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    數(shù)據(jù)脫敏分為靜態(tài)數(shù)據(jù)脫敏和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)脫敏。靜態(tài)數(shù)據(jù)脫敏，是數(shù)據(jù)的“搬移并仿真替換”，是將數(shù)據(jù)抽取進(jìn)行脫敏處理后，下發(fā)給下游環(huán)節(jié)，隨意取用和讀寫的，脫敏后數(shù)據(jù)與生產(chǎn)環(huán)境相隔離，滿足業(yè)務(wù)需求的同時(shí)保障生產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)的安全。動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)脫敏，在訪問敏感數(shù)據(jù)的同時(shí)實(shí)時(shí)進(jìn)行脫敏處理，可以為不同角色、不同權(quán)限、
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    畫布、可視化界面編輯器和所見及所得的大屏編輯區(qū)域，是數(shù)據(jù)湖可視化最主要的功能區(qū)域。用戶通過畫布可實(shí)現(xiàn)對(duì)組件布局編排、樣式配置以及數(shù)據(jù)源與圖表之間綁定 畫布、可視化界面編輯器和所見及所得的大屏編輯區(qū)域，是數(shù)據(jù)湖可視化最主要的功能區(qū)域。用戶通過畫布可實(shí)現(xiàn)對(duì)組件布局編排、樣式配置以及數(shù)據(jù)源與圖表之間綁定 公開與加密發(fā)布
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    云數(shù)據(jù)遷移 優(yōu)勢(shì) 支持多種異構(gòu)數(shù)據(jù)源：支持近20種常用數(shù)據(jù)源，滿足數(shù)據(jù)在云上和云下的不同遷移場(chǎng)景。 遷移效率高：基于分布式計(jì)算框架進(jìn)行數(shù)據(jù)任務(wù)執(zhí)行和數(shù)據(jù)傳輸優(yōu)化，并針對(duì)特定數(shù)據(jù)源寫入做了專項(xiàng)優(yōu)化，遷移效率高。 簡(jiǎn)單易用：免編程，向?qū)饺蝿?wù)開發(fā)界面，通過簡(jiǎn)單配置幾分鐘即可完成遷移任務(wù)開發(fā)。 成本低
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    數(shù)據(jù)接入服務(wù)（DIS）：數(shù)據(jù)接入服務(wù)（Data Ingestion Service）為處理或分析流數(shù)據(jù)的自定義應(yīng)用程序構(gòu)建數(shù)據(jù)流管道，主要解決云服務(wù)外的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸?shù)皆品?wù)內(nèi)的問題。數(shù)據(jù)接入服務(wù)每小時(shí)可從數(shù)十萬種數(shù)據(jù)源（如IoT數(shù)據(jù)采集、日志和定位跟蹤事件、網(wǎng)站點(diǎn)擊流、社交媒體源等）中連續(xù)捕獲、傳送和存儲(chǔ)數(shù)TB數(shù)據(jù)。
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    計(jì)算環(huán)境。 2、數(shù)據(jù)采集 數(shù)據(jù)采集層提供了數(shù)據(jù)接入到 MRS 集群的能力，包括Flume（數(shù)據(jù)采集）、Loader（關(guān)系型數(shù)據(jù)導(dǎo)入）、Kafka（高可靠消息隊(duì)列），支持各種數(shù)據(jù)源導(dǎo)入數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)集群中。使用云數(shù)據(jù)遷移云服務(wù)也可以將外部數(shù)據(jù)導(dǎo)入至MRS集群中。 3、數(shù)據(jù)存儲(chǔ) MapRe
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    華為云 CDN 支持配置CDN節(jié)點(diǎn)回源的超時(shí)時(shí)間，當(dāng)用戶請(qǐng)求的內(nèi)容在CDN節(jié)點(diǎn)沒有緩存時(shí)，會(huì)回源站請(qǐng)求資源，CDN默認(rèn)回源請(qǐng)求超時(shí)時(shí)間為30s，如果請(qǐng)求超時(shí)，表示回源請(qǐng)求失敗。您可以根據(jù)源站的業(yè)務(wù)特性及網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)調(diào)整回源請(qǐng)求超時(shí)時(shí)間，保障正?；?span style='color:#C7000B'>源。通過本文，您可以了解配置華為云CDN回源請(qǐng)求超時(shí)時(shí)間的操作步驟。
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    )方式提交計(jì)算任務(wù)，在全托管Spark隊(duì)列上進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。 支持多數(shù)據(jù)源分析： Spark跨源連接：可通過 DLI 訪問CloudTable，DWS，RDS和 CSS 等數(shù)據(jù)源。 Flink跨源支持與多種云服務(wù)連通，形成豐富的流生態(tài)圈。數(shù)據(jù)湖探索的流生態(tài)分為云服務(wù)生態(tài)和開源生態(tài)： 開源生
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