有哪一些数据治理

如在上篇文章《ETL调优的一些分享（上）》中已介绍的，ETL是构建数据仓库的必经一环，它的执行性能对于数据仓库构建性能有重要意义，因此对它进行有效的调优将十分重要。ETL业务的调优可以从若干思路开展文章分享了一些关于ETL调优的经验想法，这些都是从生产实施实践中所总结出的，希望在提升数仓构建的整体效率的过程中，各个读者能从这些思路获得帮助。对此篇文章如有任何问题，欢迎以邮件形式联系我们：bigdataopenlab@transwarp.ioInceptor优化覆盖的场景，可通过适当手工修改SQL解决。Join顺序的问题，在之前收集的数据特征的基础上，判断Join顺序是否合理，如大表和大表先Join即为不合理的情况。对于此类情况，可以考虑enableCBO来统一解决Join顺序问题。另外，如果在多表Join的案例中发现Join过程较慢，并发度不高，需要考虑是否应该disableMapJoin。一般来说，大表很大时，为节省Shuffleeffort，优先默认使用MapJoin。对于中小表同多个小表Join，为提升并发度，减少MapJoin的串行执行影响，可以考虑关掉autoconvert开关。其次，确定执行计划无误之后，可以进一步通过jstack

数据中台的运维涉及多个方面，确保数据中台的正常运行和高效性能，以下是一些关键点：统一的运维数据平台：数据中台提供基础架构监控，包括主机、网络、存储、虚拟化、数据库、中间件等的统一数据采集、存储和管理、智能故障预测、智能根因分析等功能，实现科学性能管理和容量预测，赋能智能运维。数据治理服务：运维数据中台提供数据治理服务，包括数据清洗流程、标准化措施以及全面的元数据管理，确保数据的精确性、全面性及统一性。数据服务接口：数据中台提供多元化的数据服务接口，确保数据能够迅速响应并灵活融入各类业务场景，满足广泛且多变的业务需求。数据资产运营：数据中台深化数据资产的价值探索与运营效能，借助数据标签化、价值运行状态进行实时跟踪和监测，包括数据源的稳定性、数据传输的效率等。数据质量管理和监控：数据质量管理和监控是数据中台的核心功能之一，涉及到数据的整个生命周期，包括数据的收集、存储、处理和分析等环节。运维。数字化运营：数据中台支持个性化的数据分析呈现能力，提供灵活自定义的指标和评分模型，以及丰富的Dashboard模板和高度自定义的可视化呈现能力。赋能智能运维：数据中台通过智能基线告警、智能告警收敛

改造已有的数据湖为湖仓一体需要进行一些必要的改造工作，具体工作量取决于客户的需求和原数据湖情况。以下是一些必需的改造工作：首先需要了客户是否已经有了数据仓库，如果有，就需要对数据仓进行迁移，包括数据迁移、模型迁移、脚本迁移和应用接口改造等。此过程需要使用自动化迁移工，迁移过程中需要仔细考虑数据仓库的模型情况。如果没有数据仓库，则需要从0到1构建数据建模，这也是一个不小的工程。除了迁移工作，还需要考虑脚本和应用的迁移，原数据湖与新湖仓一体平台的底层存储可以共用，如使用HDFS或S3，但是涉及到脚本和应用的迁移。虽然改造过程会涉及较多的工作量，但是造过程中可以重新梳理数据脉络，找出数据的隐藏问题，解决数据问题的同时，落地的湖仓一体台也会更加高效。因此，改造过程不应该被畏惧，而应该被视为一个能够优化数据处理流程和提高台效率的机会。星环科技湖仓一体解决方案星环科技湖仓集一体架构，打破数据湖、数据仓库、数据集市的边界，基于湖仓集一体平台，所有人都可以访问实时的数据、历史的数据、原始的数据、加工过的数据，如业务分析师可以直接访问原始的数据，数据工程师可以更高效地建模，数据科学家可以横跨不同的

一些简单的数据，并让StreamSQL来处理。该演示包含三部分：1.建一个Kafka数据源；2.在Inceptor中建一个Stream并触发StreamJob；3.在Inceptor中处理Stream，这些消息都将被发布给demo：5.建好数据源至此，已经建好了一个Kafka数据源，并发布了一些消息。先不要停止上面Producer的进程，让它保持运行，你可以继续在命令行中输入消息。现在打开另一个窗口被demo_stream接收。2.在命令行中输入一些数据由于已经规定了demo_stream接收消息的类型是由“,”分隔的两列文本，我们需要输入这个类型的消息，以便demo_stream处理。输入：3.查看数据切换到Inceptor命令行的窗口，查看demo_table中的数据，我们可以看到demo_table中出现了我们刚才发布的四条消息：4.现在可以在demo_table上进行一些查询：停止因为StreamSQL做了一些特殊优化，在编程模式下无法轻易实现。产品化程度高通过编程的方式来实现流处理的另一个问题是产品化程度非常低。由于编程有较高的自由度，出现问题的可能性很大；而又由于编程的方式将流处理平台和

数据，你们提供了一些什么样的Hadoop解决方案，未来Hadoop还会有哪一些新的版本会发布?　　孙元浩认为，未来很多计算框架也会与Hadoop进行融合，等到hadoop3.0的时候，可能会安全性与类合作伙伴是我们认证的一些服务商，对他进行培训，他们帮我们进行安装部署运维，这些服务工作，第三个是他们的产品与我们是有互补性的有可能是硬件厂商，像浪潮。　　皮皮：那后一个问题了，IDC公司预测，数据每天将【IT168评论】现在越来越多的公共突发事件当中，尤其是像人为的突发事件，比如说近像上海的踩踏事件，互联网也好，大数据也好，能不能发挥一些正能量的作用?防止这种悲剧的再度重演呢?本期IT名人堂的访谈，比如摄像数据充当数据源来做一些提前的预警。通过地铁刷卡数据、和轨道交通数据来判断人流量，发现地铁数据的异常，公安部门可以直接和交通部门协调，从而疏散人流。其次，我们还可以结合数据源运营商基站的信号对数据hadoop来替代企业的某些数据仓库。　　传统的数据仓库像一些大的企业国有银行，动不动就是几个亿，维护扩建也是几个亿的，成本经费非常昂贵，而Hadoop提供了性价比非常高的方案，这是企业在选择的时候的一个考虑的

策略制定到执行监控的端到端数据治理能力。这类平台可能包含工作流引擎、策略管理、角色权限、度量和报告等组件，支持数据治理全生命周期的管理需求。除了这些主流类别外，市场上还存在一些专注于特定场景的数据治理数据治理产品有哪些？在当今数字化时代，数据已成为企业宝贵的资产之一。随着数据量的爆炸式增长和监管要求的日益严格，数据治理已成为各类组织不可或缺的管理实践。数据治理产品作为支撑这一实践的技术工具，正在市场上快速发展并形成多样化的产品类别。数据治理产品是指专门设计用于帮助组织规划、实施和监控数据治理策略的软件解决方案。这些产品通常包含一系列功能模块，旨在解决数据质量、数据安全、元数据管理、数据标准化，建立数据目录，追踪数据血缘关系，帮助用户理解数据的来源、含义和流转路径。优秀的元数据管理工具可以显著提高数据的可发现性和可理解性，为数据治理奠定坚实基础。数据质量管理产品是另一重要类别。这类产品专注于、合并和分发功能，确保关键业务数据如客户、产品、供应商等在各个系统中保持一致。主数据管理产品对于大型企业实现跨系统数据一致性尤为重要。数据治理平台则是相对综合的产品类别，它们通常整合了上述多种功能，提供从

目前大模型行业的语料建设在取得一定成就的同时还存在着一些挑战。首先，语料库的供应不足。目前国际主流大模型的参数数据集主要以英文为主，中文数据占比较少，特别是在一些垂直细分领域。在追求语料数量增长的同时，也要重视质量。国内语料库还存在数据不完整、标注不一致、数据重复、数据更新等问题，相对于国外数据集，国产数据集市场影响力及普及度还存在一定差距，如学术领域中文数据集受重视程度低。在某些特定的领域，多数据语料的行业能够纳入到一个更有序健康发展的轨道。如何去克服这些挑战以建设更高质量的语料库，需要从以下四点去推进：由政府引导、市场主导；统一标准、规范建设；丰富种类，提高质量；加强监管，保障安全。为主，多数来源于公司公告、研究报告、新闻等，覆盖的领域和主题也较为有限。大模型语料库建设是一件长期性、专业性的工作，需要遵循相应的质量标准和规范，这就需要大家共同去推动标准规范的持续完善，把整个关于

来源我们日常的邮件还有论坛。博客社交网络，包括我们的POSE系统还有机器生成的一些数据了，那么面对这些非结构化的数据，你们提供了一些什么样的Hadoop解决方案，未来Hadoop还会有哪一些新的版本引言：现在越来越多的公共突发事件当中，尤其是像人为的突发事件，比如说近像上海的踩踏事件，互联网也好，大数据也好，能不能发挥一些正能量的作用?防止这种悲剧的再度重演呢?本期IT名人堂的访谈嘉宾是星环科技的联合创始人孙元浩先生，我们在2015中国Hadoop技术峰会上对他进行了独家访谈。孙元浩认为，完全可以用一些新的技术手段来检测外滩人流的变化，为公安部门和交通部门提供一些信息指导，比如摄像数据充当数据源来做一些提前的预警。通过地铁刷卡数据、和轨道交通数据来判断人流量，发现地铁数据的异常，公安部门可以直接和交通部门协调，从而疏散人流。其次，我们还可以结合数据源运营商基站的信号对数据进行分析，它们时候，有些局限，早期只是做ETL。而随着hadoop技术的发展，像国外的一些公司包括我们公司都能提供比较完整的SQL支持，这样使得我们能够更进一步用hadoop来替代企业的某些数据仓库。传统的数据仓库像

stage数量应该是“资源总量%SQL任务平均任务数”，在这个例子中就是400%20=20个。如果我们观察到并发任务数比预期的要低，这个时候就需要做一些检查。在4040界面上可以观察每个Stage提交ETL是构建数据仓库的重要一环。通过该过程用户将所需数据提取出来，并按照已定义的模型导入数据仓库。由于ETL是建立数据仓库的必经过程，它的效率将影响整个数据仓库的构建，因此它的有效调优具有很高的提升。收集数据特征，确定分区分桶请注意，合理的DDL设计是批处理项目的一个非常关键的过程，需要综合分析业务和数据特点来确定。我们建议开发人员投入足够多的时间和经历来设计DDL，并充分论证设计的有效性。1)分区分区字段选择一般原则为根据系统的业务类型来分则分区字段。通常来讲事实表是数据都包含时间属性，而报表业务也多在一定的时间范围内做统计分析，那么根据时间字段进行分区是常用的选择。而如果业务更多按照部门做统计分析，那么更适合按照部门代码，地域代码进行分区。所以贴近业务的特点选择分区是第一要素。另外数据的分布特点也是分区字段选择要考量的重要因素。假如按照用户期望按照某个字段A做分区，但是这个字段A的

为解决AI落地难的问题，星环科技从用户需求端出发，研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps，助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台，聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释，赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务，协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型，提升模型使用效率，降低模型集成管理成本，控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点，围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期，分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能，为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期，为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言，MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型，并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务；对用户而言，能感受到操作上的快捷，AI应用与...

双碳目标下，全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和，我国明确提出“双碳”目标，充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命，提出“实现双碳目标，能源是主战场，电力是主力军，电网是排头兵”的战略部署，率先行动，发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出，全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和，实现“电力看双碳”，“双碳看经济”，为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题：以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题；强化数据应用，发挥好决策支撑作用，深挖电力大数据价值，开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召，星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业，有着高度的责任感和使命感，为响应“全国碳排放监测服务平...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，具备大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵，多年来深耕电力领域，覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节，为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中，基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据，高负荷738万千瓦，年用电量329亿度，占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个，整个数据量到现在已经接近8个T了，台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上，应用系统实现了用电查询，电力地图等基础功能及用户用电行为分析，节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析，和海量用电负荷实际数据存储、索引，实现了用电查询的基础应用，包括230万用户，26000个台区，4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询，并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询，服务响应时间在三秒以内。此前，星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...

在国产数据库产品方面，星环科技坚持自主研发与技术创新，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB，以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性，同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力，适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性，同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力，一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践，ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库，能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务，帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库StellarDB兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...

近年来，企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段，涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全，支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产，目前机构面临着较大的挑战，需要加强数据安全管理，为此，机构决定与星环科技合作，利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力，共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求，星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS，可以为用户提供独立的数据与计算环境，减少数据对外暴露的风险。在数据平台层，星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术，支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层，星环科技借助两款新产品：数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier：包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall，提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...

星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商，在图计算领域深耕多年，有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库StellarDB，兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，目前已经用于金融、政府、交通等众多行业，用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可：入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商；通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评；入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具：中国数据库管理系统供应商甄选》报告等，彰显了其产品技术领先性。如今，5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长，为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为，乘势而上...

图数据库的应用场景非常广泛，可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景：金融：在金融领域，图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构，支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络：图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据，支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流：在物流领域，图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作，加速发货、配送时间并提高效率。制造业：图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图，进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业：在能源领域，图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱，并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商：图数据库可以应用于电商业务中，存储和处理复杂的商品与用户之间的关系，支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用，并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...

作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。其中，三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心；六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力；两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上，满足企业私有化或者混合云多云的部署形态，同时灵活组件式的可插拔式部署形态，能够帮助企业更迅速的起步，按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外，星环科技还提供咨询实施服务，可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中，包括为企业构建中台的架构规划、应用规划，以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库，以及数据治理服务，也包括了数据的分析、业务分析、...

时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础，整合了空间信息和时间信息，能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统，通过分布式存储和分布式计算等技术，可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同，分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上，并将计算任务分配给多个计算节点来完成，从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现，使得处理大规模时空数据成为了可能，也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

随着行业和技术领域的变化日新月异，从数据仓库、动态数仓，到数据湖，从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库，概念的引入虽然简单，但如何做到更有效，更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构，它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力，从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一，帮助企业构建存储中心，提升数据的汇聚和整合能力；第二，构建数据分析探索中心，专注于智能分析能力和实时计算能力的提升，推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力；第三，构建业务赋能中心，提供统一的访问能力实现跨平台联邦，统一的访问层控制，确保数据安全可用，同时搭建统一的服务能力，面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...