中软国际数据治理专业服务解决方案实践

使用HSS增强主机登录安全 应用场景 在主机被入侵、破解成功前，通常攻击者是以账号、密码为首要目标进行攻击，因此，增强主机登录时的安全性成为了防护主机安全、保证业务正常运行的第一道安全门。 本方案为您介绍如何通过HSS增强主机登录安全。 方案架构及优势 您可在企业主机安全通过配置

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为保持前向兼容，还支持通过环境变量等方式设置访问主密钥的参数。 第一次配置使用密态数据库时，可忽略下述方法。如果以前使用下述方法配置密态数据库，建议改用’key_info’配置 使用系统级环境变量配置的方式如下： export HUAWEI_KMS_INFO='iamUrl=https://iam.{项目}

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为保持前向兼容，还支持通过环境变量等方式设置访问主密钥的参数。 第一次配置使用密态数据库时，可忽略下述方法。如果以前使用下述方法配置密态数据库，建议改用’key_info’配置。 使用系统级环境变量配置的方式如下： export HUAWEI_KMS_INFO='iamUrl=https://iam

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HDFS企业级能力增强 配置DataNode节点容量不一致时的副本放置策略 配置DataNode预留磁盘百分比 配置NameNode黑名单功能 配置Hadoop数据传输加密 父主题： 使用HDFS

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Kafka企业级能力增强 配置Kafka高可用和高可靠 配置Kafka数据安全传输协议 配置Kafka数据均衡工具 配置外网客户端访问Kafka Broker 父主题： 使用Kafka

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Yarn企业级能力增强 配置Yarn权限控制开关 手动指定运行Yarn任务的用户 配置AM失败重试次数 配置AM自动调整分配内存 配置AM作业自动保留 配置Yarn数据访问通道协议 配置自定义调度器的WebUI 配置NodeManager角色实例使用的资源 配置ResourceM

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Doris企业级能力增强 配置Doris高可用功能 配置Doris支持多源数据 配置Doris多租户 Doris冷热分离 Doris慢查询语句监控 父主题： 使用Doris

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创建Tensorboard TensorBoard是一个可视化工具，能够有效地展示TensorFlow在运行过程中的计算图、各种指标随着时间的变化趋势以及训练中使用到的数据信息。TensorBoard当前只支持基于TensorFlow引擎的训练作业。同一个用户的多个项目，创建Tensorboard任

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Kit的AI芯片支持运行“.om”模型，“.om”模型可以通过TensorFlow或Caffe模型转换而来，但“.om”模型并不支持TensorFlow和Caffe全部的算子，所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子，才能把TensorFlow和Caffe模型转换成“

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Hive企业级能力增强 配置Hive表不同分区分别存储至OBS和HDFS 配置Hive目录旧数据自动移除至回收站 配置Hive插入数据到不存在的目录中 配置创建Hive内部表时不能指定Location 配置用户在具有读和执行权限的目录中创建外表 配置基于HTTPS/HTTP协议的REST接口

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HDFS企业级能力增强 配置HDFS快速关闭文件功能 配置DataNode节点容量不一致时的副本放置策略 配置DataNode预留磁盘百分比 配置从NameNode支持读操作 配置NameNode黑名单功能 配置Hadoop数据传输加密 配置HDFS多路读 配置HDFS细粒度锁 HDFS支持集群掉电自动恢复

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Flink企业级能力增强 Flink SQL语法增强 多流Join场景支持配置表级别的TTL时间 配置Flink SQL Client支持SQL校验功能 Flink作业大小表Join能力增强 FlinkSQL OVER窗口支持超期退窗 FlinkSQL Kafka和upsert-kafka

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Hive企业级能力增强 配置Hive目录旧数据自动移除至回收站 配置Hive插入数据到不存在的目录中 配置创建Hive内部表时不能指定Location 配置用户在具有读和执行权限的目录中创建外表 配置基于HTTPS/HTTP协议的REST接口 配置Hive Transform功能开关

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source /home/ma-user/anaconda3/bin/activate TensorFlow-1.8 如果使用其他引擎，请将命令中“TensorFlow-1.8”替换为其他引擎的名称及其版本号。 图1 激活环境 在代码输入栏输入以下命令安装Shapely。 pip

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“obs://test-modelarts/tensorflow/code/” 用于存储训练脚本文件。 “obs://test-modelarts/tensorflow/data/” 用于存储数据集文件。 “obs://test-modelarts/tensorflow/log/” 用于存储训练日志文件。

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作为冷数据。冷热数据切换可以减低存储成本，提升搜索效率。 切换冷热数据和存算分离比，更适用于对搜索性能要求高的场景，冷数据存储在集群本地的冷数据节点中，存储的数据量大小依赖冷数据节点数和磁盘容量，存储成本也会比OBS高一些。 只要集群有冷数据节点就支持。 切换OpenSearch集群冷热数据

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支持从关系型数据库导入数据到HBase表 支持从关系型数据库导入数据到Phoenix表 支持从关系型数据库导入数据到Hive表 支持从HBase表导出数据到关系型数据库 支持从Phoenix表导出数据到关系型数据库 支持从Oracle分区表导入数据到HDFS/OBS 支持从Oracle分区表导入数据到HBase表

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此特性通过对MapReduce API进行增强，能自动针对此类型任务关闭Sort过程。当Sort被关闭，获取Maps输出数据以后，直接合并后输出给Reduce，避免了由于排序而浪费大量时间。这种方式极大程度地提升了大部分SQL任务的效率。 MapReduce开源增强特性：History Server优化解决日志小文件问题

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pod）赋予增强的 CPU 亲和性和独占性。 增强型CPU管理策略（enhanced-static），是在兼容静态绑核CPU管理策略的基础上，新增一种符合某些资源特征的Burstable Pod（要求CPU的requests和limits参数值都是正整数）优先使用某些CPU的能力，以减少应用

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Oozie企业级能力增强 开启Oozie HA机制 使用Share Lib工具检查Oozie依赖Jar包正确性 父主题： 使用Oozie

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HBase企业级能力增强 配置HBase本地二级索引提升查询效率 增强HBase BulkLoad工具数据迁移能力 配置RSGroup管理RegionServer资源 父主题： 使用HBase

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