中软国际数据治理专业服务解决方案实践

非HDFS数据残留导致数据分布不均衡 问题背景与现象 数据出现不均衡，某磁盘过满而其他磁盘未写满。 HDFS DataNode数据存储目录配置为“/export/data1/dfs--/export/data12/dfs”，看到的现象是大量数据都是存储到了“/export/data1/dfs”，其他盘的数据比较均衡。

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正则表达式分隔半结构化文本 在创建表/文件迁移作业时，对简单 CS V格式的文件， CDM 可以使用字段分隔符进行字段分隔。但是对于一些复杂的半结构化文本，由于字段值也包含了分隔符，所以无法使用分隔符进行字段分隔，此时可以使用正则表达式分隔。 正则表达式参数在源端作业参数中配置，要求源连

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。 测试结果：SDK上报日志的数据量为60MB/s，速率为6w条/s。 当日志上报量超过单个producer时： 建议拆分日志流，使用多个producer上报日志，分摊流量，以保障SDK处于正常上报状态。 如果maxBlockMs为0时，SDK处于非阻塞状态，会触发保护机制自动降级，可能会对部分日志做丢弃处理。

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值被转换为非空类型值时，也会使用默认值进行替换。例如，当把STRING类型空值转换为数字类型时，将会返回默认值0。 SQL语法中，字符必须被单引号（''）包裹，无符号或双引号（""）包裹的为字段或表名称，如：'msg'表示字符串msg，msg或"msg"表示日志结构化msg字段。

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析敏感数据使用情况，基于数据识别引擎，对其储存结构化数据（RDS）和非结构化数据（OBS）进行扫描、分类、分级，解决数据“盲点”，以此做进一步安全防护。 新建敏感数据识别任务 数据脱敏 DSC的数据脱敏支持静态脱敏和动态脱敏。您可以对指定数据配置脱敏规则实现敏感数据静态脱敏，同时

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产品优势 数据安全全生命周期可视 整合数据安全全生命周期各阶段状态，对外整体呈现云上数据安全态势。 云上全场景覆盖 整合云上各类数据源，提供一站式数据保护和防御机制。支持结构化和非结构化类型数据，支持云原生和ECS自建场景。 高效识别 在专家知识库和NLP的双重加权下，识别能力更强，高效锁定敏感数据源。

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非可信数据库部署 下载最新版本MySQL Community Server数据库zip文件，以8.0.26版本举例： 解压下载的mysql-8.0.26-winx64.zip文件至E盘： 新建E:\mysql-8.0.26-winx64\my.ini文件，文件内容如下： [client]

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……. 上传数据至OBS 创建用于存储基础数据的OBS桶及文件夹，详情请见添加桶。 由于当前KG服务部署在“华北-北京四”，您在创建OBS桶时，需保证您的OBS桶与KG服务在同一区域，桶的存储类别为“标准存储”。 将创建图谱的基础数据上传至OBS，上传至OBS的基础数据格式请见数据格式要求。

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选择需要扩容的连接器，单击连接器卡片上的，然后单击“扩容”，进入“扩容连接器”界面。 可通过拖动来选择结构化存储容量和非结构化存储容量，或在右侧输入扩容后的数值。 单击“立即购买”，进入“我的订单”界面完成购买。 父主题： 连接器计费管理

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日志搜索与分析概述 日志搜索与分析是运维中不可或缺的一环。日志接入成功后，云日志服务（LTS）支持对采集成功的日志数据进行搜索与分析。通过合理的日志收集、高效的搜索方法和专业的分析工具，可以实现对系统或应用的全面监控和精细化管理。 执行搜索与分析前，需要将上报的日志进行结构化配置和

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云日志服务提供实时日志采集功能，采集到的日志数据可以在云日志控制台以简单有序的方式展示、方便快捷的方式进行查询，并且可以长期存储。 采集到日志数据按照结构化和非结构化进行分析。结构化日志是通过规则将日志流中的日志进行处理，提取出来有固定格式或者相似度高的日志内容做结构化的分类。这样就可以采用SQL的语法进行日志的查询。

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整合云上各类数据源，提供一站式数据保护和防御机制。支持结构化和非结构化类型数据，支持云原生和ECS自建场景。 全栈敏感数据防护 根据敏感数据发现策略来精确识别数据库中的敏感数据，基于多种预置脱敏算法+用户自定义脱敏算法，实现全栈敏感数据防护。 DSC仅对数据进行敏感数据检测，不会对您的数据文件进行保存。

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是用来解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点： 处理海量数据（TB或PB级别以上）。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。 具有很好的伸缩能力。 能够同时处理结构化和非结构化的数据。 不需要完全拥有传统关系型数据库所具备的ACID

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iDME约束与限制 规格与限制 表1 规格说明 资源类型 规格 说明 基础版 数据建模引擎 节点 部署在公有云上，单节点提供固定规格：应用运行4U8G*2，结构化数据存储200G和非结构化存储500G。 对于公有云上的基础版数据建模引擎，单个运行服务配置的节点数量越多代表运行服务

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度的 文字识别 模型，保证结构化信息提取精度。 适用场景 用户认证识别 识别证件中关键信息，节省人工录入，提升效率，降低用户实名认证成本，准确快速便捷。 快递单自动填写 识别图片中联系人信息并自动填写快递单，减少人工输入。 合同录入与审核 自动识别结构化信息与提取签名盖章区域，有助快速审核。

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什么是字段抽取函数 基本概念 信息抽取是从基础数据中抽取待创建图谱的实体、属性信息以及实体间的相互关系。目的是从原始数据（包括结构化数据或非结构化数据）中抽取结构化的信息。 在通过普通抽取方式进行信息抽取时，即用交互界面配置或用格式化编辑进行信息抽取时，需要配置字段抽取函数。配置

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正则表达式分隔半结构化文本 在创建表/文件迁移作业时，对简单CSV格式的文件，CDM可以使用字段分隔符进行字段分隔。但是对于一些复杂的半结构化文本，由于字段值也包含了分隔符，所以无法使用分隔符进行字段分隔，此时可以使用正则表达式分隔。 正则表达式参数在源端作业参数中配置，要求源连

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正则表达式分隔半结构化文本 在创建表/文件迁移作业时，对简单CSV格式的文件，CDM可以使用字段分隔符进行字段分隔。但是对于一些复杂的半结构化文本，由于字段值也包含了分隔符，所以无法使用分隔符进行字段分隔，此时可以使用正则表达式分隔。 正则表达式参数在源端作业参数中配置，要求源连

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正则表达式分隔半结构化文本 在创建表/文件迁移作业时，对简单CSV格式的文件，CDM可以使用字段分隔符进行字段分隔。但是对于一些复杂的半结构化文本，由于字段值也包含了分隔符，所以无法使用分隔符进行字段分隔，此时可以使用正则表达式分隔。 正则表达式参数在源端作业参数中配置，要求源连

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目标是解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点： 处理海量数据（TB或PB级别以上）。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。 具有很好的伸缩能力。 能够同时处理结构化和非结构化的数据。 不需要完全拥有传统关系型数据库所具备的ACID

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目标是解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点： 处理海量数据（TB或PB级别以上）。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。 具有很好的伸缩能力。 能够同时处理结构化和非结构化的数据。 不需要完全拥有传统关系型数据库所具备的ACID

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