏感数据使用状况的掌握和风险的防范。同时,该产品的脱敏机制也很完善,可以对敏感数据进行全面管理。该产品在金融机构等行业应用广泛,受到了广泛认可。如果您需要一款数据库安全审计工具,安华金和数据库审计是一个不错的选择。
目前比较常见的数据库:
SQL是用于访问和处理数据库的标准的计算机语言。
MySQL是小型的开源的关系型数据库管理系统。
SQL Server 是 Microsoft 开发的关系数据库管理系统。
Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统。
DB2是关系型数据库平台,其采用多进程多线索的结构,支持多用户或应用程序在同一条SQL 语句中查询不同数据库和数据。
PostgreSQL 是一个对象-关系数据库服务器,号称 "世界上最先进的开源关系型数据库"。
Hadoop是个很流行的分布式计算解决方案,Hive是基于hadoop的数据仓库工具,hive 构建在基于静态批处理的Hadoop 之上。
GreenPlum采用了MPP(大规模并行处理),是一个由多个独立的数据库服务组合成关系型数据库集群。
ECharts 是一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库,涵盖各行业图表。
R是一种集统计分析与图形显示为一体的统计分析软件,具有很强的互动性。
python是一种跨平台的计算机程序设计语言,被广泛用于系统管理任务的处理和Web编程。
目前,这些数据库都在树懒学堂有相关教程,可以跟着一步一步学习
大数据技术的体系庞大且复杂,基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。
1、数据采集与预处理:FlumeNG实时日志收集系统,支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据;Zookeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,提供数据同步服务。
2、数据存储:Hadoop作为一个开源的框架,专为离线和大规模数据分析而设计,HDFS作为其核心的存储引擎,已被广泛用于数据存储。HBase,是一个分布式的、面向列的开源数据库,可以认为是hdfs的封装,本质是数据存储、NoSQL数据库。
3、数据清洗:MapReduce作为Hadoop的查询引擎,用于大规模数据集的并行计算。
4、数据查询分析:Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序,可以将结构化的数据映射为一张数据库表,并提供HQL(HiveSQL)查询功能。Spark启用了内存分布数据集,除了能够提供交互式查询外,它还可以优化迭代工作负载。
5、数据可视化:对接一些BI平台,将分析得到的数据进行可视化,用于指导决策服务。
如何看待国产数据库SequoiaDB开源
总的来说,我认为有几点吧
1)相比mongo还是有中文的齐全文档,作为中国的码农。。英文文档看得还是头疼啊。
2)应该说开源社区这边的支持还是比较快速的,在群里提问基本当天都会有人回答,然后在刚开始配置和对接程序的时候原厂的同学还在区里手把手教了我们的工程师。。还是很给力的
3)总体上说使用和迁移转换时候不会不上手,不过现在据说多了SQL的支持,还没有尝试过,听起来很厉害的样子,不过他们原生的 *** 作语句也还是很好理解的
如何看待yandex开源clickhouse这个列式文档数据库Yandex在2016年6月15日开源了一个数据分析的数据库,名字叫做ClickHouse,这对保守俄罗斯人来说是个特大事。更让人惊讶的是,这个列式存储数据库的跑分要超过很多流行的商业MPP数据库软件,例如Vertica。如果你没有听过Vertica,那你一定听过 Michael Stonebraker,2014年图灵奖的获得者,PostgreSQL和Ingres发明者(Sybase和SQL Server都是继承 Ingres而来的), Paradigm4和SciDB的创办者。Michael Stonebraker于2005年创办Vertica公司,后来该公司被HP收购,HP Vertica成为MPP列式存储商业数据库的高性能代表,Facebook就购买了Vertica数据用于用户行为分析。
简单的说,ClickHouse作为分析型数据库,有三大特点:一是跑分快, 二是功能多 ,三是文艺范
1 跑分快: ClickHouse跑分是Vertica的5倍快:
ClickHouse性能超过了市面上大部分的列式存储数据库,相比传统的数据ClickHouse要快100-1000X,ClickHouse还是有非常大的优势:
100Million 数据集:
ClickHouse比Vertica约快5倍,比Hive快279倍,比My SQL快801倍
1Billion 数据集:
ClickHouse比Vertica约快5倍,MySQL和Hive已经无法完成任务了
2 功能多:ClickHouse支持数据统计分析各种场景
- 支持类SQL查询,
- 支持繁多库函数(例如IP转化,URL分析等,预估计算/HyperLoglog等)
- 支持数组(Array)和嵌套数据结构(Nested Data Structure)
- 支持数据库异地复制部署
3文艺范:目前ClickHouse的限制很多,生来就是为小资服务的
- 目前只支持Ubuntu系统
- 不提供设计和架构文档,设计很神秘的样子,只有开源的C++源码
- 不理睬Hadoop生态,走自己的路
如何看待阿里巴巴宣布开放开源AliSQL数据库其实有点类似,谷歌开放安卓系统给大家免费用,
某些技术别人要模仿不难,而且专利有效期也不长,
谷歌可能觉得还不如一下子公开了,大家一起弄,能迅速占领市场
如何看待黑客入侵数据库内网。内鬼和外面的黑客一起合作搞的。内鬼的话就比较容易了。
如何看待美国研发的数据库TokuDB测试过 TokuMX, 性能确实不错,但稳定性堪忧,mongodb 30 后引入了 wiredtiger engine,与 tokumx 差距缩小了
研究过 TokuMX 和 TokuDB 用的索引数据结构,很巧妙的设计,虽然树的深度加倍了,但插入时间确实大幅度降低了。
最后没有采用。
如何看待免费开源CRM免费开源CRM基本上很难满足企业的实际业务需求,可以考虑一款支持用户个性化定制的CRM,百会的CRM就不错,它可以根据用户需求,在最短时间内定制出来并让用户看到效果。满意之后再付费,没有后顾之忧。定制工具简单,定制速度快。用户完全可以自己 *** 作去满足未来业务的变化。另外它基于SAAS模式的在线租用形势,可以为企业节省购买硬件、安装调试、后期升级的费用成本。定期的售后回访还可以解决不少使用中的问题。
如何看待Facebook已开源React NativeReact Native项目成员Tom Ohino发表的React Native: Bringing modern web techniques to mobile(墙外地址)详细描述了React Native的设计理念。Ohino认为尽管Native开发成本更高,但现阶段Native仍然是必须的,因为Web的用户体验仍无法超越Native:
1 Native的原生控件有更好的体验;
2 Native有更好的手势识别;
3 Native有更合适的线程模型,尽管Web Worker可以解决一部分问题,但如图像解码、文本渲染仍无法多线程渲染,这影响了Web的流畅性。
Ohino没提到的还有Native能实现更丰富细腻的动画效果,归根结底是现阶段Native具有更好的人机交互体验。笔者认为这些例子是有说服力的,也是React Native出现的直接原因。
图3 - Ohino在F8分享了React Native(Keynote)
Learn once, write anywhere
“Learn once, write anywhere”同样出自Ohino的文章。因为不同Native平台上的用户体验是不同的,React Native不强求一份原生代码支持多个平台,所以不提“Write once, run anywhere”(Java),提出了“Learn once, write anywhere”。
图4 - “Learn once, write anywhere”
这张图是笔者根据理解画的一张示意图,自下而上依次是:
1 React:不同平台上编写基于React的代码,“Learn once, write anywhere”。
2 Virtual DOM:相对Browser环境下的DOM(文档对象模型)而言,Virtual DOM是DOM在内存中的一种轻量级表达方式(原话是ligheight representation of the document),可以通过不同的渲染引擎生成不同平台下的UI,JS和Native之间通过Bridge通信(React Native通信机制详解 « bang’s blog)。
3 Web/iOS/Android:已实现了Web和iOS平台,Android平台预计将于2015年10月实现(Blog | React)。
前文多处提到的React是Facebook 2013年开源的Web开发框架,笔者在翻阅其发布稿时,发现这么一段:
图5 - 摘自React发布稿(2013)
1 加亮文字显示2013年已经在开发React Native的原型,现在也算是厚积薄发了。
2 最近另一个比较火的项目是Flipboard/react-canvas · GitHub(详见 @rank),渲染层使用了Web Canvas来提升交互流畅性,这和上图第一个尝试类似。
React本身也是个庞大的话题不再展开,详见facebook/react Wiki · GitHub。
笔者认为“Write once, run anywhere”对提升效率仍然是必要的,并且和“Learn once, write anywhere”也没有冲突,我们内部正在改造已有的组件库和HybridAPI,让其适配(补齐)React Native的组件,从而写一份代码可以运行在iOS和Web上,待成熟后开源出来。
持续更新
二、规划
下图展示了业务和技术为React Native所做的改造:
图6 - 业务和技术改造图6 - 业务和技术改造
自下而上:
1 React Node:React支持服务端渲染,通常用于首屏服务端渲染;典型场景是多页列表,首屏服务端渲染翻页客户端渲染,避免首次请求页面时发起2次请求。
2 React Native基础环境:
21 Framework集成:尽管React Native放出了Integration with Existing App文档,集成到现有复杂App中仍然会遇到很多细节问题,比如集成到天猫iPad客户端就花了组里iOS同学2天的时间。
22 Neorking改造:主要是重新建立session,而session通常存放于 header cookie中,React Native提供的网络IO fetch和XML>
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