多种客户端连接方式，支持JDBC接口。 Hive主要应用于海量数据的离线分析（如 日志分析 ，集群状态分析）、大规模的数据挖掘（用户行为分析，兴趣分区，区域展示）等场景下。 为保证Hive服务的高可用性、用户数据的安全及访问服务的可控制，在开源社区的Hive-3.1.0版本基础上，Hive新增如下特性： 基于Kerberos技术的安全认证机制。

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团队标注的数据分配机制是什么？ 目前不支持用户自定义成员任务分配，数据是平均分配的。 当数量和团队成员人数不成比例，无法平均分配时，则将多余的几张图片，随机分配给团队成员。 如果样本数少于待分配成员时，部分成员会存在未分配到样本的情况。样本只会分配给labeler，比如10000

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UDF功能的权限控制机制 问题 SparkSQL中UDF功能的权限控制机制是怎样的？ 回答 目前已有的SQL语句无法满足用户场景时，用户可使用UDF功能进行自定义操作。 为确保数据安全以及UDF中的恶意代码对系统造成破坏，SparkSQL的UDF功能只允许具备admin权限的用户注册

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在创建工单以及留言页面提交的信息，包括描述、留言、上传日志截图等文件 在创建工单以及留言页面提交的信息，在处理过程中服务人员要求提供的信息以更快更准确的定位处理问题 提交时请注意不要在工单描述、留言、日志文件等地方提交个人敏感数据，比如密码、手机号等 否 是 工单信息是工单处理的基本必要信息，

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个人数据保护机制 为了确保您的个人数据（例如用户名、密码、手机号码等）不被未经过认证、授权的实体或者个人获取，CTC通过加密存储个人数据、控制个人数据访问权限以及记录操作日志等方法防止个人数据泄露，保证您的个人数据安全。 收集范围 CTC收集及产生的个人数据如表1所示。 表1 个人数据范围列表

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个人数据保护机制 为了确保您的个人数据（例如，用户名、密码、手机号码等）不被未经过认证、授权的实体或者个人获取，DSC通过控制个人数据访问权限以及记录操作日志等方法防止个人数据泄露，保证您的个人数据安全。 收集范围 DSC收集及产生的个人数据如表1所示： 表1 个人数据范围列表 类型

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界面输入的Cookie值和Header值。 否 否 如果配置的Cookie和Header信息不含有用户的个人信息，则WAF记录的相关请求中不会收集及产生用户的个人数据。 请求参数（Get、Post） 防护日志里，WAF记录的请求详情。 否 否 如果请求参数里不含有用户的个人信息，

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方法防止个人数据泄露，保证您的个人数据安全。 收集范围 云 堡垒机 收集及产生的个人数据如表1所示： 表1 个人数据范围列表 服务 类型 收集方式 是否可修改 是否必须 云堡垒机实例 登录名 在创建用户账号时由系统管理员配置登录名 否 是 登录名是用户的身份标识信息 密码 在管理员创建用户、重置用户密码时配置密码

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在控制台进行任何操作时Token中的租户ID 在调用API接口时Token中的租户ID 否 是，租户ID是用户的身份标识信息 存储方式 租户ID不属于敏感数据，明文存储。 访问权限控制 用户只能查看自己业务的相关日志。 日志记录 用户个人数据的所有操作，包括修改、查询和删除等，D

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在控制台进行任何操作时Token中的租户ID 在调用API接口时Token中的租户ID 否 是，租户ID是证书资源身份标识 姓名 在申请SSL证书时填写的联系人姓名 是 是，证书审核人工认证阶段必须 邮箱 在申请SSL证书或私有证书时填写的邮箱 申请SSL证书时填写的邮箱：是 申请私有证书时填写的邮箱：否

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执行非本意的操作的攻击方法。 安全加固：现有请求修改的接口有2个post，1个delete，其余均是get请求，非get请求的接口均已删除。 异常处理： 适用于 MRS 3.x及之后版本。 说明：应用程序出现异常时，捕获异常，过滤返回给客户端的信息，并在日志中记录详细的错误信息。

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Hive应用开发简介 Hive简介 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的 数据仓库 框架，提供类似SQL的HiveQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HiveQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。

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Hive与其他组件的关系 Hive与HDFS组件的关系 Hive是Apache的Hadoop项目的子项目，Hive利用HDFS作为其文件存储系统。Hive通过解析和计算处理结构化的数据，Hadoop HDFS则为Hive提供了高可靠性的底层存储支持。Hive数据库中的所有数据文件都可以存储在Hadoop

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企业数字化转型面临的挑战 企业在进行数据管理时，通常会遇到下列挑战。 数据治理 的挑战 缺乏企业数据体系标准和数据规范定义的方法论，数据语言不统一。 缺乏面向普通业务人员的高效、准确的数据搜索工具，数据找不到。 缺乏技术元数据与业务元数据的关联，数据读不懂。 缺乏数据的质量管控和评估手段，数据不可信。

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本实验通过部署GDS 服务器 ，使用GDS导入导出的并发能力，实现双DWS集群之间1500万行数据分钟级迁移。 2h 安全管理 权限管理 通过实验创建不同用户，不同Schema，基于权限管理实现数据的隔离和互访，了解用户、角色的关系，了解grant的基本用法，了解基于角色的权限管理(RBAC)。 1.5h

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我的工作台 查看我的工作台 个人日报管理 编辑我的工作项 父主题： 项目管理

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个人数据保护机制 为了确保您的个人数据（例如IP、手机号码、邮箱等）不被未经过认证、授权的实体或者个人获取，服务过程中采用加密算法存储个人数据、控制个人数据访问权限以及记录操作日志等方法防止个人数据泄露，保证您的个人数据安全。 收集范围 服务过程中收集及产生的个人数据如表1所示：

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个人数据保护机制 为了确保您的个人数据（例如用户名、密码、手机号码等）不被未经过认证、授权的实体或者个人获取，MDR通过加密存储个人数据、控制个人数据访问权限以及记录操作日志等方法防止个人数据泄露，保证您的个人数据安全。 收集范围 MDR收集及产生的个人数据如表1所示。 表1 个人数据范围列表

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个人数据保护机制 为了确保您的个人数据（例如用户名、密码、设备信息等）不被未经过认证、授权的实体或者个人获取，IoT边缘通过加密存储个人数据、控制个人数据访问权限以及记录操作日志等方法防止个人数据泄露，保证您的个人数据安全。 收集范围 IoT边缘收集及产生的个人数据如表1所示： 表1

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个人数据保护机制 为了确保网站访问者的个人数据（例如用户名、密码、手机号码等）不被未经过认证、授权的实体或者个人获取，DBSS通过控制个人数据访问权限以及记录操作日志等方法防止个人数据泄露，保证您的个人数据安全。 收集范围 DBSS收集及产生的个人数据如表1所示。 表1 个人数据范围列表

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个人数据保护机制 为了确保网站访问者的个人数据（例如用户名、密码等）不被未经过认证、授权的实体或者个人获取，漏洞管理服务通过加密存储个人数据、控制个人数据访问权限以及记录操作日志等方法防止个人数据泄露，保证您的个人数据安全。 收集范围 漏洞管理服务收集及产生的个人数据如表1所示。

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