1.项目简介 Apache Atlas是Hadoop社区为解决Hadoop生态系统的元数据治理问题而产生的开源项目,它为Hadoop集群提供了包括数据分类.集中策略引擎.数据血缘.安全和生命周期管理在内的元数据治理核心能力. 官网地址:http://atlas.apache.org/ 2.项目架构 Data Hub使用的是Generalized metadata architecture(GMA),重点面对多种元数据可伸缩性的四项挑战. 建模:以对开发人员友好的方式对所有类型的元数据和关系进行建

牛津大学NIE金融大数据实验室王宁:数据治理的现状和实践 我是牛津互联网研究院的研究员,是英国开放互联网的一个主要的研究机构和相关政策制订的一个机构.今天主要给大家介绍一下英国数据治理的一些现状和实践.Data.gov.uk就是相当于英国的电子政务云.我不知道大家还记不记得这个画面,这是2012年伦敦奥运会的时候,当时的一幕,一个房子拉开了之后一个人在里面座着打计算机,这个人是一个英国籍也是牛津大学毕业的科学家,也是万维网之父.他当时创造互联网时候当时是一个博士生,他有一个想法就是说能不能有一个

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

作者:Mars Lan, Seyi Adebajo, Shirshanka Das 译者: DataPiepline yaran 作为全球最大的职场社交平台,LinkedIn的数据团队不断致力于扩展其基础架构,以满足不断增长的大数据生态系统需求.随着数据量和丰富度的增长,对数据科学家和工程师而言:发现数据资产,理解它们的来源并基于这些见解采取适当的行动变得愈发具有挑战. 为了在数据增长的同时继续扩展数据的生产力和创新力,我们创建了一个通用的元数据搜索和发现工具Data Hub. 一.扩展元数据

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

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

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

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

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

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

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

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

从10g开始,Oracle提供更高效的Data Pump(即expdp/impdp)来进行数据的导入和导出,老的exp/imp还可以用,但已经不建议使用.注意:expdp/impdp和exp/imp之间互不兼容,也就是说exp导出的文件只能用imp导入,expdp导出的文件只能用impdp导入. Data Pump的组成部分   Data Pump有以下三个部分组成: 客户端工具:expdp/impdp Data Pump API (即DBMS_DATAPUMP) Metadata API(即D

使用Core Data进行数据持久化存储   一,Core Data介绍 1,Core Data是iOS5之后才出现的一个数据持久化存储框架,它提供了对象-关系映射(ORM)的功能,即能够将对象转化成数据,也能够将保存在数据库中的数据还原成对象. 2,虽然其底层也是由类似于SQL的技术来实现,但我们不需要编写任何SQL语句,有点像Java开发中的Hibernate持久化框架 3,Core Data数据最终的存储类型可以是:SQLite数据库,XML,二进制,内存里,或自定义数据类型. 4,与SQ

D3 中绑定数据大多是由 data() 函数来完成的,它是怎样工作的,它与 datum() 有什么区别呢? data()函数能够将数组各项分别绑定到各元素上,而且能够设置绑定的规则.data()还能够处理数组长度与元素数量不一致的情况.当数组长度大于元素数量,能为多余数据预留元素位置,以便将来插入新元素:当数组长度小于元素数量时,能提供指向多余元素的方法,以便将来删除.下面来剖析data()是如何绑定数据的,相比datum()有哪些新功能. data()的工作过程 假设body中有三个段落元素p

Oracle Data Pump(以下简称数据泵)是Oracle 10g开始提供的一种数据迁移工具,同时也被广大DBA用来作为数据库的逻辑备份工具和体量较小的数据迁移工具.与传统的数据导出/导入工具,即exp/imp工具相比,数据泵更为高效和安全,数据泵主要包含以下三个部分: 操作系统命令行客户端,expdp和impdp: DBMS_DATAPUMP PL/SQL包(也被认为是Data Pump API): DBMS_METADATA PL/SQL包(也被认为是Metadata API). DB

vue filters中 this指向的不是vue实例,但想要获取vue实例中data中的数据,可以采用下面方法.在 beforeCreate中将vue实例赋值给全局变量app0,然后filters中即可通过app0获取data中数据 <!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8"> <title>Title</title>

https://en.wikipedia.org/wiki/Common_Gateway_Interface In computing, Common Gateway Interface (CGI) offers a standard protocol for web servers to interface with executable programs running on a serverthat generate web pages dynamically. Such programs

一.故事背景 A企业是易普优APS重要客户之一,是某行业的龙头企业:APS项目历时7个月顺利上线,十个月验收!通过易普优APS的顺利实施,建成了集团的精益计划管控运营平台,树立计划的权威与指挥棒作用,让物流配送.生产执行服从生产计划统一指挥调度,结束了计划.物料相互扯皮等待的死循环,促进了PMC体系朝着正反馈方向不断优化. 二.基础数据现状 A企业有200多个客户,现有10000多笔成品工艺资料,但现有ERP系统的工艺资料规范性差,对于APS的参数获取难度相当大,无法准确获取参数就无法实现自动排

Core Data存储数据的时候崩溃,崩溃信息: reason: 'This NSPersistentStoreCoordinator has no persistent stores (unknown).  It cannot perform a save operation.' 创建一个全局断点,发现最后断点停在存储协调器设置数据库URL的地方. 最后发现桌面并不存在test2这个文件夹,当test2文件夹存在是,就不会崩溃. Core Data测试Demo下载