1、企业级大数据安全架构中，当FreeIPA管理员密码忘记后，可以通过以下步骤进行修改：首先，停止directory Server服务。其次，使用pwdhash命令生成新的HASH密码。接着，编辑/ETC/dirSRV/slapd-FAYSON-NET/dse.ldif文件，将上一步生成的hash密码替换nsslapd-ROOTpw配置值。
1、大数据的三种储存架构解析如下：基于嵌入式架构的存储系统 概述：节点NVR架构主要面向小型高清监控系统，高清前端数量一般在几十路以内。系统建设中没有大型的存储监控中心机房，存储容量相对较小，用户体验度、系统功能集成度要求较高。在市场应用层面，超市、店铺、小型企业、政法行业中基本管理单元等应用较为广泛。
2、大数据基础平台：集成开放社区的主流软件组件，如分布式文件存储（HDFS）、离线计算框架（Hive、MapReduce）、实时计算引擎（Flink）等，实现海量数据的分布式存储和高效处理。数据架构：数据流转与增值的路径 大数据能力平台的数据架构设计合理，为数据的流转和增值提供清晰路径。
3、分布式文件系统能够存储包括历史数据在内的大数据量。 数据应用使用HQL、Mapreduce、SparkSQL、udf函数等多种处理方式，对业务数据进行处理，形成规范模式的数据。将建模成型的数据提供给外界使用，如BI应用、挖掘分析、算法模型、可视化大屏系统等。数据管理：建立数据地图、数据规范、数据质量系统。
4、合规与审计长期存储交易记录与操作日志，满足监管要求。银行数据仓库通常保留十年以上的交易数据，以应对反洗钱审查。数据仓库作为大数据架构的核心组件，通过其独特的主题导向、历史视角与集成能力，成为企业从数据中提取价值的关键基础设施。随着hadoop等技术的演进，数据仓库正朝着实时化、智能化方向持续发展。
5、数据存储层 数据存储层主要用于采集数据的传输、分析和保存，包括数据传输和大数据平台。数据传输：采集器将解析出来的内容（如新闻、博客、公众号文章等）通过统一的SpringBoot微服务接口推送到Kafka中间件。同时，对数据的质量进行校验，包括发布时间、标题、正文等解析的准确度。
1、大数据平台架构——业务篇 大数据平台定位 大数据平台作为企业的核心数据处理和分析中心，其定位应围绕数据的抽象、共享和复用展开。平台需贯穿数据的全生命周期，从原始数据采集到最终数据价值发挥，都应纳入其管理范畴。这包括数据治理体系、运营体系、安全体系等的全面建设。
2、大数据平台架构：分布式技术架构简介 分布式技术架构是大数据处理的核心，它基于分而治之的思想，将单台机器无法处理的存储和计算任务扩展到一组机器组成的集群中，共同负担和处理数据，最后再进行数据的整合。这一架构为大数据处理需求提供了完善的解决方案。
3、大数据能力平台的总体架构是一个高度集成且层次分明的体系，涵盖了应用、数据管理、安全保障等多个关键层面，共同构建起一个有机的数据生态系统。应用层面：广泛覆盖政务服务、精准脱贫、社会治理等多个重要领域。政务服务：通过整合各部门数据资源，实现业务流程优化与再造，如企业注册登记业务的一站式办理。
