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

目前,Amundsen并不支持表级别和列级别的数据血缘功能,也没有办法展示数据的来龙去脉. 作为Amundsen一项非常核心的功能,Lineage功能早已经提上日程,并进入设计与研发阶段.本位将展示此功能的一些基本设计. 概述 初步设计是通过表详情页,进入到相关页面,来展示表的来源与输出. 作为这项新的功能,就涉及到了几个新的概念. 新的概念 Lineage:这是一个术语,代表了数据流的传递过程,从一个实体到另一个实体.特别是ETL的过程,重点关注表到表,列到列的数据流转过程. Upstream

  l  数据血缘关系(data lineage) 数据血缘属于数据治理中的一个概念,是在数据溯源的过程中找到相关数据之间的联系,它是一个逻辑概念.数据治理中经常提到血缘分析,血缘分析是保证数据融合的一个手段,通过血缘分析实现数据融合处理的可追溯.数据血缘是指数据产生的链路,直白点说,就是我们这个数据是怎么来的,经过了哪些过程和阶段. l  SQLFlow是什么?  SQLFlow 通过分析各种数据库对象定义(DDL)语句.数据操作(DML) 语句.ETL/ELT中使用的存储过程(Proceud

利用job提升马哈鱼数据血缘分析效率 一.Job基本知识 前面文章中已介绍马哈鱼的基本功能,其中一个是job,job其实是一个任务集合处理的概念,就是让用户通过job,可以一次递交所有需要处理的 SQL,SQLFlow处理这些 SQL,把所有的数据血缘都分析出来.从用户角度,job包含job list和The Latest Job.其中,job list是当前用户所有的job.而The Latest Job是所有用户job中最新的job列表.本文向您重点介绍job的作用及用法. job是马哈鱼收

数据治理中Oracle SQL和存储过程的数据血缘分析   数据治理中的一个重要基础工作是分析组织中数据的血缘关系.有了完整的数据血缘关系,我们可以用它进行数据溯源.表和字段变更的影响分析.数据合规性的证明.数据质量的检查等. 分析数据血缘的方法主要分为四类 自动解析 系统跟踪 机器学习 人工收集 自动解析主要是利用工具解析 SQL 语句.存储过程和 ETL等文件. 本文以 Oracle 为例,来说明如何分析 SQL 和存储过程中的数据血缘. 产生数据血缘的 SQL 语句 SELECT INSE

马哈鱼数据血缘分析器是一个分析数据血缘关系的平台,可以在线直接递交 SQL 语句进行分析,也可以选择连接指定数据库获取 metadata.从本地上传文件目录.或从指定 git 仓库获取脚本进行分析. 本文介绍如果利用马哈鱼来分析SQL的case-when语句中字段依赖关系. 一个简单的Case 考虑如下SQL: select case when a.kamut=1 and b.teur IS null then 'no locks' when a.kamut=1 then b.teur else

使用grabit分析mysql数据库中的数据血缘关系 Grabit 是一个辅助工具,用于从数据库.GitHub 等修订系统.bitbucket 和文件系统等各种来源收集 SQL 脚本和存储过程,然后将其推送到 SQLFlow 服务器进行分析并生成元数据和数据沿袭. Grabit 官方获取地址:https://www.gudusoft.com/grabit/ 1.Grabit 的主要用途 连接到数据库 从Oracle.SQL Server等数据库中提取创建表.创建视图和存储过程等SQL查询,并发送

2019年1月18日,由阿里巴巴 MaxCompute开发者社区和阿里云栖社区联合主办的“阿里云栖开发者沙龙大数据技术专场”走近北京联合大学,本次技术沙龙上,高德数据技术专家苗翌辰为大家分享了高德如何应用MaxCompute来管理数据架构,开发易用.高效以及弹性的高德应用,为用户提供更优质的出行服务. 以下内容根据演讲视频以及PPT整理而成 一.高德的业务和数据 地图描绘需要很多支撑数据,包括现实中的道路信息.路形以及路况等.下面的轨迹热力图展示了高德地图显示的北京联合大学的周边路况,描绘了点.

本篇文章内容来自2016年TOP100summit 链家网大数据部资深研发架构师李小龙的案例分享. 编辑:Cynthia 李小龙:链家网大数据部资深研发架构师,负责大数据工具平台化相关的工作.专注于数据仓库.任务流调度.元数据管理.自助报表等领域.之前在百度从事了四年的数据仓库和工具平台的研发工作. 导读:链家网大数据部门负责收集加工公司各产品线的数据,并为链家集团各业务部门提供数据支撑.本文分享链家网大数据部成立后,在发展变革中遇到的一些问题和挑战,架构团队是如何构建一站式的数据平台来解决获取

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.

转载http://bigdata.51cto.com/art/201710/554810.htm 一.文章主题 本文主要讲解数据仓库的一个重要环节:如何设计数据分层!其它关于数据仓库的内容可参考之前的文章. 本文对数据分层的讨论适合下面一些场景,超过该范围场景 or 数据仓库经验丰富的大神就不必浪费时间看了. 数据建设刚起步,大部分的数据经过粗暴的数据接入后就直接对接业务. 数据建设发展到一定阶段,发现数据的使用杂乱无章,各种业务都是从原始数据直接计算而得. 各种重复计算,严重浪费了计算资源,需

引言 在本系列的前面两篇文章(<数据智能时代来临:本质及技术体系要求>和<多维度分析系统的选型方法>)之中,我们概括性地阐述了对于数据智能的理解,并根据工作中团队涉及到的多维度分析系统的选型方法进行了穿插介绍.按照原先的规划,我们接下去的内容会涉及数据智能平台中的治理.安全计算以及质量保证方面. 不过,计划不如变化快,最近这段时间"数据中台"这个词非常热,有人问了我两个问题:"数据中台"与这个系列的核心"数据智能的技术体系"

在这个“数据即资产”的时代,大数据技术和体量都有了前所未有的进步,若企业能有效使用数据,让数据赚钱,这必将成为企业数字化转型升级的有力武器. 奇点云自研的一站式大数据智能服务平台——DataSimba,旨在提供数据采集.数据加工.数据治理.数据规范.数据资产.数据服务等全链路的产品+技术+方法论服务,构建面向业务应用的大数据智能平台.其主要核心模块包括了数据开发套件.数据治理套件.数据服务引擎.数据智能.数据安全. 1.数据采集 数据采集作为数据中台第一个环节,不仅仅是要“采集”,也要将数据合理

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

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

大数据篇:一文读懂@数据仓库 1 网络词汇总结 1.1 数据中台 数据中台是聚合和治理跨域数据,将数据抽象封装成服务,提供给前台以业务价值的逻辑概念. 数据中台是一套可持续"让企业的数据用起来"的机制,一种战略选择和组织形式,是依据企业特有的业务模式和组织架构,通过有形的产品和实施方法论支撑,构建一套持续不断把数据变成资产并服务于业务的机制. 数据中台连接数据前台和后台,突破数据局限,为企业提供更灵活.高效.低成本的数据分析挖掘服务,避免企业为满足具体某部门某种数据分析需求而投放大量高

摘要:从比特到信息,这说的其实就是企业数字化转型,让数据的价值充分发挥出来,变成信息. 今天,企业对数据越来越重视,数据已经成为了企业新型的资产,甚至是核心资产,最近流传一句非常有意思的话:从比特到信息,这说的其实就是企业数字化转型,让数据的价值充分发挥出来,变成信息. 企业数字化转型核心就是在对自身数据深度认知的基础之上,管好数,用好数.然而这其实是一个非常不容易的过程,它面临着三道急需跨越的鸿沟: 第一道鸿沟是数据孤岛,传统的IT信息架构建设是应用驱动着往前走,存在“数据碎片化”,各企业和部

1. 起源 作为印度最大的在线杂货公司的数据工程师,我们面临的主要挑战之一是让数据在整个组织中的更易用.但当评估这一目标时,我们意识到数据管道频繁出现错误已经导致业务团队对数据失去信心,结果导致他们永远无法确定哪个数据源是正确的并且可用于分析,因此每个步骤都会咨询数据平台团队,数据平台团队原本应该提供尽可能独立地做出基于数据的正确决策而又不减慢速度的工具. 现代数据平台会从许多不同的.不互连的,不同系统中收集数据,并且很容易出现数据收集问题,例如重复记录,错过更新等.为解决这些问题,我们对数据平

摘要:今天我们就来解构数据湖的核心需求,同时深度对比Apache CarbonData.Hudi和Open Delta三大解决方案,帮助用户更好地针对自身场景来做数据湖方案选型. 背景 我们已经看到,人们更热衷于高效可靠的解决方案,拥有为数据湖提供应对突变和事务处理的能力.在数据湖中,用户基于一组数据生成报告是非常常见的.随着各种类型的数据汇入数据湖,数据的状态不会一层不变.需要改变各种数据的用例包括随时间变化的时序数据.延迟到达的时延数据.平衡实时可用性和回填.状态变化的数据(如CDC).数据

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