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深度剖析 StarRocks 读取 ORC 加密文件背后的技术

作者:vivo 互联网大数据团队 - Zheng Xiaofeng 本文介绍了StarRocks数据库如何读取ORC加密文件,包括基础概念以及具体实现方案。深入探讨了利用ORC文件的四层结构和三层索引机制,实现高效查询加密数据。希望通过本文对ORC加密文件读取功能的实现细节的剖析,让读者更加深刻理解ORC文件,同时了解StarRocks支持加解密数据分析的方案。 一、背景 为了提升对敏感数据的保护,需要对Hive表一些敏感数据进行加密存储。 Spark组件已经通过引入了Apache ORC项目(Java版本)对ORC格式的Hive表的数据进行加解密。 StarRocks也使用了Apache ORC项目的C++版本读写ORC文件,但是C++版本没有实现加解密功能,在使用StarRocks对Hive表进行即席分析时,无法对具有加密列的Hive表进行查询,因此,需要对StarRocks 的Apache ORC模块进行改造,使其支持对ORC格式的Hive加密表数据读取功能,数据架构图如下图所示: 希望通过本文对ORC加密文件读取功能的实现细节的剖析,让读者更加深刻理解ORC文件,同时了解Sta...

从对话到自主行动:AI应用如何从 Chat 进化为 Agent?开源项目源码深度揭秘|得物技术

一、引言 从2022年12月份OpenAI发布ChatGPT产品至今已有2年多的时间,当大家已经习惯于在对话框中与AI交互,习惯于通过各种Prompt技巧让AI更好的理解并回答我们的问题,似乎默认这就是一种比较好与AI的交互方式了。 然而,这就是我们期盼的与AI交互的形式嘛?这是一种高效的方式嘛? 显然,这是不够的。 我们期望的是:告诉AI我们想要的目标或者任务,AI能够理解深度理解并分析我们的意图、自动的进行任务的拆解、自动的寻找可以使用的工具、自动的进行结果数据的汇总过滤、自动的呈现符合任务的展示形式。同时在任务处理过程中,可以自己完成异常的检测和修改。就如同一位优秀的同学,我们告诉他任务的目标,他可以自己寻找飞书文档、搜索网络知识、使用内部系统、自己编码验证方案可行性,并最终给一份好的解决方案。 二、以「对话为中心」的ChatBot 我们发送一条指令,AI被动的响应指令。即完成一轮人与AI的交互。 具体视频请前往“得物技术”微信公众号观看。 三、以「交付为中心」的多智能体Agent 我们发送一个任务,AI自动分析任务、调用可用的工具、分析结果、过滤数据并自动处理异常,最终呈现解决...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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