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[快速入門(mén)]數(shù)據(jù)分級(jí)分類(lèi)
華為云安全

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數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB(DWS)數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出 GaussDB(DWS)支持多種類(lèi)型數(shù)據(jù)源,面向不同場(chǎng)景,提供全系列數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出方案,搭建高效數(shù)據(jù)通道。 導(dǎo)入導(dǎo)出工具系列 如表3-1所示,GaussDB(DWS)提供了一系列數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出工具,可根據(jù)場(chǎng)景不同選擇合適的工具。 表3-1

交換數(shù)據(jù)空間

通過(guò)BI分析工具讓用戶(hù)只接觸分析結(jié)果,不接觸原始數(shù)據(jù),同時(shí)通過(guò)策略控制,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)定時(shí)銷(xiāo)毀,回收 業(yè)務(wù)用戶(hù) 某領(lǐng)域各環(huán)節(jié)的業(yè)務(wù)作業(yè)和業(yè)務(wù)管理用戶(hù) 業(yè)務(wù)范圍 領(lǐng)域端到端數(shù)據(jù)交換 數(shù)據(jù)特點(diǎn) 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集,元數(shù)據(jù)定義 ;查看與報(bào)表加工 數(shù)字水印 數(shù)字水印 通過(guò)數(shù)據(jù)空間實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)明,暗水印處理, 數(shù)據(jù)出域后,可以在平臺(tái)提取水印,實(shí)現(xiàn)文件的存證追溯

WeLink數(shù)據(jù)密盾

數(shù)據(jù)密盾 控制數(shù)據(jù)的拷貝/粘貼、下載等權(quán)限,防止數(shù)據(jù)被盜取 免費(fèi)注冊(cè) 下載客戶(hù)端 服務(wù)咨詢(xún) 了解更多 產(chǎn)品介紹 數(shù)據(jù)密盾包含了安全沙箱、水印及國(guó)密加密等功能,可實(shí)現(xiàn)除WeLink外的其他應(yīng)用之間的數(shù)據(jù)隔離。將數(shù)據(jù)加密保存在安全沙箱中,并對(duì)文檔數(shù)據(jù)從應(yīng)用層面做到防拷貝,提供國(guó)密算法SM4加密,涵蓋移動(dòng)端數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)快遞服務(wù)

異,請(qǐng)按提示進(jìn)行操作。 應(yīng)用場(chǎng)景 大數(shù)據(jù)原始數(shù)據(jù)遷移 接收互換數(shù)據(jù) 網(wǎng)站遷移 離線備份數(shù)據(jù) 災(zāi)難恢復(fù) 大數(shù)據(jù)原始數(shù)據(jù)遷移 提供一種海量數(shù)據(jù)傳輸解決方案,方便快捷、高效經(jīng)濟(jì)、安全可靠的把基因、石油、氣象、IOT等原始數(shù)據(jù)遷移到對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) 優(yōu)勢(shì) 方便快捷 用戶(hù)僅需郵寄硬盤(pán),便可實(shí)現(xiàn)

云數(shù)據(jù)遷移 CDM

數(shù)據(jù)遷移 CDM 云數(shù)據(jù)遷移 CDM 云數(shù)據(jù)遷移(Cloud Data Migration,簡(jiǎn)稱(chēng)CDM),是一個(gè)高效、易用的批量數(shù)據(jù)遷移服務(wù)。CDM圍繞大數(shù)據(jù)遷移上云和智能數(shù)據(jù)湖解決方案,提供了簡(jiǎn)單易用的遷移能力和多種數(shù)據(jù)源到數(shù)據(jù)湖的集成能力,降低了客戶(hù)數(shù)據(jù)源遷移和集成的復(fù)雜性,有效地提高您數(shù)據(jù)遷移和集成的效率

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB(DWS)數(shù)據(jù)備份恢復(fù)

備份集全局一致性快照,保證恢復(fù)數(shù)據(jù)一致性。 細(xì)粒度備份恢復(fù) 支持集群、schema級(jí)別等多種備份恢復(fù),支持就地集群恢復(fù)。 更安全 采用加密傳輸,為數(shù)據(jù)安全保駕護(hù)航。 gs_dump和gs_restore gs_dump和gs_restore為邏輯備份工具,前者用于導(dǎo)出數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象元數(shù)據(jù),可以將數(shù)據(jù)保存為文

數(shù)據(jù)工坊

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向量數(shù)據(jù)庫(kù)

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共享交換平臺(tái)

產(chǎn)操作系統(tǒng),中創(chuàng)、東方通、金蝶等中間件;主流交換方式適配,庫(kù)表、文件、接口等主流數(shù)據(jù)交換方式。2、共享安全可控。提供數(shù)據(jù)分級(jí)分類(lèi)、數(shù)據(jù)上鏈存證等多重安全防護(hù)機(jī)制;數(shù)據(jù)傳輸加密,接口簽名機(jī)制,保障數(shù)據(jù)流通的安全;身份認(rèn)證,服務(wù)授權(quán),建立資源申請(qǐng)審批機(jī)制,防止未授權(quán)的資源共享;細(xì)粒度

共享交換平臺(tái)配套人工服務(wù)

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、數(shù)據(jù)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)工具對(duì)接、元數(shù)據(jù)全流程信息關(guān)聯(lián)、數(shù)據(jù)血緣展示、數(shù)據(jù)影響分析展示、數(shù)據(jù)地圖展示。解決公共數(shù)據(jù)安全分級(jí)分類(lèi)問(wèn)題,解決公共數(shù)據(jù)資源、產(chǎn)品分級(jí)分類(lèi)問(wèn)題,與區(qū)塊鏈協(xié)同,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)目錄、商品目錄等關(guān)鍵資產(chǎn)上鏈存證,讓數(shù)據(jù)資源和數(shù)據(jù)商品目錄變化均有跡可查。,解決公共數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘問(wèn)題

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優(yōu)選場(chǎng)景

SIMPLE

  • 分區(qū)級(jí)更新,同主鍵數(shù)據(jù)寫(xiě)到不同分區(qū)時(shí)不會(huì)觸發(fā)更新,會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)重復(fù)。
  • 比較吃?xún)?nèi)存,采用join方式完成更新。

Spark

  • cow表,批場(chǎng)景。

BUCKET

  • 每一行數(shù)據(jù)都按照設(shè)置的桶數(shù)去哈希到對(duì)應(yīng)的bucket桶,寫(xiě)入速度最快。
  • 無(wú)數(shù)據(jù)量級(jí)限制,大數(shù)據(jù)場(chǎng)景表現(xiàn)突出,分桶可以打散數(shù)據(jù),有效控制文件數(shù)量。
  • 多引擎兼容,F(xiàn)link和Spark同時(shí)操作同一個(gè)hudi表時(shí)必須使用該索引。

Spark/Flink

  • mor表,流場(chǎng)景,實(shí)時(shí)寫(xiě)入。
  • mor表,批場(chǎng)景。
  • cow表,無(wú)更新的append場(chǎng)景,實(shí)時(shí)寫(xiě)入。適合于對(duì)寫(xiě)入性能有要求和點(diǎn)查場(chǎng)景,但是append會(huì)產(chǎn)生非常多的小文件,需要搭配分區(qū)過(guò)濾和bucket桶過(guò)濾來(lái)使用。對(duì) MRS 版本有要求,使用前先咨詢(xún)。
  • cow表,每次都是insert overwrite寫(xiě)入。

BLOOM

  • 分區(qū)級(jí)更新,同主鍵數(shù)據(jù)寫(xiě)到不同分區(qū)時(shí)不會(huì)觸發(fā)更新,會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)重復(fù)。
  • BLOOM索引在大數(shù)據(jù)量場(chǎng)景的性能表現(xiàn)與更新的數(shù)據(jù)量有關(guān),更新占比越大,性能越差;大數(shù)據(jù)量場(chǎng)景產(chǎn)生的文件數(shù)量較多,不推薦使用。

Spark

  • cow表,批場(chǎng)景,更新占比20%以?xún)?nèi)。
  • mor表,批場(chǎng)景,更新占比20%以?xún)?nèi)。

GLOBAL_BLOOM

  • 表級(jí)更新,同主鍵數(shù)據(jù)寫(xiě)到不同分區(qū)也會(huì)更新。
  • 大數(shù)據(jù)量場(chǎng)景性能很差,一般不推薦使用

Spark

  • 數(shù)據(jù)量百萬(wàn)以?xún)?nèi),全局去重場(chǎng)景。

GLOBAL_SIMPLE

  • 表級(jí)更新,同主鍵數(shù)據(jù)寫(xiě)到不同分區(qū)也會(huì)更新。
  • 大數(shù)據(jù)量場(chǎng)景性能很差,一般不推薦使用。

Spark

  • 數(shù)據(jù)量百萬(wàn)以?xún)?nèi),全局去重場(chǎng)景。

經(jīng)典場(chǎng)景:

  • COW表一直使用insert overwrite方式寫(xiě)入,可以選擇BUCKET索引。
  • COW使用insert into方式寫(xiě)入,要慎用BUCKET索引,因?yàn)锽UCKET索引可能導(dǎo)致增量數(shù)據(jù)要去更新所有的BUCKET桶,后面會(huì)越寫(xiě)越慢。數(shù)據(jù)量在萬(wàn)級(jí)或百萬(wàn)級(jí),COW選擇SIMPLE和BUCKET都可以,差別不是很大。數(shù)據(jù)量在千萬(wàn)級(jí)以上,建議SIMPLE。
  • MOR表使用insert into方式寫(xiě)入,推薦BUCKET索引,它可以適用于多引擎混寫(xiě)混讀,也可以適用于大數(shù)據(jù)量場(chǎng)景,是一個(gè)非常通用的方案,缺點(diǎn)就是需要定期做compaction。
  • MOR表沒(méi)必要一直使用insert overwrite寫(xiě)入,直接用COW表 + insert overwrite + BUCKET索引。

確認(rèn)BUCKET索引桶數(shù)(BUCKET索引表必須參考此內(nèi)容預(yù)估桶數(shù))

Hudi表的bucket桶數(shù)需要在建表時(shí)確定,后期不能變更,桶數(shù)設(shè)置不合理將會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的性能問(wèn)題,必須按照以下步驟去預(yù)估bucket桶數(shù):

  • 非分區(qū)表
    1. 預(yù)估Hudi表總數(shù)據(jù)條數(shù)A,不能是現(xiàn)有的存量數(shù)據(jù)條數(shù),要考慮該Hudi表未來(lái)5年的增幅,比如5年內(nèi)該Hudi表總數(shù)據(jù)量增長(zhǎng)到A。
    2. 確認(rèn)Hudi表單條數(shù)據(jù)大小B(kb),使用limit 100隨機(jī)查詢(xún)?cè)幢淼?00條業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),將這100條業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)放到txt文件里,B = txt文件大小kb / 100。
    3. 確認(rèn)Hudi表未壓縮前數(shù)據(jù)量C(G), C = A*B/1024/1024。
    4. 預(yù)估Hudi表桶數(shù)D,D = MAX(取整(C/2*1.5), 4)

    D = MAX(取整(C/2*1.5), 4),此公式中數(shù)字2的含義是2G數(shù)據(jù)分一個(gè)bucket桶,數(shù)字1.5的含義是無(wú)分區(qū)表多預(yù)留1.5倍的bucket桶數(shù)。

  • 分區(qū)表
    1. 預(yù)估Hudi表單個(gè)分區(qū)內(nèi)的總數(shù)據(jù)條數(shù)A,注意不是整表數(shù)據(jù)量,而是單個(gè)分區(qū)未來(lái)5年內(nèi)的總數(shù)據(jù)量增長(zhǎng)到A。比如按天分區(qū),那就要考慮未來(lái)幾年后在一些特殊的節(jié)假日將會(huì)產(chǎn)生多少數(shù)據(jù)量;比如按年分區(qū),那就要考慮未來(lái)幾年后的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)增長(zhǎng)量。
    2. 確認(rèn)Hudi表單條數(shù)據(jù)大小B(kb),使用limit 100隨機(jī)查詢(xún)?cè)幢淼?00條業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),將這100條業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)放到txt文件里,B = txt文件大小kb / 100。
    3. 確認(rèn)Hudi表未壓縮前數(shù)據(jù)量C(G), C = A*B/1024/1024。
    4. 預(yù)估Hudi表桶數(shù)D,D = MAX(取整(C/2), 1)
    1. 預(yù)估桶數(shù)要使用未壓縮的數(shù)據(jù)量來(lái)預(yù)估,不能以源表中的壓縮文件大小為準(zhǔn),比如parquet文件。
    2. 桶的設(shè)置以偶數(shù)最佳,非分區(qū)表最小桶數(shù)請(qǐng)?jiān)O(shè)置4個(gè),分區(qū)表最小桶數(shù)請(qǐng)?jiān)O(shè)置1個(gè)。

數(shù)據(jù)分級(jí)分類(lèi)常見(jiàn)問(wèn)題

更多常見(jiàn)問(wèn)題 >>
  • GaussDB是華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。具備企業(yè)級(jí)復(fù)雜事務(wù)混合負(fù)載能力,同時(shí)支持分布式事務(wù),同城跨AZ部署,數(shù)據(jù)0丟失,支持1000+節(jié)點(diǎn)的擴(kuò)展能力,PB級(jí)海量存儲(chǔ)。

  • SFS的常見(jiàn)問(wèn)題解答。

  • 包年包月鏡像是基于按需鏡像包裝出的預(yù)付費(fèi)套餐,一個(gè)包年包月鏡像同一時(shí)間只能用于一臺(tái)云服務(wù)器。包年包月鏡像支持續(xù)費(fèi),在到期前用戶(hù)可以選擇續(xù)費(fèi)繼續(xù)使用。如果到期不對(duì)鏡像續(xù)費(fèi),而云服務(wù)器繼續(xù)使用,請(qǐng)?jiān)诘狡谇凹皶r(shí)更換系統(tǒng),否則鏡像將以按需的方式開(kāi)始計(jì)費(fèi)。

  • 預(yù)熱的任務(wù)一直在處理中的可能原因有如下幾種:可能當(dāng)前CDN處于預(yù)熱高峰期,您的預(yù)熱任務(wù)正在排隊(duì)中。緩存預(yù)熱的時(shí)候CDN要回源請(qǐng)求資源,會(huì)占用源站帶寬。當(dāng)您要執(zhí)行大批量文件預(yù)熱時(shí),可能會(huì)導(dǎo)致您的源站帶寬資源被占滿(mǎn),建議:預(yù)熱時(shí)請(qǐng)盡量分批次執(zhí)行。您可以在訪問(wèn)量低的時(shí)間(如夜間)進(jìn)行預(yù)熱。升級(jí)您的源站帶寬。

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