问题导读 1.Atlas是什么? 2.Atlas能干什么? 3.Atlas血统关系是什么? Atlas现在被企业使用的越来越多,我们可能听说过,但是具体它是什么,能干什么的,我们可能不清楚。 因此我们要解决第一个问题,Atlas是什么? 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生态系统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。 上面我们或许听着比较懵圈,都是啥,元数据治理是啥?为啥要元数据治理?元数据不就是用来描述数据的数据,我们这么理解没有错的,不过这个是其中重要的一项。比如Hive的元数据,那是需要第三方数据库的,大多存储到mysql中。为啥又出来一个Atlas,它能管理Hive的元数据吗?别说,还真可以的。那为啥要用Atlas来管理。这就涉及到我们的第二个问题,Atlas能干什么?。 Atlas能干什么? 其实很多大数据组件都有元数据管理,比如: Hive保存在外部数据库中,比如Mysql Hadoop元数据保存在Namenode,元数据的存储格式:data/hadoopdata/目录下 name:元数据存储目录 namenode存储元数据的存储目录 Kakfa元数据一般保存在zookeeper中 等等以上,我们的元数据每个大数据组件都有保存的地方,为啥还需要Atlas。 上面元数据是为了功能而生,都是单独的系统,散落在各个组件中,而我们能不能把这些元数据统一管理,而且数据的变化我们也能看到那就更好了。而且如果能把我们整个集群的大数据组件的元数据我们都能看到,那就更好了。看到这些有什么好处?比如我们想找到Hive有哪些表,想查看我们数据是怎么来的。这时候数据管理工具就产生了--Atlas,用来管理元数据的平台。 我们知道了Atlas是什么,能干什么,可能是比较通透了。可是还不够详细,那么接下来我们看看Atlas有哪些功能,有什么特点。这里直接借用《大数据治理与安全从理论到开源实践》书中内容。
作为一个服务提供者,高可用是一个不得不说的话题,那么今天我们就来聊一聊 HDFS 的高可用,我们主要从以下几点来简单说一说:
如果我说:元数据(Meta Data),就是描述数据的数据。没有技术背景加持的路人粉看到这句「绕口令」,内心可能会浮现这样的想法:
数据湖听起来很简单:把数据或信息汇集到一个结合处理速度和存储空间的大数据系统――Hadoop集群或内存解决方案,那样业务部门就能访问数据,获取新的洞察力。不过,与IT行业的许多技术一样,现实比梦想困难
每个组织都有自己的数据管理方式。有的公司准备自研并制定了长期计划,有的公司使用最新的数据管理工具和技术,有的公司则是为了满足监管机构的要求。这几种的思路完全不一样。
首先,我们想要让我们的系统变得高度可配置。不仅是像屏幕颜色和提示文本这样的事物,而且也包括诸如算法、数据库产品、中间件技术和用户界面风格之类更深层面的选择。这些选择应该作为配置选项、而不是通过集成或工程( engineering )实现。
随着公司越来越多的利用数据为企业提供支撑,推动创新。了解数据的准确性,可靠性就非常重要。数十年来,对于数据治理的工作一直依靠数据目录来完成,但是这就足够了吗?
定义 元数据最本质、最抽象的定义为:data about data (关于数据的数据)。它是一种广泛存在的现象,在许多领域有其具体的定义和应用。 我的理解就是对数据进行说明、描述。不知道我的这个理解对不对?呵呵。 SQL Server 里面有两个表,我们可以用这个SQL语句来查看一下,我们可以看到数据库里面的表和字段的信息。那么这些数据是不是可以看做是一种“元数据”呢? SELECT TOP 100 PERCENT tbl.name AS 表名, col.name AS
2011年的时候我们在百度搜索Hadoop相关的问题每天只有零星几个,2015年再去百度搜索Hadoop已经有800多万个问题,而如今已然已经过亿了,Hadoop已成为大数据必备的基础设施了。Hadoop被公认是一套行业大数据标准开源软件,在分布式环境下提供了海量数据的处理能力。几乎所有主流厂商都围绕Hadoop开发工具、开源软件、商业化工具和技术服务。近年大型IT公司,如EMC、Microsoft、Intel、Teradata、Cisco都明显增加了Hadoop方面的投入。那么到底什么是Hadoop?它有什么作用?它的基础架构是怎么样的?今天就Hadoop的这些基本概念来做一次简单的梳理。
Spring Data 提供了复杂的支持,以透明地跟踪谁创建或更改了实体以及更改发生的时间。要从功能中获益,您必须为实体类配置审计元数据,这些元数据可以使用注释或通过实现接口来定义。此外,必须通过注解配置或 XML 配置来进行审计以注册所需的基础架构组件。有关配置示例,请参见特定于商店的部分。
当今,数字化转型正在各行业快速发展,以数据、流量、知识为主的的数字经济时代到来,数据在其中的重要性不言而喻。 在企业内部,数据团队正逐渐变成一个专业、独立的部门,未来数据部门的肩上要扛起包括保证数据质
问题导读 1.hive数据分为那两种类型? 2.什么表数据? 3.什么是元数据? 4.Hive表里面导入数据的本质什么? 5.表、分区、桶之间之间的关系是什么? 6.外部表和表的区别是什么? Hive的数据分为表数据和元数据,表数据是Hive中表格(table)具有的数据;而元数据是用来存储表的名字,表的列和分区及其属性,表的属性(是否为外部表等),表的数据所在目录等。下面分别来介绍。 一、Hive的数据存储 在让你真正明白什么是hive 博文中我们提到Hive是基于Hadoop分布式文件系统的,
自然框架里的元数据 元数据的职责: 自然框架里的元数据有三个职责:描述数据库(字段、表、视图等),描述项目(功能节点、操作按钮等),项目和数据库的关系(一个列表页面里需要显示哪些字段、哪些查询条
本文主要探讨了在.NET/ASP.NET MVC中如何利用ModelMetadata实现Model与View之间的组合关系。首先介绍了ModelMetadata的基本概念,然后详细阐述了如何使用ModelMetadata来驱动设计。最后,通过一个实际的案例展示了如何使用ModelMetadata来实现Model与View之间的组合关系。
该参数值仅用于参考 , 如果需要开发 视频 根据 旋转元数据 自动旋转的功能 , 只需要阅读 ffplay 程序的 处理 -autorotate 参数 的源码即可 ;
元数据(Metadata)是描述数据的数据。元数据按用途不同分为技术元数据、业务元数据和管理元数据。
对于那些考虑进行云计算部署的企业来说,有效的成本管理对于成功至关重要。企业需要最大程度地利用云计算技术,需要在关键活动领域中尽早采取行动,以便随着云计算足迹的增加而有效地优化成本。
《DAMA 数据管理知识体系指南》一书给出的定义:数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合(规划、监控和执行)。数据治理职能指导其他数据管理职能如何执行。
自然框架里面,添加数据的思路、流程: 1、 根据元数据绘制表单。 2、 用户看到表单后就可以录入数据了。 3、 在前台使用正则来做验证。 4、 通过后提交给后台。 5、 本着提交过来的数据都不可信的原则,在后台还要再次进行验证。 6、 验证合格后,设置一个中断点。请注意这一步。 7、 根据元数据,拼接成参数化的SQL,以及存储过程的参数,再根据用户输入的数据设置参数值。 8、 都准备好了之后就可以通过ADO.net提交给数据库了。 以上看似步骤很多,其实除了第六步
在运维开发中,经常会有类似的需求,这里的数据变化了,另外一个地方也应该发生变化,应该实现级联,看起来是很简单的需求,但是什么时候触发,触发时需要做哪些检查,这些事情细细琢磨起来,发现真是一个浩大的工程,元数据不应该是手工录入,而是应该通过流程来写入。
这个平台是你为客户,员工,以及合作伙伴提供高度定制化体验的秘密器。利用这个平台,你可以自定义标准功能并可创建自定义页面,组件,app以及更多,而且会比你想象中的更快的完成这些工作。
文件系统是什么? 📷 存储数据的一般是磁盘这样的物理设备,但是一般直接购买磁盘不借助任何工具是无法直接使用的。而操作系统中的文件系统就是抽象物理磁盘从而为用户提供存储服务,其中文件和目录是文件系统为用
Hive 提供标准的 SQL 功能,Hive 的 SQL 也可以通过用户定义的函数(UDF),用户定义的集合(UDAF)和用户定义的表函数(UDTF)扩展为用户代码。
JuiceFS 是一个创新性的软件产品,很多初次尝试的小伙伴对产品和用法感到很多疑惑,所以为了帮助大家快速理解并上手 JuiceFS,我们整理了24个关于 JuiceFS 经典的问题答案,相信经过这 24 问,大家对 JuiceFS 会有更清晰的认识,使用上也会更加得心应手。
元数据采集是元数据产品的核心部分,如何提升采集效率是需要仔细斟酌的事情,既要保持稳定性也要保持跟上主流技术的发展趋势。元数据产品从最初集中式WEB应用系统到现在流行的分布式、微服务这种系统架构,原有元数据采集效率已不能满足应用的需求了。
小B是一名数据分析师,他问小A XXX的所有指标给我一下,小A“鄙视的”给了他一个文档。
Spring 框架最核心的就是IoC(Inversion of Control,控制反转)容器。
Google的论文整体描述十分详细,可以作为理论来学习,LinkedIn已经开源了一个版本的系统,可以看成最佳实践。两者结合起来,还是很能拓展思路的。 标题有点吸引人眼球的嫌疑,不过内容的确是从这两个
0x00 前言 本篇分享是元数据管理的内容,主要参考Google在2016年发布的论文《Goods: Organizing Google’s Datasets》以及 Linkedin 在2016年新开源的项目:WhereHows,当然也有笔者的一点理解。 Google 的论文整体描述十分详细,可以作为理论来学习,LinkedIn 已经开源了一个版本的系统,可以看成最佳实践。两者结合起来,还是很能拓展思路的。 不太清楚 Google 和 Linkedin 真实的系统做成什么样,是不是像 Gfs 那样自己已经
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。
不要使用此安装方式,讲述这种安装方式,仅仅用于测试hive默认使用derby数据库的缺陷。你可以在下面的安装步骤中看到,我连环境变量都没有配置。
Hbase理论知识点概要 问题01:Hbase的功能与应用场景? 功能:Hbase是一个分布式的、基于分布式内存和HDFS的按列存储的、NoSQL数据库 应用:Hbase适合于需要实时的对大量数据进行快速、随机读写访问的场景 问题02:Hbase有什么特点? 分布式的,可以实现高并发的数据读写 上层构建分布式内存,可以实现高性能、随机、实时的读写 底层基于HDFS,可以实现大数据 按列存储,基于列实现数据存储,灵活性更高 问题03:Hbase设计思想是什么? 设计思想
Labels(标签)和Annotations(注解)都是将元数据附加到Kubernetes中对象的方法,但是你知道这两者之间的区别吗?
前面我所用的表hive_table其实用hive查询时查得还是hdfs上的数据,那我们用mysql到底是存储的什么,元数据到底是什么? 元数据其实是数据的类型和我们用hive怎么拆分这个表的信息的合集,比如说我去查看我的mysql上的元数据到底长什么样 (1)先进入hive数据库(此数据库事先已经创建好,在hive的配置文件中我们已经设置好,并且把密码也写在了配置文件中)
1,大数据平台——是指服务于大数据计算或存储的平台,包括大数据的计算集群(hive、spark、flink、storm等等)和存储集群(如hadoop、hbase等等)。 2,大数据平台涉及的元数据——由大数据作业的业务逻辑直接读写处理的业务数据,都不是元数据,除此之外的数据都是元数据。例如数据表的schema信息、任务之间的血缘关系、任务的权限映射关系、数据的业务属性、数据占用的磁盘空间等等。
HDFS的架构是什么样子呢?常见的有主从架构,master-slave模式。这里就要介绍一下概念,首先NameNode,一个jvm进程,一个集群只有一个,可以看成是master,是整个集群的中心指挥官,其实就是文件命名空间,文件目录的形式,/a/b/c,可以通过目录去对应文件。这里有一个block的概念,一个大的文件最终存储到硬件上会分成几个块,比如1G,分成8块,每块128M,可能会存储到机器1,机器2,或者更多。
一个软件产品存储架构是需要仔细斟酌和考虑的事情,既要保持稳定性也要保持跟上主流技术的发展趋势。元数据产品从最初主要支持关系型的数据管理到现在的大数据平台、数据湖、微服务这种新的数据架构形态的管理。原有的存储架构从分析元数据关系效率、检索速度都不能满足应用的需求了。
2022年5月24日-27日,经 Apache IoTDB 社区投票,周钰坤、谢其骏陆续成为 Apache IoTDB Committer 。今天和大家分享他们两位与 Apache IoTDB 的故事。
【新智元导读】谷歌、IBM 和其他一些科技公司联合推出了开源 API Grafeas,能够存储、查询和检索所有类型软件组件的重要元数据,帮助企业构建规模尺度上的安全和管理的综合模型,为企业定义统一的
1、scala 语言有什么特点,相比java有什么优点? 2、什么是Scala的伴生类和伴生对象? 3、spark有什么特点,处理大数据有什么优势? 4、Spark技术栈有哪些组件,每个组件都有
微软放弃Sandcastle有些年头了,微软最近开源了全新的文档生成工具DocFX,目前支持C#和VB,类似JSDoc或Sphinx,可以从源代码中提取注释生成文档之外,而且还有语法支持你加入其他的文件链接到API添加额外的说明,DocFX会扫描你的源代码和附加的文件为你生成一个完整的HTML模版网站,你可以自己通过模版定制,目前已经内嵌了几个模版,包括静态的HTML页面和AngularJS页面。你还可以自己定制模版,具体参考 how to create custom template。 源代码: http
你可能在随意的 Python 代码中见过这个 @wraps 的东西,你可能想知道这到底是什么?
在各种数字化的影响下,将企业环境中的各种元数据整合利用至关重要。对于企业来说,选择适合自己的元数据管理工具将能最大化发挥元数据的作用,以协助企业完成在数据方面的战略目标。
光阴似箭,岁月如刀。小编已经从刚毕业时堤上看风的白衣少年,变成了一个有五年开发经验的半老程序员。五年——是一个非常重要的时间节点,意味你见过很多套技术构架,学过很多技术组件,写过很多行代码,有了自己的技术理解、知识体系和编码风格。这个时候我们对待技术的态度已经从扩宽广度,慢慢转变成沉淀深度为主了。
上一篇说到的PowerBIDeskTop报表元数据批量更新,今天正式发布到Excel催化剂中,使用非常简单,有机会再录个视频和大家一起分享。
在您复杂的IT基础设施中提供全面的可视性并不容易。这就是为什么每当提出网络分析的问题时,如何确定实际问题是什么总是一个挑战。而随着时间的推移,网络工程师们仍然面临着如何在监控网络上的流量方面保持领先的斗争。当涉及到网络分析时,没有必要让自己紧张。有几种网络分析方法可以选择:NetFlow、Packet Data或Metadata。但是,哪种方法适合你和你所负责的故障排除和保护的环境呢?让我们从一些人认为是黄金标准的分析方法开始–packet data。
•Hive是通过构建元数据,映射HDFS文件构建成表,本质还是HDFS,实现离线大数据仓库 •Hbase是通过构建上层分布式内存,底层HDFS,实现大数据实时存储的NoSQL数据库
每隔一段时间,会由secondary namenode将namenode上积累的所有edits和一个最新的fsimage下载到本地,并加载到内存进行merge(这个过程称为checkpoint)
“元数据管理是企业数据治理的基础”,在数据治理战略实施的时候,这是我们经常会听到看到的一句话。但是,数据治理的概念在国内还并未普及,如何打好数据治理的基础更是一头雾水。作为一名企业管理人员、一名IT人员、或者是一名数据行业从业者,理解数据治理的首要任务,就是——理解元数据,理解元数据管理。
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