被勸退時，如何正確的與hr斗si爭bi:

但我能確認一點，就是跟小公司走完全部法律程序，最后你很可能還是拿不到錢……所以入職小公司時就多留點心眼才是。（1）阿里在杭州根深蒂固，政府關(guān)系極好？ 你這篇文章沒有考慮阿里在杭州地區(qū)對政府部門的影響力，對仲裁庭和法院的影響力，而勞動糾紛又出不了杭州。 ，沒理由主動幫hr部門遮掩；如果需要動用阿里在杭州地區(qū)對政府部門的影響力，那又要引入政府關(guān)系部門參與，而動用政府關(guān)系是一種人情債，以后是需要回報的！ 政府關(guān)系部門本來高高興興等著過中秋，結(jié)果就因為hr部門想違規(guī)開除幾名員工還想克扣二三十萬的補償金，導致發(fā)生一起公司理虧的法律糾紛，然后一堆人要跑去求人平事，欠人情債，花更多的錢。。。 即使政府關(guān)系再牛逼，杭州這種一線城市的仲裁庭也不會公然違法的：）交換證據(jù)（半天）開庭（半天），當庭出具調(diào)解或者仲裁結(jié)果。

linus torvalds：開源linux os安全性不可能十全十美:

這也是最近一篇刊登在washington post關(guān)于安全的開源操作系統(tǒng)文章所提出的建議。該報將torvalds在安全方面的舉動總結(jié)如下：“任何系統(tǒng)的安全性都不可能十全十美的。 torvalds 意識到并且愿意承認十全十美的安全系統(tǒng)根本不存在，在軟件棧任意層必定存在系統(tǒng)漏洞。這就使他表達的信息有了其他的含義，并非安慰那些為實現(xiàn)抵制黑客攻擊的平臺而努力的開發(fā)者們。 當然，如果大公司的cto們坦率地向公眾表示，他們的軟件系統(tǒng)存在安全漏洞并且是一直都會存在，那他們的業(yè)務肯定會受到影響。 在企業(yè)和政府機構(gòu)的軟件系統(tǒng)大規(guī)模的安全漏洞時常出現(xiàn)的時代，敢于說此類的話其他平臺開發(fā)人員僅占少數(shù)。 原文鏈接：linus?torvalds:?perfect?security?in?open?source?linux?os?is?impossible（譯者劉崇鑫 審校朱正貴 責編仲浩）譯者簡介：劉崇鑫

路透社報告稱美國政府是“0day”漏洞最大的買家:

根據(jù)路透社的報告，在一個蓬勃發(fā)展的由黑客和安全公司開發(fā)和銷售入侵工具的灰色市場，美國政府是“0day”漏洞最大的買家。 一些安全專家質(zhì)疑五角大樓的報告。在報告里，對由美國發(fā)起的網(wǎng)絡間諜行為只字未提。 路透社補充到，“美國國家安全局和國防部在獲取商業(yè)系統(tǒng)漏洞的工作上投入了巨大的成本，不斷嘗試利用這些漏洞的方式?！?影響漏洞價格的因素包括漏洞所利用的商業(yè)系統(tǒng)的裝機量以及漏洞能在多長時間內(nèi)不被公開?！?廠商在一些秘密的場合向執(zhí)法和情報部門提供了各種各樣的間諜工具。vupen是一家向政府提供0day工具的著名公司。 美國政府也有數(shù)名人員參會，至于這項技術(shù)是否被用來入侵其它國家政府系統(tǒng)就不得而知了。 revuln是一家新加入的玩家。他們關(guān)注于對工業(yè)控制系統(tǒng)漏洞的發(fā)現(xiàn)和利用。 路透社對美國政府這種對漏洞選擇利用而不是公開它們的行為發(fā)出警告，稱可能導致“不可預料的后果”。美國政府這么做很可能會“搬起石頭砸自己的腳”。路透社舉了個例子。

大宗商品供應鏈電子交易系統(tǒng)支撐業(yè)務運營模塊落地淺談:

特別是近年來，為助力供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，國家相繼發(fā)布了《國務院辦公廳關(guān)于積極推進供應鏈創(chuàng)新與應用的指導意見》《關(guān)于開展流通領域現(xiàn)代供應鏈體系建設的通知》等系列政策，為我國大宗商品現(xiàn)代流通業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展指明了方向 對此，深入調(diào)研了大宗商品行業(yè)，發(fā)現(xiàn)主導大宗商品供應鏈電子交易系統(tǒng)業(yè)務運營成功與否的關(guān)鍵因素很多，從外部看就是國家政策的傾斜、政府的支持、行業(yè)伙伴的相助，以及銀行、質(zhì)檢、倉儲等服務機構(gòu)的協(xié)助。 大宗商品企業(yè)也應誠信為本，遵循公平、公正和公開的基本原則，才能吸引更多的交易商參與，這是大宗商品供應鏈電子交易系統(tǒng)得以順利運營之根本。 此時，大宗商品企業(yè)就需要搞好b2b供應商管理系統(tǒng)，建立科學合理的供應商選擇及管理體系，不斷優(yōu)化企業(yè)的供應網(wǎng)絡，制定有效的薪資政策、激勵機制和保密制度等手段，甄選出優(yōu)質(zhì)的、可信賴的、長期合作的供應商，對于提高企業(yè)核心競爭力 綜上，正是以品種決策、技術(shù)能力、誠信交易、風險管控等因素為運營重點，逐步為客戶提供全方位、一體化的服務，大宗商品企業(yè)才可與供應商、客戶、合作開發(fā)者甚至政府之間建立超強的粘性和依賴性，獲得迅速發(fā)展。

環(huán)翠區(qū)政府機關(guān)oa：璧山政務政務OA系統(tǒng)中tapdata 信創(chuàng)數(shù)據(jù)源 | 國產(chǎn)信創(chuàng)數(shù)據(jù)庫達夢（dameng）數(shù)據(jù)遷移指南，加速國產(chǎn)化進程，推進自主創(chuàng)新建設

精確管理”的看法：精確兩字，顧名思義就是要精細、深度、透徹、到位。這些要求的提出，就意味著政務OA系統(tǒng)所需要的數(shù)據(jù)更有廣度和深度，這樣才能將數(shù)據(jù)分析更加精確，透徹。在政務OA系統(tǒng)公文系統(tǒng)初期，數(shù)據(jù)來源只有政務OA系統(tǒng)內(nèi)部形成的數(shù)據(jù)，例如銷售單據(jù)，報銷單、費用單等等這些。到了公文系統(tǒng)中期，政務OA系統(tǒng)與外部系統(tǒng)實現(xiàn)整合，才有了更廣的數(shù)據(jù)來源。當然，這些都仍然不夠，社會的發(fā)展速度、領導者的決策深度仍然對政務OA系統(tǒng)提出更高的要求，對政務OA系統(tǒng)的研發(fā)者提出更高的標準。那么數(shù)據(jù)的廣度在擴展，深度如何體現(xiàn)呢？這就需要政務OA系統(tǒng)的智能引擎發(fā)揮它應有的作用，整合的數(shù)據(jù)越多，數(shù)據(jù)的結(jié)果就越精準。 數(shù)據(jù)分析得越透徹，領導看問題角度就越多元化。精確化的數(shù)據(jù)會引導領導者以多維度的視角看待問題，精確化的數(shù)據(jù)會影響領導看問題的深度，精確化的數(shù)據(jù)隨著國家對自主可控的日益重視，目前在各個行業(yè)和區(qū)域中面臨越來越多的國產(chǎn)化，采用有自主知識產(chǎn)權(quán)的國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫正在成為主流。長期以來，作為擁有純國產(chǎn)自研背景的 tapdata，自是非常重視對于更多國產(chǎn)信創(chuàng)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)連接器支持，旗下產(chǎn)品已陸續(xù)與阿里云、華為云、麒麟軟件、優(yōu)炫數(shù)據(jù)庫、apache doris、人大金倉、oceanbase 等國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫及操作系統(tǒng)完成產(chǎn)品生態(tài)集成認證或產(chǎn)品兼容互認證。 本專題將以 tapdata 正在支持的各國產(chǎn)信創(chuàng)數(shù)據(jù)源為原點，提供詳細的數(shù)據(jù)庫同步、遷移教程，為有需求的用戶提供更靈活的工具選擇。本文將介紹的 tapdata 數(shù)據(jù)源為——達夢數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（dameng，dm）。 國產(chǎn)化浪潮之下，基礎軟件自主可控迫在眉睫，越來越多的國內(nèi)企業(yè)開始從 oracle、mysql 這一類海外數(shù)據(jù)庫向國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫遷移，tapdata 的能力恰好滿足企業(yè)快速、無痛實現(xiàn)遷移的需求，有效推動信創(chuàng)行業(yè)國產(chǎn)化建設更進一步。信創(chuàng)領域和基礎軟件設施的自主可控作為國家重點關(guān)注領域，全面國產(chǎn)化替代的進程仍在全速前進中。 同為國產(chǎn)基礎軟硬件生態(tài)的積極建設者，tapdata 一直以來都在堅持拓展并持續(xù)深化與更多國產(chǎn)信創(chuàng)數(shù)據(jù)庫的生態(tài)與戰(zhàn)略伙伴關(guān)系，以期推動更多行業(yè)數(shù)據(jù)管理解決方案及創(chuàng)新應用的落地，提供更加廣泛的基礎設施選擇及技術(shù)服務保障，從而為加速國產(chǎn)軟硬件產(chǎn)品的應用普及與協(xié)同發(fā)展貢獻力量。純國產(chǎn)自研的背景更是為 tapdata 的這一發(fā)展目標添翼。目前，tapdata 已成功實現(xiàn)對主流國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的廣泛支持，以達夢數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（dameng，dm）為例： dm 是新一代大型通用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，全面支持 sql 標準和主流編程語言接口/開發(fā)框架。行列融合存儲技術(shù)，在兼顧 olap 和 oltp 的同時，滿足 htap 混合應用場景。憑借其豐富的產(chǎn)品架構(gòu)、優(yōu)異的性能表現(xiàn)、絕對的安全保證適應各種應用場景需求得到了眾多客戶的信任，不僅在國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫市場中成功占有一席之地，成為國產(chǎn)化替代的常見選項，也逐漸成為國際競爭中的一股重要力量。 在這樣的背景下，如何高效地將現(xiàn)有數(shù)據(jù)遷移到達夢數(shù)據(jù)庫也成了許多企業(yè)關(guān)注的重點。 一、達夢遷移流程 更多詳情，參見《達夢技術(shù)文檔-dm 數(shù)據(jù)移植》： https://eco.dameng.com/document/dm/zh-cn/start/ ① 需求確認 移植會涉及諸多場景，如容災備份、應用改造/替代、數(shù)據(jù)庫版本升級/回退、數(shù)據(jù)庫替代、業(yè)務分流等，不同的場景在數(shù)據(jù)流向、停機窗口、同步需求、數(shù)據(jù)處理等方面會有不同的需求，需要針對性地選擇遷移工具和方案。 ② 數(shù)據(jù)庫調(diào)研 考慮遷移工具版本、驅(qū)動版本、基礎環(huán)境、操作方式、對象個數(shù)、對象大小、數(shù)據(jù)量等均會影響遷移工作的開展，需要對源端和目的端數(shù)據(jù)庫及服務器、業(yè)務系統(tǒng)進行調(diào)研，確保在滿足相關(guān)需求的前提下穩(wěn)定完成遷移。 確認遷移需求后，源端數(shù)據(jù)庫需提前調(diào)研如下信息： 1.環(huán)境信息。提前了解操作系統(tǒng)層面，確定工具能否使用可視化界面，或者端口號開放情況，可以方便在后期部署安裝過程中，及時避開處理問題時的一些干擾項。主要包括對服務器、內(nèi)存、cpu、網(wǎng)絡、端口、安全策略、是否具備可視化界面等信息的調(diào)研。 2.業(yè)務系統(tǒng)信息。提前了解應用系統(tǒng)層面信息，結(jié)合應用系統(tǒng)特性，為后面制定遷移策略、遷移時間評估等提供參考。主要包括對業(yè)務類型、業(yè)務運行時段、停機窗口、數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)增量、并發(fā)訪問量等信息的調(diào)研。 3.數(shù)據(jù)庫信息。提前了解遷移數(shù)據(jù)量、字符編碼、歸檔保留、數(shù)據(jù)庫對象、表空間等信息，為后續(xù)遷移做好規(guī)劃和相關(guān)準備工作。 ③ 遷移評估 1. 了解數(shù)據(jù)源特征 數(shù)據(jù)源分析是數(shù)據(jù)遷移的基礎，幫助您評估數(shù)據(jù)同步所需的資源，制定精細化的任務配置策略，包括： 類別 說明 確認源庫類型 例如需進行異構(gòu)數(shù)據(jù)同步，需在遷移前進行源端數(shù)據(jù)庫兼容性評估，確保數(shù)據(jù)類型兼容性。 同步表的數(shù)量 基于該數(shù)據(jù)估算同步任務的規(guī)模和復雜度，如果表數(shù)量眾多，需要分批創(chuàng)建數(shù)據(jù)同步任務或優(yōu)先同步關(guān)鍵數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)變化量 估算日常數(shù)據(jù)變化量，以便于調(diào)整同步頻率和性能參數(shù)，確保實時或近實時的數(shù)據(jù)更新。 主鍵/唯一索引 主鍵或唯一索引對同步性能和數(shù)據(jù)一致性保障起到至關(guān)重要的作用，如果缺失可在后續(xù)任務配置時對該表進行特殊配置。 2. 測試環(huán)境驗證 通過在測試環(huán)境中進行細致的上線前測試，可以大大降低生產(chǎn)環(huán)境中遇到問題的風險，確保數(shù)據(jù)同步過程的平穩(wěn)和高效，通常流程包括： 模擬真實環(huán)境：在測試環(huán)境中盡可能地模擬生產(chǎn)環(huán)境，包括數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)類型和業(yè)務操作。 驗證數(shù)據(jù)同步邏輯：確保所有同步邏輯按預期工作，包括數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、過濾和錯誤處理。 性能測試：檢驗數(shù)據(jù)同步對系統(tǒng)性能的影響，包括同步速度和系統(tǒng)資源消耗。 異常和錯誤處理：測試數(shù)據(jù)同步在面對網(wǎng)絡中斷、數(shù)據(jù)格式錯誤等異常情況時的表現(xiàn)。 ④ 移植工具選擇 達夢在官方文檔中提供了三種移植工具，分別是：數(shù)據(jù)遷移工具 dts、數(shù)據(jù)復制軟件 dmdrs 和數(shù)據(jù)集成軟件 dmdis，以滿足不同移植場景的使用需求。除此之外，實時數(shù)據(jù)同步工具 tapdata，也是非常常見的工具選擇。他們各自的功能屬性如下： 1. 數(shù)據(jù)遷移工具 dts dts 是一款達夢數(shù)據(jù)研發(fā)的數(shù)據(jù)遷移工具，在數(shù)據(jù)庫安裝時自帶有圖形化的版本，同時也可以部署 dem (達夢企業(yè)管理器)，以 web 客戶端方式提供。此工具主要適用于靜態(tài)數(shù)據(jù)遷移場景。dts 基于成熟的關(guān)系數(shù)據(jù)模型和標準接口，跨越多種主流大型數(shù)據(jù)庫，能以極少的系統(tǒng)開銷實現(xiàn)數(shù)據(jù)遷移工作。dm dts 的技術(shù)原理圖如下圖所示： dm 數(shù)據(jù)遷移工具提供了主流大型數(shù)據(jù)庫遷移到 dm、dm 遷移到主流大型數(shù)據(jù)庫、dm 到 dm、文件遷移到 dm 以及 dm 遷移到文件的功能，dm 數(shù)據(jù)遷移工具采用向?qū)Х绞揭龑в脩敉ㄟ^簡單的步驟完成需要的操作，數(shù)據(jù)遷移粒度靈活，dts 客戶端部署簡單，對移植環(huán)境要求較低。 產(chǎn)品特性 支持視圖、存儲過程/函數(shù)、包、類、同義詞、觸發(fā)器等對象遷移 支持數(shù)據(jù)類型的自動映射，編碼轉(zhuǎn)換 支持根據(jù)條件自定義遷移部分數(shù)據(jù) 向?qū)竭w移步驟，上手簡單 支持 web 端操作、監(jiān)控 支持遷移評估 典型場景 支持全量靜態(tài)數(shù)據(jù)遷移，無法實現(xiàn)數(shù)據(jù)增量遷移方式； 為保障遷移全量數(shù)據(jù)的一致性，需要充足的業(yè)務系統(tǒng)停機窗口； 遷移過程中，源端數(shù)據(jù)庫不能有數(shù)據(jù)變更以及對象變更。 2. 數(shù)據(jù)復制軟件 dmdrs dmdrs 是支持異構(gòu)環(huán)境的高性能、高可靠和高可擴展的數(shù)據(jù)庫實時同步系統(tǒng)。通過秒級數(shù)據(jù)實時同步有效避免傳統(tǒng)備份系統(tǒng)導致的無法完全滿足企業(yè)對于信息系統(tǒng)不中斷服務的問題；通過變化日志捕捉可以有效降低傳統(tǒng) etl 工具因創(chuàng)建觸發(fā)器、影子表等對業(yè)務系統(tǒng)帶來的性能影響；通過實時的數(shù)據(jù)同步，構(gòu)建“雙活”的主備系統(tǒng)，解決傳統(tǒng)基于數(shù)據(jù)庫自身的主備系統(tǒng)中備機只讀而無法對外提供寫服務的問題。該產(chǎn)品可廣泛應用于應急系統(tǒng)、容災備份、負載均衡、數(shù)據(jù)移植、聯(lián)機維護、訂閱分發(fā)和多業(yè)務中心等業(yè)務領域。其基礎實現(xiàn)原理如下圖所示: 產(chǎn)品特性 部署形態(tài)支持單鏈路、文件轉(zhuǎn)換、跨網(wǎng)閘、文件擺渡、主備、一對多同步、多對一同步、雙向同步、級聯(lián)同步、環(huán)狀同步等 支持數(shù)據(jù)清洗轉(zhuǎn)換 cvt 功能，比如：列名轉(zhuǎn)換、字段映射、表合并、表拆分等 支持 web 端操作、監(jiān)控 支持 dmdrs 主備功能 支持目標端為 kafka、redis、hdfs（ hadoop 分布式文件系統(tǒng)）等 典型場景 dmdrs 移植場景下，源端數(shù)據(jù)庫需要開啟歸檔和邏輯附加日志。 主要場景是停機窗口較短的業(yè)務系統(tǒng)，使用增量同步數(shù)據(jù)的方式縮短停機窗口，適用于平滑遷移或升級。 支持數(shù)據(jù)全量和增量實時同步，非介入式捕獲增量對源端數(shù)據(jù)庫幾乎無影響。 可實現(xiàn)數(shù)據(jù)級災備、業(yè)務分流，支持遠距離異地容災。 3. 數(shù)據(jù)集成軟件 dmdis dmdis 實現(xiàn)了對數(shù)據(jù)抽取、傳輸、整合、以及裝載的一站式支持，是構(gòu)建數(shù)據(jù)中心、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)交換和數(shù)據(jù)同步等數(shù)據(jù)集成類應用的理想平臺。其體系結(jié)構(gòu)如下圖所示： 產(chǎn)品特性 支持 txt、csv、excel、xml 文件、消息服務器、webservice、restful 支持全量抽取、增量抽取，雙向同步、文件同步、批量文件讀取 支持對于簡繁體、漢字拼音、亂碼處理、字符集轉(zhuǎn)換、中文數(shù)字的中國特有的問題提供內(nèi)置的轉(zhuǎn)換規(guī)則進行處理 支持中英文日期時間格式自動轉(zhuǎn)換 支持 web 端操作、監(jiān)控 支持二次開發(fā)接口，比如數(shù)據(jù)源的抽取裝載接口、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換接口、元數(shù)據(jù)存取接口等 典型場景 周期性地從數(shù)據(jù)源中抽取變化數(shù)據(jù)加載到目的數(shù)據(jù)庫中。 數(shù)據(jù)種類豐富，來源多樣且數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，需要數(shù)據(jù)清洗。 數(shù)據(jù)持續(xù)集成，不同類型數(shù)據(jù)集成周期可能不同，需要功能強大的作業(yè)調(diào)度與監(jiān)控功能。 跨部門、跨地域的數(shù)據(jù)共享和業(yè)務協(xié)同，不同系統(tǒng)間需要同步共享的數(shù)據(jù)，而系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)可能是異構(gòu)的，結(jié)構(gòu)和類型都不相同，無法使用常規(guī)手段。 4. 實時數(shù)據(jù)平臺型工具 tapdata 作為一款開源的現(xiàn)代化數(shù)據(jù)平臺型工具，tapdata 支持將企業(yè)核心數(shù)據(jù)實時集中到中央化數(shù)據(jù)平臺，并通過 api 或反向同步方式，為下游的交互式應用、微服務或交互式分析提供新鮮實時的數(shù)據(jù)。典型用例包括數(shù)據(jù)庫到數(shù)據(jù)庫的復制、將數(shù)據(jù)引入數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)湖，以及通用 etl 處理。tapdata 專注于為企業(yè)提供高效、低延遲的數(shù)據(jù)管理方案，旨在以更加創(chuàng)新的方式解決長期存在的數(shù)據(jù)集成問題： 使用基于 cdc（change data capture，變更數(shù)據(jù)捕獲）的實時數(shù)據(jù)管道，相較于傳統(tǒng)的批處理 etl，cdc 技術(shù)能夠顯著減少數(shù)據(jù)延遲，使得數(shù)據(jù)在生成后立即被處理和傳輸，提高數(shù)據(jù)同步和更新的效率。 在點對點架構(gòu)之外，還支持集中式數(shù)據(jù)中心架構(gòu)，簡化了數(shù)據(jù)流動路徑，減少了點對點數(shù)據(jù)管道的數(shù)量，提高了系統(tǒng)的可管理性和擴展性。 其公文系統(tǒng)程如下圖所示： (1) 使用內(nèi)置連接器連接到現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫（需要準備好數(shù)據(jù)庫的網(wǎng)絡訪問和憑證，同時可能需要對數(shù)據(jù)庫進行一些配置）。 (2) tapdata 將監(jiān)控數(shù)據(jù)庫日志文件（redo log、binlog 等），并捕捉變更（插入/更新/刪除）。 (3) tapdata 會將變更事件轉(zhuǎn)化為一個以完整記錄為負載的事件流。 (4) 用戶可以將記錄發(fā)送到 kafka、另一個數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫。此外，還可以將數(shù)據(jù)存儲在 tapdata 平臺中，以便調(diào)用 api 查詢數(shù)據(jù)。 產(chǎn)品特性 內(nèi)置 100+ cdc 數(shù)據(jù)連接器，支持 txt、csv、excel、xml 文件、消息服務器、webservice、restful 支持全量抽取、增量、全增量一體抽取 無需編寫代碼，支持可視化的拖拉拽操作 數(shù)據(jù)管道支持 javascript 和 python 用戶自定義函數(shù)（udf） 集中式緩存：減少管道數(shù)量，優(yōu)化性能和資源利用 異構(gòu)數(shù)據(jù)庫支撐，打破 sql 與 nosql 間的數(shù)據(jù)類型限制 多表連接 / 構(gòu)建物化視圖（beta） 支持 web 端操作、監(jiān)控 典型場景 除去周期性的靜態(tài)數(shù)據(jù)遷移場景，tapdata 還適用于低延遲數(shù)據(jù)傳輸需求至關(guān)重要的用例。例如： 將數(shù)據(jù)導入數(shù)據(jù)倉庫 將數(shù)據(jù)從 rdbms 同步到 mongodb、redis、elastic 以加速查詢 為 kafka 生成事件流 異構(gòu)數(shù)據(jù)庫復制 構(gòu)建集中式數(shù)據(jù)平臺 ⑤ 制定移植計劃 根據(jù)需求分析和數(shù)據(jù)庫調(diào)研，結(jié)合每個應用系統(tǒng)的具體要求，選擇合適的遷移工具，基于數(shù)據(jù)遷移的基本原則和遷移工具評估結(jié)果，制定合理的移植計劃避免任何可能遺漏的步驟，保障遷移工作的穩(wěn)定實施。 ⑥ 移植實施 對于異構(gòu)數(shù)據(jù)庫移植到 dm，在正式遷移前，需要根據(jù)源端數(shù)據(jù)庫的相關(guān)調(diào)研信息，對目標庫的實例參數(shù)、表空間、用戶等進行配置，提高 dm 對于 mysql 數(shù)據(jù)庫的兼容性，保障后續(xù)移植工作穩(wěn)定進行。 同時，以上遷移工具均具有自動轉(zhuǎn)換功能。大多數(shù)情況下，可通過相關(guān)遷移工具進行對象和數(shù)據(jù)移植，但由于異構(gòu)數(shù)據(jù)庫間語法并非 100% 兼容，少量數(shù)據(jù)則需要進行手動移植。 ⑦ 移植結(jié)果校驗 在進行正式環(huán)境的數(shù)據(jù)移植時，每一條數(shù)據(jù)都是真實的，有效的且完整的，在遷移完成后，必須源端數(shù)據(jù)庫的所有對象都準確無誤地遷移到目的端，一旦出現(xiàn)缺少對象、缺少數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)內(nèi)容不正確的情況，可能會導致歷史記錄缺少，甚至某些功能模塊失效等嚴重后果。因此在遷移完成后，需要確認是否存在遷移后的數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)內(nèi)容和對象個數(shù)與源庫不一致的問題，如果不一致應進行對應的維護。 ⑧ 移植后收尾工作 移植后的收尾工作包括：索引補錄、更新統(tǒng)計信息、備份、整理對象腳本等內(nèi)容，保障移植工作的完整性。 ⑨ 應用移植與優(yōu)化 一般情況下，源端數(shù)據(jù)庫遷移完成后，直接修改應用連接到 dm。為了驗證系統(tǒng)移植的完整性，還需要進行應用的相關(guān)功能和性能測試，確保改造后的應用系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫處于一個最佳狀態(tài)。 此外，在對應用系統(tǒng)進行全面測試后，排除移植過程中錯誤的地方，還應對數(shù)據(jù)庫中的慢 sql 進行優(yōu)化，保證移植后的系統(tǒng)高效運行。 二、tapdata 高效遷移教程：以 mysql → dameng 為例 更多詳情，參見《tapdata 幫助文檔-連接數(shù)據(jù)源-自建數(shù)據(jù)庫 dameng》： https://docs.tapdata.net/prerequisites/on-prem-databases/dameng 完成 tapdata agent 部署后，即可跟隨以下教程在 tapdata 中添加 dm 數(shù)據(jù)源（支持版本：dm 7.x、8.x），后續(xù)可將其作為源或目標庫來構(gòu)建數(shù)據(jù)管道。這里我們將以 mysql 為數(shù)據(jù)源，dm 為數(shù)據(jù)目標進行模擬演示。（*涉及工具版本為 tapdata 本地部署版） 版本指路： >>> 點擊登錄 tapdata cloud >>> 申請試用 tapdata 本地部署版 ① 準備工作 在連接 dm 之前，還需完成數(shù)據(jù)庫賬號的授權(quán)等準備工作。tapdata 同時支持 dm 作為源或目標，當 dm 作為目標庫時，準備工作包括： 1. 以擁有 dba 權(quán)限的身份登錄達夢數(shù)據(jù)庫。 2. 依次執(zhí)行下述格式的命令，創(chuàng)建用于數(shù)據(jù)復制/轉(zhuǎn)換任務的用戶。 代碼語言：javascript 復制 create user username identified by "password" default tablespace table_space_name; 1. username：用戶名 2. password：密碼 3. table_space_name：表空間名稱 為剛創(chuàng)建的賬號授予權(quán)限，也可以基于業(yè)務需求自定義權(quán)限控制。 代碼語言：javascript 復制 -- 替換下述命令中的 username 為真實的用戶名 grant create table, delete table, insert table, select table, update table, create index to username; ② 創(chuàng)建 dm 的連接 1. 進入 tapdata 控制臺，在左側(cè)導航欄，單擊連接管理。 2. 單擊頁面右側(cè)的創(chuàng)建，在彈框中，搜索并選擇 dameng。 3. 在跳轉(zhuǎn)到的頁面，根據(jù)下述說明填寫 dm 連接信息： 連接信息設置 連接名稱：填寫具有業(yè)務意義的獨有名稱連接 類型：支持將達夢數(shù)據(jù)庫作為源或目標庫 地址：數(shù)據(jù)庫連接地址 端口：數(shù)據(jù)庫的服務端口 數(shù)據(jù)庫：填寫數(shù)據(jù)庫名稱 schema：schema 名稱，創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫用戶時，達夢數(shù)據(jù)庫會為自動創(chuàng)建一個與用戶名相同的 schema（全大寫），如需連接多個 schema 則需創(chuàng)建多個數(shù)據(jù)連接 賬號：數(shù)據(jù)庫的賬號 密碼：數(shù)據(jù)庫賬號對應的密碼 連接參數(shù)：額外的連接參數(shù)，默認為空 時區(qū)：默認為數(shù)據(jù)庫所用的時區(qū)，也可以根據(jù)業(yè)務需求手動指定高級設置 高級設置 包含表：默認為全部，您也可以選擇自定義并填寫包含的表，多個表之間用英文逗號（,）分隔 排除表：打開該開關(guān)后，可以設定要排除的表，多個表之間用英文逗號（,）分隔 agent 設置：默認為平臺自動分配，也可以手動指定 agent 模型加載頻率：數(shù)據(jù)源中模型數(shù)量大于 1 萬時，tapdata 將按照設置的時間定期刷新模型。 開啟心跳表：當連接類型選擇為源頭和目標、源頭時，支持打開該開關(guān)，由 tapdata 在源庫中創(chuàng)建一個名為 _tapdata_heartbeat_table 的心跳表并每隔 10 秒更新一次其中的數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)庫賬號需具備相關(guān)權(quán)限），用于數(shù)據(jù)源連接與任務的健康度監(jiān)測。 *提示：數(shù)據(jù)源需在數(shù)據(jù)復制/開發(fā)任務引用并啟動后，心跳任務任務才會啟動，此時您可以再次進入該數(shù)據(jù)源的編輯頁面，即可單擊查看心跳任務。 4. 單擊連接測試，測試通過后單擊保存： *提示：如提示連接測試失敗，請根據(jù)頁面提示進行修復。 ③ 創(chuàng)建 mysql 的連接 1. 參照 dm 連接創(chuàng)建流程，完成 mysql 連接配置信息填寫，添加數(shù)據(jù)源 mysql： 2. 測試 mysql 連接： ④ 創(chuàng)建數(shù)據(jù)復制/開發(fā)任務 1. 左側(cè)導航欄點擊數(shù)據(jù)復制，并點擊右側(cè)創(chuàng)建： 2. 進入 dag 頁面，構(gòu)建數(shù)據(jù)復制任務，通過拖拉拽的方式添加源與目標節(jié)點，并連接源與目標： 3. 單擊源與目標節(jié)點，即可按需對二者進行設置： 4. 保存任務： ⑤ 任務啟動與監(jiān)控 1. 啟動任務，任務全量同步正常運行： 2. 增量事件正常同步： 以上，便是借助 tapdata 快速實現(xiàn) mysql 到 dm 的全、增量同步的模擬教程。 后續(xù)，我們還將陸續(xù)輸出 gaussdb、人大金倉kingbase、oceanbase、神州通用、南大通用、opengauss、瀚高、 tdengine、tdsql、vastbase、tidb 等熱門國產(chǎn)數(shù)據(jù)源的連接教程，歡迎關(guān)注 tapdata 官方公眾號，了解更多。 關(guān)于 tapdata tapdata inc.「深圳鈦鉑數(shù)據(jù)有限公司」，成立于2019年9月，核心員工來自 mongodb、oracle、百度等，研發(fā)人員占比超80%，至今已獲五源資本等多家頭部風投數(shù)千萬美元融資。已服務中國移動、中國聯(lián)通、南方電網(wǎng)、中國一汽、中芯國際、周生生、富邦銀行等數(shù)十家行業(yè)標桿企業(yè)。tapdata 堅持“開放+開源”戰(zhàn)略，推出 tapdata cloud，將無代碼數(shù)據(jù)實時同步的能力以 saas 的形式免費開放，目前已積累 1,000+ 云版和企業(yè)版客戶，覆蓋金融、制造、零售、能源、政府等多個行業(yè)。此外，tapdata 社區(qū)版也已發(fā)布，正在面向開發(fā)者逐步共享其核心功能。 tapdata live data platform是一個以低延遲數(shù)據(jù)移動為核心優(yōu)勢構(gòu)建的現(xiàn)代數(shù)據(jù)平臺。企業(yè)可以用來實現(xiàn)核心數(shù)據(jù)系統(tǒng)之間的實時同步、實時交換及實時處理。當實時數(shù)據(jù)需求日益增多時，企業(yè)可以結(jié)合分布式存儲，使用 tapdata 將孤島數(shù)據(jù)無縫集中到中央數(shù)據(jù)平臺，為眾多下游業(yè)務提供一站式的實時數(shù)據(jù)交換和發(fā)布服務。

美國大廠薪水第二彈！twitter底薪六位數(shù)，uber虧損仍開出20多萬美元:

由于美國法律規(guī)定，企業(yè)在美國本土招募員工，相同崗位下的薪資待遇不得低于海外員工，所以這些數(shù)據(jù)可以真實反映出美國科技公司員工的收入。 這些薪資數(shù)據(jù)只包含年基本工資，不含股票、期權(quán)等其他激勵。 這份數(shù)據(jù)包括物流、數(shù)據(jù)統(tǒng)計、會計、軟件開發(fā)等多個職位的薪資信息，但并未計入拼車司機、快遞運輸人員等非正式雇員，此外可大幅提升員工薪資的股票紅利也未計算在內(nèi)。 高級軟件工程師（軟件開發(fā)人員與應用程序工程師 22名)：171,000 美元至 240,800 美元 不過，雖然看起來確實沒少給，但在此前公布的一份uber內(nèi)部員工滿意度調(diào)查中，只有約四成的員工表示對自己的薪資待遇感到滿意 business insider報告稱，只有40%的uber員工認為拿到了一份公平報酬，一旦外界提供更優(yōu)厚待遇，能夠抵抗誘惑、繼續(xù)留在優(yōu)步的人只有45%，也就是不到一半。 即使提供有競爭力的報價或外部職業(yè)機會，我也會選擇留在優(yōu)步—— 45％ 相對于其他公司的類似職位，我的總薪酬（基本工資，福利，股權(quán)）是公平的——40％ 上面說的還只是員工，司機的待遇要比員工更糟。

嫌學校app太“爛”，極客父母做了開源版本，卻遭官方報警？:

01耗資7.5億打造的無用系統(tǒng)據(jù)悉，該系統(tǒng)名為skolplattform，是瑞典政府花費了超過10億瑞典克朗（約7.5億人民幣）打造的，于2013年正式投入使用。 據(jù)了解，在2020年瑞典數(shù)據(jù)監(jiān)管機構(gòu)就發(fā)現(xiàn)skolplattform存在嚴重的安全漏洞，對其處以400萬瑞典克朗（約合人民幣近300萬）的高額罰款。 在接下來的八個多月時間里，斯德哥爾摩市政府都在試圖關(guān)閉這一開源應用程序，同時官方還警告家長們不要使用這款替代應用，表示該應用可能會非法訪問人們的個人信息。 ?brink 還強調(diào)，?ppna skolplattformen團隊曾與市政府舉行了會議，允許官員在會議上獲取他們的代碼并使用他們的應用程序版本。 9月，斯德哥爾摩市政府也發(fā)布聲明表示，?ppna skolplattformen可以建立許可證，相當于對它已經(jīng)認可了。

案例 | 如何做商品信息數(shù)據(jù)分析和展現(xiàn)？:

而對于商品價格、產(chǎn)量、以及銷路、銷量等數(shù)據(jù)公開，建立產(chǎn)品價格分析、監(jiān)測、預測平臺可以為相關(guān)政府管理部門提供生產(chǎn)調(diào)控、決策分析的依據(jù)，成為農(nóng)門種植的依據(jù)，避免盲目種植。 通過下面時間軸拖動、拉長查看某一范圍內(nèi)的價格走勢；也可通過區(qū)域縮放按鈕查看某一段曲線的詳細走勢。② 價格對比：針對從濰坊物價信息網(wǎng)獲取來的數(shù)據(jù)，根據(jù)價格采集地點進行價格對比。 此外，可以具體到某省下的各市價格展示：繼續(xù)往下深入，具體到某市下各區(qū)、鎮(zhèn)價格展示（以濰坊市為例）：2.居民消費指數(shù)cpi (consumer price index) 居民消費指數(shù),反應通貨膨脹或者緊縮的程度 ③ 各省月度cpi（下方為時間軸，可以選擇年月份查看）3.商品流通情況國家有南菜北運、西果東送的政策，友好的相關(guān)信息展示，為合理分配資源開辟市場提供相關(guān)決策依據(jù)。效果展示如下：? 為了評估模型預測的精度，加入時間序列包中validation 操作符,并設定好相關(guān)參數(shù)。validation 操作符內(nèi)部需要放置某種算法，這里采用支持向量機 svm：預測精度：?

javascript一維數(shù)組遍歷:

循環(huán)獲取數(shù)組的下標循環(huán)輸出數(shù)組,和php的遍歷類似,這里for循環(huán)遍歷一維數(shù)組 創(chuàng)建一個一維數(shù)組????????var?shengfennew?array(北京市,天津市,上海市,重慶市,河北省,山西省,遼寧省,吉林省,黑龍江省 ,江蘇省,浙江省,安徽省,福建省,江西省,山東省,河南省,湖北省,湖南省,廣東省,海南省,四川省,貴州省,云南省,陜西省,甘肅省,青海省,中國臺灣省,內(nèi)蒙古自治區(qū),廣西壯族自治區(qū),西藏自治區(qū),寧夏回族自治區(qū) ,新疆維吾爾自治區(qū),中國香港特別行政區(qū),中國澳門特別行政區(qū));????????使用for循環(huán)遍歷????????for(var?i0;i

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