随着数字化转型的工作推进,数据治理的工作已经被越来越多的公司提上了日程.作为Hadoop生态最紧密的元数据管理与发现工具,Atlas在其中扮演着重要的位置.但是其官方文档不是很丰富,也不够详细.所以整理了这份文档供大家学习使用. 本文档基于Atlas2.1.0版本,整理自部分官网内容,各种博客及实践过程.文章较长,建议收藏.新版本的文档请关注公众号 大数据流动,会持续的更新~ 本文档共分为8个部分,层级结构如下图所示. 文档版权为公众号 大数据流动 所有,请勿商用.相关技术问题以及安装包可以联系…

随着数字化转型的工作推进,数据治理的工作已经被越来越多的公司提上了日程.作为新一代的元数据管理平台,Datahub在近一年的时间里发展迅猛,大有取代老牌元数据管理工具Atlas之势.国内Datahub的资料非常少,大部分公司想使用Datahub作为自己的元数据管理平台,但可参考的资料太少. 所以整理了这份文档供大家学习使用. 本文档基于Datahub最新的0.8.20版本,整理自部分官网内容,各种博客及实践过程.文章较长,建议收藏.新版本的文档请关注公众号 大数据流动,会持续的更新~ 通过本文档…

本文由  网易云发布. 作者:网易/刘勋(本篇文章仅限知乎内部分享,如需转载,请取得作者同意授权.) 面对海量且持续增加的各式各样的数据对象,你是否有信心知道哪些数据从哪里来以及它如何随时间而变化?采用Hadoop必须考虑数据管理的实际情况,元数据与数据治理成为企业级数据湖的重要部分. 为寻求数据治理的开源解决方案,Hortonworks 公司联合其他厂商与用户于2015年发起数据治理倡议,包括数据分类.集中策略引擎.数据血缘.安全和生命周期管理等方面.Apache Atlas 项目就是这个倡议…

一.Atlas是什么? 在当今大数据的应用越来越广泛的情况下,数据治理一直是企业面临的巨大问题. 大部分公司只是单纯的对数据进行了处理,而数据的血缘,分类等等却很难实现,市场上也急需要一个专注于数据治理的技术框架,这时Atlas应运而生. Atlas官网地址:https://atlas.apache.org/ Atlas是Hadoop的数据治理和元数据框架. Atlas是一组可扩展和可扩展的核心基础治理服务,使企业能够有效,高效地满足Hadoop中的合规性要求,并允许与整个企业数据生态系统集成.…

1. 介绍 Apache Atlas使用各种系统并与之交互,为数据管理员提供元数据管理和数据血缘信息.通过适当地选择和配置这些依赖关系,可以使用Atlas实现高度的服务可用性.本文档介绍了Atlas中的高可用性支持状态,包括其功能和当前限制,以及实现此高级别可用性所需的配置. 在高级架构章节(请参阅我翻译的<Atlas开发指南(中文版)>)概述了构成Atlas的各种组件.下面提到的各种组件的选项从上面的页面中获取上下文,在继续阅读本页之前值得一看. 2. Atlas Web Service 目…

背景:笔者和团队的小伙伴近期在进行数据治理/元数据管理方向的探索, 在接下来的系列文章中, 会陆续与读者们进行分享在此过程中踩过的坑和收获. 元数据管理系列文章: [0] - 使用Atlas进行元数据管理之Atlas简介 [1] - 使用Atlas进行元数据管理之Glossary(术语) [2] - 使用Atlas进行元数据管理之Type(类型) 0. 当我们谈论数据治理/元数据管理的时候,我们究竟在讨论什么? 谈到数据治理,自然离不开元数据.元数据(Metadata),用一句话定义就是:描述数…

背景:笔者和团队的小伙伴近期在进行数据治理/元数据管理方向的探索, 在接下来的系列文章中, 会陆续与读者们进行分享在此过程中踩过的坑和收获. 元数据管理系列文章: [0] - 使用Atlas进行元数据管理之Atlas简介 [1] - 使用Atlas进行元数据管理之Glossary(术语) [2] - 使用Atlas进行元数据管理之Type(类型) 1. 概述 Atlas允许用户为他们想要管理的元数据对象定义模型.该模型由称为type(类型)的定义组成.称为entities(实体)的type(类型…

背景:笔者和团队的小伙伴近期在进行数据治理/元数据管理方向的探索, 在接下来的系列文章中, 会陆续与读者们进行分享在此过程中踩过的坑和收获. 元数据管理系列文章: [0] - 使用Atlas进行元数据管理之Atlas简介 [1] - 使用Atlas进行元数据管理之Glossary(术语) [2] - 使用Atlas进行元数据管理之Type(类型) 1. Glossary(术语表) 介绍 Atlas的术语表(Glossary)提供了一些适当的"单词",这些"单词"能彼…

一.前言   元数据管理是数据治理非常重要的一个方向,元数据的一致性,可追溯性,是实现数据治理非常重要的一个环节.传统数据情况下,有过多种相对成熟的元数据管理工具,而大数据时代,基于hadoop,最为成熟的,与Hadoop兼容性最好的元数据治理平台则是Apache Atlas.本文是<Apache Atlas元数据管理从入门到实战>系列博文的第1篇.相关内容配套视频课程,已发布在网易云课堂:<Apache Atlas元数据管理从入门到实战>,敬请关注.配套实验环境地址:http:/…

数据治理意义重大,传统的数据治理采用文档的形式进行管理,已经无法满足大数据下的数据治理需要.而适合于Hadoop大数据生态体系的数据治理就非常的重要了. ​ 大数据下的数据治理作为很多企业的一个巨大的难题,能找到的数据的解决方案并不多,但是好在近几年,很多公司已经进行了尝试并开源了出来,本文将详细分析这些数据发现平台,在国外已经有了十几种的实现方案. 数据发现平台可以解决的问题 为什么需要一个数据发现平台? 在数据治理过程中,经常会遇到这些问题: 数据都存在哪? 该如何使用这些数据? 数据是做什…

前面我写了一篇关于对元数据和元数据管理的认知和理解的文章,有兴趣的朋友可以去看看.接下来我们讲一讲主数据管理(MDM). 主数据管理(MDM) 主数据是系统间共享数据,它是系统间信息交换的基准.主数据管理目标是使各系统在获取基准数据时,能够保证数据是最新的.一致的.准确的,能够实时进行各系统间数据验证. 根据主数据管理实施的复杂程度,大体可以把主数据管理可以分为六个层次,从低到高反映了主数据管理的不同成熟度.并非层级越高的主数据管理方式就是最好的,应当根据数据本身的质量与现有体系情况,选择合适的…

背景 大数据发展到今天已有 10 年时间,早已渗透到各个行业,数据需 求越来越多,这使得大数据 业务间的依赖关系也越来越复杂,另外也相信做数据的伙伴肯定对如何治理数据也是痛苦之至,再加上现今云原生时代的要求,怎么能更好.更容易的处理大数据任务关系及更好的实现数据治理呢? Apache  下与之 密切相关的项目有   Apache DolphinScheduler, Apache Atlas,  Apache Airflow , Apache Oozie, 和 Apache Griffin  .此…

DataHub 首先,阿里云也有一款名为DataHub的产品,是一个流式处理平台,本文所述DataHub与其无关. 数据治理是大佬们最近谈的一个火热的话题.不管国家层面,还是企业层面现在对这个问题是越来越重视.数据治理要解决数据质量,数据管理,数据资产,数据安全等等.而数据治理的关键就在于元数据管理,我们要知道数据的来龙去脉,才能对数据进行全方位的管理,监控,洞察. DataHub是由LinkedIn的数据团队开源的一款提供元数据搜索与发现的工具. 提到LinkedIn,不得不想到大名鼎鼎的Ka…

Amundsen的使命,整理有关数据的所有信息,并使其具有普遍适用性. 这是Amundsen官网的一句话,对于元数据的管理工作,复杂且繁琐.可用的工具很多各有千秋,数据血缘做的较好的应该是Apache Atlas,而数据可视化做的较好的应该是Apache Superset.业界一直需要一个可以整合这些功能,让数据治理更加的简单便捷,而这正是Amundsen的使命. 类似于Atlas (Apache),Datahub (LinkedIn).Amundsen主要在于提高数据分析师,数据科学家和数据工…

今天看到一篇数据治理的论文,以下为论文内容的记录与学习. 数据治理是指将数据作为企业资产而展开的一系列的具体化工作,是对数据的全生命周期管理.数据治理的目标是提高数据质量(准确性和完整性),保证数据的安全性(保密性.完整性及可用性),实现数据资源在各组织机构部门的共享:推进信息资源的整合.对接.共享和综合应用,从而提升企业管理水平,充分发挥信息化在经营管理中的作用. 数据治理其实是一种体系,是一个关注于信息系统执行层面的体系,这一体系的目的是整合IT与业务部门的知识和意见,通过一个类似于监督委员…

本文为微众银行大数据平台:周可在 nMeetup 深圳场的演讲这里文字稿,演讲视频参见:B站 自我介绍下,我是微众银行大数据平台的工程师:周可,今天给大家分享一下 Nebula Graph 在微众银行 WeDataSphere 的实践情况. 先来说下图数据库应用背景. WeDataSphere 图数据库架构是基于 JanusGraph 搭建,正如邸帅在演讲<NebulaGraph - WeDataSphere 开源介绍>中提及的那样,主要用于解决微众银行数据治理中的数据血缘问题.在使用 Jan…

大数据发展到今天,扮演了越来越重要的作用.数据可以为各种组织和企业提供关键决策的支持,也可以通过数据分析帮助发现更多的有价值的东西,如商机.风险等等. 在数据治理工作开展的时候,往往会有一个专门负责数据治理工作的负责人,他和大数据的负责人共同保证数据的可靠性,合法合规性.因为只有这样的数据才是有价值的,这也是很多公司追求的目标:在合规的同时,让数据创造价值. ​ DataHub 是一个强大的工具,可帮助企业完成数据治理的工作.下面让我们从负责人的角度深入了解 DataHub 是如何帮助改善大数据…

元数据管理元数据管理是解决大量关键业务和技术挑战的基础,这些挑战包括元数据实体有多少,上游数据变化的影响,在浏览器中提供友好的分析展现界面,或提供企业范围内的元数据现状分析和改进视图.OMM是一款基于浏览器的工具,用于解决这些提到的迫切需求. 在12.2.1中有不少改进,下面是部分特性: 基于JAVA的架构OMM现在是100%的JAVA开发而来,支持部署到windows平台和各种linux/unix平台.在具有JAVA环境的linux/unix平台,现在也可以提供全部的UI功能.100%的JAV…

主数据(Master Data)和元数据(Meta Data)是两个完全不同的概念.元数据是指表示数据的相关信息,比如数据定义等,而主数据是指实例数据,比如产品目录信息等.比如,某省地税开发了一套 征收管理软件,以市为单位部署了17套,每套征收管理软件中的元数据都是一样的,但是主数据还是需要进行管理的.主数据管理和传统数据仓库解决方案不是一 个概念,数据仓库会将各个业务系统的数据集中在一起在进行业务的分析,而主数据管理系统不会把所有数据都管理起来,只是把需要在各个系统间共享的主数据进 行采集和发…

在数据处理及数据仓库建设中,元数据管理是必不可少的,OEMM可以解决元数据管理过程中各种关键业务问题和技术挑战,其中包括如何元数据的统计信息,了解变更数据之后对下游的影响范围,而且OEMM站在业务的角度在浏览器中进行展现,并且可以在报表中展现企业内完整的元数据信息,用于分析和改进元数据管理.OEMM针对客户迫切的需求建立一个轻量级的基于浏览器的管理工具,当前的版本是12.1.3.0.1. 使用OEMM 12.1.3.0.1,你会发现业务术语表的更新等功能,为用户界面带来更好的体验,同时对元数据改…

内容简介 大数据时代的来临,给当今的商业带来了极大的冲击,多数电商人无不"谈大数据色变",并呈现出一种观望.迷茫.手足无措的状态.车品觉,作为一名经验丰富的电商人,在敬畏大数据的同时,洞悉到了数据时代商业发展的更多契机,他创新了数据框架的建立和使用,重新量化了数据价值的指标,并挖掘了在无线数据和多屏时代下商业发展的本质--在他看来,改变思维方式,即可改变数据和商业的未来. <决战大数据>将视角投入到"大数据实践"的领域,对数据收集.数据化运营.运营数据.…

微服务架构 微服务的诞生并非偶然,它是在互联网高速发展,技术日新月异的变化以及传统架构无法适应快速变化等多重因素的推动下诞生的产物.互联网时代的产品通常有两类特点:需求变化快和用户群体庞大,在这种情况下,如何从系统架构的角度出发,构建灵活.易扩展的系统,快速应对需求的变化:同时,随着用户的增加,如何保证系统的可伸缩性.高可用性,成为系统架构面临的挑战. 如果还按照以前传统开发模式,开发一个大型而全的系统已经很难满足市场对技术的需求,这时候分而治之的思想被提了出来,于是我们从单独架构发展到分布式架…

利用 yEd 软件做元数据管理 yEd Diagram editor 是我常用的 flow chart 制图工具, 另外我也用它画 ER 和 use case 图. 总结一下我喜欢 yEd 的原因:1. 出色的对齐功能2. 可随意拖动Node, 永远不用担心相连的 Edge 会自动断开连接3. 每个 Node 都自带一个Label, 加说明文字非常方便4. 每个 Edge 都自带一个Label, 加说明文字非常方便 今天总结的是一个非常有价值的使用场景, 在数据仓库和大数据平台中, 数据表的关系…

fieldmeta: 基于springboot的字段元数据管理 version:Alpha 0.0.1 ,码云地址:https://gitee.com/klguang/fieldmeta 元数据(Metadata), 又称中介数据.中继数据,为描述数据的数据(data about data), fieldmeta 就是描述数据库字段.实体字段.页面字段的属性和关系的数据,以及配置字段映射规则.约束校验规则.显示查询规则等. 程序开发离不开对数据的管理,充分利用fieldmeta可大大提高开发的效…

元数据管理概述 HDFS元数据,按类型分,主要包括以下几个部分: 1.文件.目录自身的属性信息,例如文件名,目录名,修改信息等. 2.文件记录的信息的存储相关的信息,例如存储块信息,分块情况,副本个数等. 3.记录 HDFS 的 Datanode 的信息,用于 DataNode 的管理. 按形式分为内存元数据和元数据文件两种,分别存在内存和磁盘上. HDFS 磁盘上元数据文件分为两类,用于持久化存储: fsimage 镜像文件:是元数据的一个持久化的检查点,包含 Hadoop 文件系统中的所有目…

1. 数据元 data element(数据元素),单个数据单元,是数据的基本单位.参阅data field(数据字段). 2. 元数据 首先,我们举个例子来看看什么叫做“元”,在后现代主义文学中有一种小说叫作“元小说”,也就是“关于小说的小说”.传统小说就是围绕着主人公描述一系列发生的事件.而元小说则更关心作者是如何写这本小说的,例如写作的背景,用了什么样的写作手法,在创作过程中发生了什么事情. 那么举二反三,元数据就是“描述数据的数据”.元数据是指从信息资源中抽取出来的用于说明其特征.内容的…

什么是元数据?引用百科的描述就是:元数据(Metadata),又称中介数据.中继数据,为描述数据的数据(data about data),主要是描述数据属性(property)的信息: 看起来有点抽象?那我们看下具体场景有哪些: 1.数据库中的sysobjects.syscolumns,就是存储了表.视图.列等结构信息,我们可以查询到这些对象的详细信息,比如某一列的名称.类型.长度.描述……,有做过自动生成代码的朋友比较清楚其中的作用. 2.具有高度可配置性的程序,比如自定义表单.列表等,存储的…

京东云对象存储是在 2016 年作为公有云对外公开的,主要特点是可靠.安全.海量.低成本,应用于包括一些常用的业务场景,比如京东内部的京东商城视频/图片云存储,面向京东云公有云外部的开发者的服务,和面向政府.企业的私有云服务,甚至混合云服务. 本文将介绍京东云对象存储服务的架构演进,以及迁移到 TiKV 的经验. 一.对象存储简介 首先举例说明一下这里的"对象 (Object)"概念.比如我们把一张照片当作一个"对象",除了照片本身的二进制数据,它还应该包含一些元信…

很多企业在做BI项目时,一开始的目标都是想通过梳理管理逻辑,帮助企业搭建可视化管理模型与深化管理的精细度,及时发现企业经营管理中的问题. 但在项目实施和验收时,BI却变成了报表开发项目,而报表的需求往往和个人习惯有关,一旦人员发生变动,尤其是新入职的高层,会把前公司的内容搬过来,这就需要重新开发一大堆报表. 如果不从源头进行控制,被动服务模式下的IT不可能满足所有人的报表需求.接下来我们要讲的这个案例就真实反应了这个过程,同时也为大家解析问题产生的原因并找到解决问题的方法,建议所有有计划或已经实…

本文主要从元数据的定义.作用.元数据管理现状.管理标准和元数据管理功能等方面讲述了我对元数据(Metadata)和元数据管理的认知及理解. 元数据管理 一.元数据的定义 按照传统的定义,元数据(Metadata)是关于数据的数据.在数据仓库系统中,元数据可以帮助数据仓库管理员和数据仓库的开发人员非常方便地找到他们所关心的数据:元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据,可将其按用途的不同分为两类:技术元数据(Technical Metadata)和业务元数据(Business Metada…