大家好，我是独孤风，一位曾经的港口煤炭工人，目前在某国企任大数据负责人，公众号大数据流动主理人。在最近的两年的时间里，因为公司的需求，还有大数据的发展趋势所在，我开始学习数据治理的相关知识。数据治理需要进行系统的学习才能真正掌握，也需要进行专业的考试认证才能证明自己在数据治理方面的学习能力和知识掌握情况。如果对数据治理和数据治理认证CDMP有疑问的话，可以参考我之前的文章，有详细的介绍。5000字

漏洞描述Apache Flink是一个用于分布式流和批处理数据的开放源码平台。Flink的核心是一个流数据流引擎，它为数据流上的分布式计算提供数据分发、通信和容错功能。Flink在流引擎之上构建批处理，覆盖本地迭代支持、托管内存和程序优化。近日有安全研究人员发现apache flink允许上传任意的jar包从而导致远程代码执行。漏洞级别高危影响范围Apache Flink ...

大家好，我是独孤风。开源元数据管理平台Datahub近期得到了飞速的发展。已经更新到了0.10.5的版本，来咨询我的小伙伴也越来越多，特别是安装过程有很多问题。本文经过和群里大伙伴的共同讨论，总结出安装部署Datahub最新版本的部署手册，希望能帮助到大家。文章较长，建议收藏点赞在看后，再仔细阅读。具体安装问题，以及安装包获取，可以在文末申请加入Datahub学习群进行咨询。本文档版权归大数据流动

过去的相当长的一段时间里，商用对象存储占据了市场上的大量的份额。国外的Amazon S3，国内的阿里云OSS都成为了大多数公司的选择。但是构建一个企业级的数据湖（包括结构化和非结构化数据）...

实时数据分析门槛较高，我们如何用极少的开发工作就完成实时数据平台的搭建，做出炫酷的图表呢？如何快速的搭建实时数据分析平台，首先我们需要实时数据的接入端，我们选择高扩展性、容错性、速度极快的消息系统Kafka，而实时数据仓库，由于 Druid提供了非常方便快捷配置方式，如果不想编写负责的Flink和Spark代码，Druid绝对是一个不错的选择，有了数据仓库，我们必须需要一个可视化和交互式分析...

​ 此文选自Google大神Tyler Akidau的另一篇文章：Streaming 102: The world beyond batch​ 欢迎回来！如果您错过了我以前的帖子，Streaming-大数据的未来，强烈建议您先花时间阅读那篇文章。简要回顾一下，上一篇我们介绍了Streaming，批量与流式计算，正确性与推理时间的工具，数据处理模式，事件事件与处理时间，窗口化。 ...

在企业 AI 场景里，本体论回答“业务世界应该如何被定义”，知识图谱回答“业务世界有哪些真实关系”，元数据回答“数据资产是什么、从哪里来、谁负责”，语义层回答“人和 AI 如何统一理解这些内容”。提示词可以告诉模型“请谨慎操作”，但不能真正保证它有没有权限、当前状态是否允许操作、这个字段能不能改、这个动作会不会影响下游、操作是否需要审批、谁对结果负责、以后能不能追溯。如果你关心 AI 时代的数据治

大家好，我是独孤风。又到了好书推荐的时间。近几年来，大数据技术蓬勃发展，新组件新技术层出不穷，但无论如何变化，SQL 在大数据中的地位从未改变。大数据 SQL 为何如此重要，在这方面市面上一直缺少一本全面讲解大数据 SQL 原理与优化的书籍，终于《大数据SQL优化：原理与实践》一书出版了。这本书站在一线开发人员的视角，从 SQL 的本质出发，采用理论与实践相结合、案例与分析相结合、作者经验与一线需

1、HDFS 读写流程是什么？HDFS（Hadoop Distributed File System）的读写流程如下：写流程：客户端向 NameNode 发送写请求，请求在 HDFS 上创建一个新的文件。NameNode 为该文件分配一些数据块（默认情况下为 128 MB）以及在哪些 DataNode 上存储这些数据块的信息。NameNode 向客户端返回可用于写入数据的 DataNode 列表。

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