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企业数字资产管理流程

上期我们数据资产管理的定义和分类,小编最近又看了些国外的网站,发现在国外DAM更多被称作数字资产管理(Digital Data Management),两者没有明显的差别,只是后者通常更多涉及一些多媒体数据比如图片、语音、视频等等。 所谓数字资产管理是从内容生成到其进入持久化存储这一阶段的流程管理,至于之后从数据脱库到进入归档是针对各系统对数据时效性的要求是数据服务管理的范畴。前一个流程大致有以下11个阶段,这也是我们今天要讲的主要内容。 首先,企业内的每一个员工都是内容创建者,甚至可能时刻都在创造着这个世界上独一无二的内容。所以面对每个公司独一无二的数据资产,一般IT会采用两级备份的方式。在线备份,或者叫在线存储可能更贴切一点,即通过网盘形式要求用户只能将数据存放在带冗余带防灾的存储系统上(例如带UPS的磁盘阵列),然后进一步通过定期的任务将特别重要的某些文件夹通过镜像或批量方式转存到异地的磁带库里,完成容灾存储。 下一步是对数据的编辑与处理,先说编辑,需要对进入DAM的数据做前期筛选,包括创建者的筛选,编辑人员的筛选以及最终用户的筛选(这也被成为康奈尔三层选择模型),以照片为例,由...

通过Job Committer保证Mapreduce/Spark任务数据一致性

并发地向目标存储系统写数据是分布式任务的一个天然特性,通过在节点/进程/线程等级别的并发写数据,充分利用集群的磁盘和网络带宽,实现高容量吞吐。并发写数据的一个主要需要解决的问题就是如何保证数据一致性的问题,具体来说,需要解决下面列出的各个问题: 在分布式任务写数据的过程中,如何保证中间数据对外不可见。 在分布式任务正常完成后,保证所有的结果数据同时对外可见。 在分布式任务失败时,所有结果数据对外不可见且能正确清理。 开启预测执行时,保证多个执行相同任务的task只有一份结果数据在最终结果中。 此外,还要一些作业的异常情况需要处理,例如task失败重试,作业重启等等。Job Committer是MapReduce用来实现分布式写入一致性的保证,通过Job Committer的各种实现,保证MapReduce任务在各种异常场景中数据写出的一致性。Spark支持MapReduce的JobCommitter,同样也是通过JobCommitter实现Spark作业写出数据的一致性。 JobCommitter接口 MapReduce有V1和V2两套API接口,在包名中以mapred和mapredu...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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