TDH与CDH简介

hadoop是一个开源项目,所以很多公司在这个基础进行商业化,下面简单介绍下应用比较广泛的TDH和CDH两个版本

【TDH】
TDH:Transwarp Data Hub
1 Transwarp Inceptor简介
TranswarpInceptor是星环科技推出的用于数据仓库和交互式分析的大数据平台软件,它基于Hadoop和Spark技术平台打造,加上自主开发的创新功能组件,有效的解决了企业级大数据数据处理和分析的各种技术难题,帮助企业快速的构建和推广数据业务。

TranswarpInceptor可提供完整的SQL支持,支持主流的SQL模块化扩展,兼容通用开发框架和工具,支持事务特性保证数据的准确性,允许多租户的隔离与管理,且能够利用内存或者SSD来加速数据的读取,支持与关系型数据库实时对接并做统计分析,辅以高性能的SQL执行引擎,为企业提供高性价比和高度可扩展的解决方案。

在Inceptor中,您可以使用常见的数据库对象,包括数据库(database),表(table),视图(view)和函数(function)。您可以使用Inceptor SQL、Inceptor PL/SQL以及Inceptor SQL PL来操作这些数据库对象。Inceptor中数据库对象的元数据保存在Inceptor Metastore中,而数据库对象内的数据可以存放在:
1.内存或者SSD中(Holodesk表)
2.HDFS中(TEXT表/ORC表/CSV表)

2 产品背景

Transwarp Data Hub (TDH)

2006年Hadoop技术的出现标志着大数据技术时代的开始,经过10多年的蓬勃发展,大数据技术已经真正承托起一大批企业的数据基础架构。经过4年的快速演进,Transwarp Data Hub(简称TDH)已成为国际一流的大数据平台。从2016年起,TDH正式成为Gartner认可的Hadoop国际主 流发行版本。

TDH是国内首个全面支持Spark的Hadoop发行版,也是国内落地案例最多

### 配置与管理 Dify 知识库权限 在 Dify 中,可以通过多种方式实现对知识库的访问权限控制。以下是具体的配置方法以及相关细节: #### 1. 基于角色的权限分配 为了更好地管理不同用户的访问权限,可以在 Dify 平台中引入基于角色的角色权限模型。管理员可以定义不同的角色(如管理员、编辑者、查看者等),并为这些角色赋予特定的操作权限[^1]。 - **操作流程** 登录到 Dify 的后台管理系统后,导航至“用户与角色”模块,在该模块下创建新的角色,并为其指定可执行的具体动作(如读取、写入或删除知识库中的内容)。完成角色设定之后,将对应的角色绑定给目标用户组或者单个用户账户即可生效。 - **代码示例** 下面是一个简单的 API 调用示例,用于通过编程的方式批量更新用户角色关联关系: ```python import requests url = "https://your-dify-instance.com/api/roles" headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN"} payload = { "role_name": "editor", "users_to_add": ["user_id_1", "user_id_2"], "knowledge_base_ids": ["kb_id_1"] } response = requests.post(url, json=payload, headers=headers) if response.status_code == 200: print("Role assignment successful.") else: print(f"Error assigning role: {response.text}") ``` #### 2. 利用元数据进行细粒度管控 除了基本的角色划分外,还可以借助元数据进一步增强权限管理能力。例如,针对某些特殊字段(像部门归属、机密等级等)制定规则,从而确保只有满足条件的人群才能接触到相关内容[^2]。 - **实际应用场景描述** 当某位来自市场团队成员请求关于内部活动安排的信息时,系统会自动过滤掉那些标记有高安全级别的条目;反之亦然——对于拥有高级别授权的技术人员,则允许其获取更广泛的数据集合。 - **注意事项** - 定义清晰合理的标签体系至关重要; - 应定期审查现有分类标准及其适用范围,必要时作出调整优化。 --- ### 总结说明 综上所述,无论是采用基础版的角色驱动型策略还是进阶式的属性导向机制都能有效达成预期效果即合理约束各类主体接触企业核心资产的机会窗口大小进而保障整体信息安全水平处于可控状态之中。
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