# 数据审计平台架构
数据审计是一种对数据进行监控和分析的过程，以确保数据的完整性和安全性。数据审计平台架构是一个用于支持数据审计过程的系统架构，它包含了数据采集、存储、处理和展示等多个组件。
## 组件
### 数据采集
数据采集是数据审计的第一步，它是从不同的数据源中收集数据的过程。数据源可以是数据库、文件系统、网络服务等。为了实现数据采集，我们可以使用不同的技术和工具，如日志收集器、
原创
2024-01-21 10:03:19
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在Oracle11g之前，oracle数据库自带的审计功能是关闭的，考虑到性能和审计管理的复杂性，用户一般不打开审计功能。如果有审计要求，DBA会采用trigger来实现对DDL审计的方法来折中。例如类似下面代码实现: create or replace trigger sys.
在Oracle11g之前，oracle数据库自带的审计功能是关闭的，考虑到
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2024-01-19 15:29:39
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# 大数据审计平台架构详解
随着数据量的不断增加，大数据审计平台成为了企业确保数据安全和合规的重要工具。对于刚入行的开发者来说，理解和构建一个大数据审计平台可能会感到有些困惑。本文将为你详细讲解该平台的架构和实现流程。
## 整体流程
首先，我们来看看构建大数据审计平台的步骤，以下是一个简要的流程表：
| 步骤 | 描述 |
# 构建日志审计平台架构
在现代的软件开发中，日志审计是确保系统稳定性、安全性和合规性的重要环节。一个优秀的日志审计平台不仅可以帮助我们收集和分析日志，还能够实时监控系统运行状态。本篇文章将指导您如何搭建一个基本的日志审计平台架构，帮助新手开发者掌握实现过程。
## 流程概述
我们可以将整个日志审计平台的构建过程分为以下几个步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述
原创
2024-09-24 06:47:26
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# Archery数据库审计平台架构实现指南
数据库审计是指对数据库的操作进行监控和记录，以确保数据的安全性、完整性和可用性。Archery 是一个开源的数据库审计平台，可以帮助开发者和运维人员实现数据库审计。在本文中，我将为你介绍如何构建 Archery 数据库审计平台的架构，并为你详细说明每一阶段的实现步骤。
## 1. 项目流程概述
在开始实现之前，我们需要清晰地了解整个项目的流程。下
数据库审计工具及其应用程序有四种基本平台可以用于创建、收集和分析数据库审计，它们是：本地数据库平台、系统信息/事件管理及其日志管理、数据库活动监控和数据库审计平台。1. 本地审计：指的是使用本地数据库来进行数据获取，但使用数据库系统本身对事件进行存储、分类、过滤和报告。IBM、微软、甲骨文和Sybase针对这种情况都提供各自不同的解决方案，但本质上都是去获取相同的信息。虽然数据通常存储在数据库
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2023-10-16 08:44:22
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大数据的4V特征Google分布式计算的三驾马车Google File System用来解决数据存储的问题，采用N多台廉价的电脑，使用冗余（也就是一份文件保存多份在不同的电脑之上）的方式，来取得读写速度与数据安全并存的结果。Map-Reduce说穿了就是函数式编程，把所有的操作都分成两类，map与reduce，map用来将数据分成多份，分开处理，reduce将处理后的结果进行归并，得到最终的结果。
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2024-08-18 09:43:13
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2023-06-09 12:32:47
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多图技术贴：深入浅出解析大数据平台架构
目录：什么是大数据Hadoop介绍-HDFS、MR、Hbase大数据平台应用举例-腾讯公司的大数据平台架构“就像望远镜让我们能够感受宇宙，显微镜让我们能够观测微生物一样，大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方
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2023-09-27 21:50:38
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HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop生态系统中的一个分布式文件系统，它是为了解决大规模数据存储和处理问题而设计的。HDFS的设计目标是能够在廉价的硬件上存储和处理大规模数据集，并且具有高容错性、高可靠性和高扩展性。HDFS的架构HDFS的架构由两个主要组件组成：NameNode和DataNode。NameNode是HDFS的中心节点，它负责管理文件
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2023-09-26 21:38:10
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HDFS的体系架构 整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持，并通过MR来实现对分布式并行任务处理的程序支持。NameNode和若干个DataNode组成的（在最新的Hadoop2.2版本已经实现多个NameNode的配置-这也是一些大公司通过修改hadoop源代码实现的功能，在最新
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2023-12-25 07:17:26
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整个大数据处理的体系，按我的理解可以分为两个部分，一个是分布式存储系统、另一个是分布式计算框架。分布式存储系统主流是HadoopDFS，其他还有Ceph和Swift。分布式计算框架主流是MapReduce，Storm和Spark。
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2023-09-03 16:59:14
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# Java平台架构审计说明文档的实现指南
作为一名刚入行的小白，你可能会对如何实现“Java平台架构审计说明文档”感到困惑。在这篇文章中，我们将系统性地拆解这个任务，帮助你理解每一步需要做什么。
## 任务流程
首先，让我们明确一下整个任务的流程。下面是一个简化的步骤表格，展示完成这一任务所需的主要步骤。
| 步骤编号 | 步骤名称 | 描述
原创
2024-09-27 04:15:00
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一、整体架构 从下至上依次分为数据采集层、数据计算层、数据服务层、数据应用层 数据采集层：以DataX为代表的数据同步工具和同步中心 数据计算层：以MaxComputer为代表的离线数据存储和计算平台 数据服务层：以RDS为代表的数据库服务（接口或者视图形式的数据服务） 数据应用层：包含流量分析平台等数据应用工具二、数据采集（离线数据同步） 数据采集主要分为日志采集
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2023-08-09 23:34:55
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大数据平台架构基于HBase和Spark构建企业级数据处理平台1.1 一站式数据处理平台架构1.2 典型业务场景1.2.1 爬虫+搜索引擎1.2.2 大数据风控系统1.2.3 构建数据仓库(推荐、风控)基于HBase和Spark构建企业级数据处理平台[基于HBase和Spark构建企业级数据处理平台]：阿里云数据库 李伟(沐远) PPT 演讲稿1.1 一站式数据处理平台架构1.2 典型业...
原创
2021-06-05 14:45:23
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以Spark作为计算框架的架构
原创
2021-08-31 16:50:39
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# 数据融合平台架构简介
随着大数据时代的到来，数据融合作为一种有效整合多源异构数据的技术，越来越受到重视。数据融合平台架构旨在通过集成和分析不同来源的数据，提高决策的准确性和实时性。本文将介绍数据融合平台的基本架构，并提供相关的代码示例。
## 数据融合平台架构的组成部分
数据融合平台通常由以下几个重要组件组成：
1. **数据采集层**：负责从不同数据源获取数据，数据源可能是结构化的数
气象信息数据采集控制方案 应用背景 气象信息网络承载着气象信息监测预警服务，为了保障气象数据的不间断采集与实时数据传输，必须提高气象信息数据采集控制系统的性能。因为气象监测设备对环境、功耗、性能方面有着苛刻的要求，现在应用气象监测方面的通讯设备很少。传统的气象监测基于单片机及专用扩展芯片的数据采集方案，无论是系统体积、功耗、数据采集精度、实时性以及系统处理能力等方面都不能
源宝导读：数据库死锁是高并发复杂系统都要面临课题，处理死锁问题没有一招制敌的标准方法，需要具体问题具体分析。本文将基于研发协同平台遇到的死锁案例，介绍从监控、分析到处理的完整过程和经验总结。一、背景 研发协同平台使用的技术栈大体是.NET Core + EFCore + SQLServer, 周边还有一些第三方组件, 如Redis、Jenkins、Gitla
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2024-09-14 15:54:52
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翻译
2021-01-26 16:55:45
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