更多技术交流.求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,并进入官方交流群 DataLeap 是火山引擎数智平台 VeDI 旗下的大数据研发治理套件产品,帮助用户快速完成数据集成.开发.运维.治理.资产.安全等全套数据中台建设,降低工作成本和数据维护成本.挖掘数据价值.为企业决策提供数据支撑. 本篇文章主要围绕火山引擎 DataLeap 一站式数据治理实践展开分享,从数据治理思路.平台建设以及能力升级三个步骤出发,带你全面复制字节跳动数据治理经验. ▌机遇与挑战 数据治理存在落地困难的问题,体…

更多技术交流.求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,并进入官方交流群 实例 DAG 介绍 DataLeap 是火山引擎自研的一站式大数据中台解决方案,集数据集成.开发.运维.治理.资产管理能力于一身的大数据研发治理套件.在平台中,一个核心的功能为任务的调度,会根据任务设置的调度频率(月级,日级,小时级等)运行任务,从而生成对应的实例.   在数仓研发中,不同的表之间会存在依赖关系,而产生表数据的任务实例,也会因此存在依赖关系.只有在上游实例运行成功.下游实例到达设定的运行时间且资源充足的…

更多技术交流.求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复[1]进入官方交流群 导读:经过十多年的发展,数据治理在传统行业以及新兴互联网公司都已经产生落地实践.字节跳动也在探索一种分布式的数据治理方式.本篇内容来源于火山引擎超话数据直播活动的回顾,将从以下四个部分展开分享: 字节的挑战与实践 数据治理的发展与分布式 分布式自治架构 分布式自治核心能力 字节的挑战与实践 首先来看一个问题:"一家公司,数据体系要怎么搭建?" 方案一: 整体规划,系统架构驱动 方案二:问题出发,业务价…

更多技术交流.求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复[1]进入官方交流群 DataLeap 是火山引擎数智平台 VeDI 旗下的大数据研发治理套件产品,帮助用户快速完成数据集成.开发.运维.治理.资产.安全等全套数据中台建设,降低工作成本和数据维护成本.挖掘数据价值.为企业决策提供数据支撑. 数据血缘是帮助用户找数据.理解数据以及使数据发挥价值的基础能力.基于字节跳动内部沉淀的数据治理经验,火山引擎 DataLeap 具备完备的数据血缘能力,本文将从数据血缘应用背景.发展概况.架构演…

  Data Catalog 通过汇总技术和业务元数据,解决大数据生产者组织梳理数据.数据消费者找数和理解数的业务场景.本篇内容源自于火山引擎大数据研发治理套件 DataLeap 中的 Data Catalog 功能模块的实践,主要介绍 Data Catalog 在公有云部署和发布中遇到挑战及解决方案. 背景 Data Catalog 是一种元数据管理的服务,会收集技术元数据,并在其基础上提供更丰富的业务上下文与语义,通常支持元数据编目.查找.详情浏览等功能.目前 Data Catalog 作为…

  摘要 DataLeap 是火山引擎数智平台 VeDI 旗下的大数据研发治理套件产品,帮助用户快速完成数据集成.开发.运维.治理.资产.安全等全套数据中台建设,降低工作成本和数据维护成本.挖掘数据价值.为企业决策提供数据支撑. 火山引擎 DataLeap 的 Data Catalog 系统通过汇总和组织各种元数据,解决了数据生产者梳理数据.数据消费者找数和理解数的业务场景,其中搜索是 Data Catalog 的主要功能之一.本文详细介绍火山引擎 DataLeap 的 Data Catalog…

转自http://www.cnblogs.com/end/archive/2012/02/05/2339152.html 随着互联网.移动互联网和物联网的发展,谁也无法否认,我们已经切实地迎来了一个海量数据的时代,数据调查公司IDC预计2011年的数据总量将达到1.8万亿GB,对这些海量数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求. 作为一家互联网数据分析公司,我们在海量数据的分析领域那真是被“逼上梁山”.多年来在严苛的业务需求和数据压力下,我们几乎尝试了所有可能的大数据分析方法,最终落地于Had…

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…

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…

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…