中软国际数据治理专业服务解决方案实践

Cassandra的服务部署架构。 典型应用 互联网应用 GeminiDB Cassandra的超强读写、弹性扩展，以及高强度的故障容忍，能够支持大并发低延时的访问需求，具备高可用和弹性扩容能力，使其适用于具有产品目录、推荐、个性化引擎、交易流水等功能的大数据量的互联网网站。 优势：

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Zookeeper中的根目录，默认是/hbase connector.write.buffer-flush.max-size 否 每次插入的数据的最大的缓存大小，默认为2mb ,仅支持mb connector.write.buffer-flush.max-rows 否 每次刷新数据的最大条数

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或无法实现的应用。 Kudu的应用场景有： 需要最终用户立即使用新到达数据的报告型应用 同时支持大量历史数据查询和细粒度查询的时序应用 使用预测模型并基于所有历史数据定期刷新预测模型来做出实时决策的应用 Kudu与其他组件的关系 Kudu与HBase的关系： Kudu的设计参考了

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支持以下日志结构化解析规则： 单行-全文日志：采集的日志文件中，如果您希望每一行日志在LTS界面中都显示为一条单独的日志数据，则选择单行日志。 多行-全文日志：采集的日志中包含像java异常的日志，如果您希望多行异常的日志显示为一条日志，正常的日志则每一行都显示为一条单独的日志数据，

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现或无法实现的应用。 Kudu的应用场景有： 需要最终用户立即使用新到达数据的报告型应用。 同时支持大量历史数据查询和细粒度查询的时序应用。 使用预测模型并基于所有历史数据定期刷新预测模型来做出实时决策的应用。 Kudu开发接口简介 Kudu本身是由C++语言开发的，但它支持使用

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约束与限制中创建的与LDAP中同名的用户密码，即HiveServer健康检查所使用的用户对应的密码。 - 修改完成后，单击左上方“保存”，在弹出的对话框中单击“确定”保存配置。 单击“实例”，勾选配置状态为“配置过期”的实例，选择“更多 > 重启实例”重启受影响的Hive实例。 步骤二：访问HiveServer

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现或无法实现的应用。 Kudu的应用场景有： 需要最终用户立即使用新到达数据的报告型应用。 同时支持大量历史数据查询和细粒度查询的时序应用。 使用预测模型并基于所有历史数据定期刷新预测模型来做出实时决策的应用。 Kudu开发接口简介 Kudu本身是由C++语言开发的，但它支持使用

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是长期性的，或者说会持续维护、更新其功能特性的。项目复项目，很可能通过持续地完善和刷新同一套软件产品或系统来达成项目目标，交付软件项目所要求的功能特性的。这就意味着，需求结构化管理，需要以产品或系统的功能特性的脉络为依据。而软件项目管理所需要关注的版本、客户、模块等信息，则可以通过需求的不同属性甚至标签等方式来实现。

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error_code String 错误码。 最小长度：8 最大长度：8 error_msg String 调用失败响应信息描述。 请求示例 获取当前租户的结构化模板简略列表 GET https://{endpoint}/v3/{project_id}/lts/struct/customtemplate/list

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什么是数据仓库？ 随着数据库的大规模应用，使信息行业的数据爆炸式的增长。为了研究数据之间的关系，挖掘数据隐藏的价值，人们越来越多的需要使用联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）进行数据分析，探究一些深层次的关系和信息。但是不同的数据库之

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快速完成异构数据源的联邦分析、挖掘和探索数据价值。 数据湖的本质，是由“数据存储架构+数据处理工具”组成的解决方案。 数据存储架构：要有足够的扩展性和可靠性，可以存储海量的任意类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。 数据处理工具，则分为两大类： 第一类工具，聚焦如何把数

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auth.user：在Kibana中创建的具有1创建的索引的操作权限的用户密码及用户名，详细内容请参见使用Kibana创建用户并授权。 es.nodes：需要连接的IP，可登录 CSS 管理控制台，在集群列表的“内网访问地址”列即可查看对应集群的IP地址。 es.port：外部访问El

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如交互类的查询等。 库表管理中表的列表页面，表类型为Managed的即代表 DLI 表。 OBS表 OBS表的数据存储在OBS上，适用于对时延不敏感的业务，如历史数据统计分析等。 OBS表通常以对象的形式存储数据，每个对象包含数据和相关的元数据。 库表管理中表的列表页面，表类型为Ex

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默认情况下， 云日志服务LTS 中的日志时间戳精确到秒，因此时间格式只需配置到秒，无需配置毫秒、微秒等信息。 表2 时间格式 时间格式 说明 示例 EEE 星期的缩写。 Fri EEEE 星期的全称。 Friday MMM 月份的缩写。 Jan MMMM 月份的全称。 January dd

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MRS 支持用户将数据存储在OBS服务中，使用MRS集群仅作数据计算处理的存算分离场景。 用户通过IAM服务的“委托”机制进行简单配置，即可实现OBS的访问。 方案架构 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供大数据平台批处理计算能力，能够对结构化/半结构化数据进行批量分析汇

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ent字段和结构化字段都会统计在内。云端结构化解析会消耗LTS服务端算力，未来会按照日志大小收取日志加工流量费用。 ICAgent结构化是在采集侧做结构化，利用的是用户节点上的资源，将结构化完成的数据上报到LTS。ICAgent结构化解析支持插件组合解析，单个日志流的多个采集配置

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默认情况下，云日志服务LTS中的日志时间戳精确到秒，因此时间格式只需配置到秒，无需配置毫秒、微秒等信息。 表2 时间格式 时间格式 说明 示例 EEE 星期的缩写。 Fri EEEE 星期的全称。 Friday MMM 月份的缩写。 Jan MMMM 月份的全称。 January dd

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} else { fmt.Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例，请参见 API Explorer 的代码示例页签，可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 请求响应成功。 400 BadRequest。非法请求。

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tag“字段名称”，例如hostIP。 tag字段功能上线前，已设置的结构化配置，在修改结构化配置进行tag字段设置时，系统tag不会带出示例字段。 如需添加多个字段可单击“添加字段”，继续添加。 设置完成后，单击“保存”。 tag支持的系统字段包括：category、clusterId、cl

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DSC支持识别的非结构化文件类型？ 数据安全中心（DSC）支持解析的非结构化文件类型如表1、表2和表3。 表1 文本文档代码类 序号 文件类型 序号 文件类型 1 Access数据库文件 74 Pdf文档 2 Arff文件 75 Perl源代码 3 Asp文件 76 Pgp文件 4

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M集成作业支持的数据源与 CDM 集群版本相关，详情请参见数据集成（CDM作业）支持的数据源。 数据集成（离线作业）的数据连接来自于管理中心中适用组件已勾选“数据集成”的数据连接，离线集成作业支持的数据源详情请参见离线集成作业支持的数据源。 数据集成（实时作业）的数据连接来自于管理中

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