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DataHub数据管理平台概述

这个可扩展的数据平台专为开发人员构建,以应对快速发展的数据生态系统的复杂性,并帮助数据从业者充分利用组织内数据的总价值。 以下是 DataHub 当前功能的概述。...搜索和发现 搜索数据堆栈 DataHub 的统一搜索体验可跨数据库、数据湖、BI 平台、ML 特征存储、编排工具等显示结果 追踪端到端血缘 通过跟踪跨平台、数据集、ETL/ELT 管道、图表...查看数据 360一目了然 结合技术和逻辑数据,提供数据实体的 360° 视图。...创建新策略时,您将能够定义以下内容: ·策略类型- 平台(顶级 DataHub 平台权限,即管理用户、组和策略)或数据(操作所有权、标签、文档等的能力) ·资源类型- 指定资源类型,例如数据集、仪表板...通过最大限度地减少操作自定义集成管道所需的开销,可以更轻松地将数据导入 DataHub。 原文链接:https://datahubproject.io/docs/features

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大数据平台数据管理

概念解释 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,都不是数据,除此之外的数据都是数据。...为什么要做数据管理 1,管理数据的好处——有助于用户更高效地分析数据,有助于系统和业务的优化,有助于数据的安全管控,有助于数据生命周期的管理,有助于任务问题的排查,有助于数据质量的保证。...2,怎样发挥数据的价值——数据信息通过服务的形式(例如REST接口)提供给上下游系统使用。 哪些数据纳入数据管理 这个问题也就是数据管理到底是管理什么。...对大数据开发平台来说,常见的数据包括以下6点: 1,数据表的结构schema信息 (1) SQL或者NoSQL中的表视图信息,例如MySQL中可以通过SHOW CREATE TABLE table_name

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    大数据平台:统一数据管理

    背景介绍 数据管理包括数据采集、存储、管理及应用等关键环节,是数据治理的基础与核心。但数据管理实践过程中通常会面临数据来源众多且分散在不同系统中、数据类型多样以及数据频繁变更等问题。...提供了构建元模型的语言和工具,例如包、类等 数据管理 常规的数据管理流程可分为如下5个步骤:模型定义、数据采集、数据加工、数据存储、数据应用。...统一数据ID加工:数据系统内部应生成唯一的数据ID,与原始平台的数据ID形成一对一的映射关系,便于数据进行全流程追溯和适配不同平台。...,为避免数据孤岛,企业内部通常会搭建统一数据平台,将数据汇总进行统一管理,对外提供统一服务,对内进行统一治理优化。...本文通过背景介绍、数据类型、数据标准、数据管理流程从理论上介绍统一数据管理,后续将针对各个流程子项进行详细说明。

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    数据管理数据管理

    主要目的是在异构环境下,帮助不同的数据仓库工具,平台数据知识库进行数据交换。这三个标准:UML、MOF和CWM形成了OMG建模和数据管理、交换结构的基础,推动了数据标准化的快速发展。...数据包括:模型、数据采集、数 据注册、数据应用、数据服务等; 8.1 架构设计 数据源层 数据源层是指数据管理平台所支持的数据来源的方式。...其中元模型管理模块用于操作模型,模型是对各个种类数据以及数据之 间关系的定义,模型包括两部分:一部分由数据管理平台产品内置的标准模型, 另一部分是用户根据管理需求自定义的模型。...;数据管理平台内置多种采集适配器,支持多种存储格式的数据自动获取,如:数据库、报表工具、ETL工具、文件系统等,同时无法完成自动获取的数据,提供了可自定义的数据采集模版完成数据的批量导入。...数据管理平台提供各类数据管理,包括:业务数据、技术数据和管理数据,支持数据的基本信息、属性、依赖关系、组合关系的增删改查操作。

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    数据管理的未来趋势——企业级数据管理(EMM)

    经过这些年的发展,国内外厂商在数据管理能力的建设上有了一定的经验积累,此篇文章分析了国内外市场现状,指出企业级数据管理正吸引着越来越多的厂商关注,有望成为未来数据管理的主流方向,提出了企业级数据管理需要具备的基本能力...企业级数据管理将成为 企业信息管理的核心 国内外对企业级数据管理的需求日益增加 仔细分析国内外现状,目前市场上对企业级数据管理的需求正日益增加: 1、数字化加速,企业内数据量成倍增长 数字化时代到来...企业级数据管理所需要 具备的基本能力 要实现企业级数据管理,需要具备以下几个方面的能力: ?...十年大型企业信息化架构设计与建设经验,曾任中国人民银行核心平台架构师。主持参与了国家开发银行大数据项目、中国人民银行软件开发平台、国家电网云计算平台等大型项目建设。...王轩对大数据行业有着深入的研究和洞察,并对企业信息化平台建设,企业云计算及大数据平台建设有着丰富经验。 ?

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    数据管理平台对比预研 Atlas VS Datahub VS Openmetadata

    数据管理平台层出不穷,但目前主流的还是Atlas、Datahub、Openmetadata三家,那么我们该如何选择呢? 本文就带大家对比一下。要了解元数据管理平台,先要从架构说起。...毫无疑问,从活跃度和发展趋势来看,Datahub都是目前最炙手可热的数据管理平台。Openmatadata更有数据治理、数据资产管理平台的样子。而Atlas和Hadoop联系紧密,也有自己优势。...相信读到这篇文章的人,大部分还是想做一个数据管理平台,以开展企业的数据治理工作。如果学习过DAMA的数据治理体系,我们应该知道做数据管理要梳理好数据源都在哪,并尽可能的管理公司的全量数据。...原生支持所有组件的数据管理平台是不存在的。但是好在数据管理平台都提供了丰富的API接口,是可以扩展的。 所以在对数据源梳理后,并结合上面数据管理平台的特性,可以做出基本的选择。...二开这里简单说一下,如果是数据管理平台+数据治理工具的组合,建议选择Datahub基本可以覆盖所有的数据管理功能,也有很好的扩展性。

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    一体化数据管理平台——OpenMetadata入门宝典

    今天给大家分享一体化的数据管理平台——OpenMetadata。 本文档基于官网及个人实践资料整理。...一、开源数据管理平台 数据管理是企业全面开展数据治理的起点。各种数据管理工具,数据管理平台也层出不穷。 开源的数据管理平台很多。...开源数据管理平台是一种用于收集、存储和管理数据的工具,它们提供了一种可扩展的方式来组织和维护数据的数据信息。...以下是一些常见的开源数据管理平台: Apache Atlas:Apache Atlas是一个开源的大数据数据管理和数据治理平台,旨在帮助组织收集、整理和管理数据的数据信息。...这些开源数据管理平台都提供了各种功能,如数据存储、搜索、浏览、数据资产关系管理、数据血统跟踪等,帮助组织更好地管理和利用数据的数据信息。

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    数据管理平台对比预研 Atlas VS Datahub VS Openmetadata

    数据管理平台层出不穷,但目前主流的还是Atlas、Datahub、Openmetadata三家,那么我们该如何选择呢? 本文就带大家对比一下,这三个平台优势劣势。...要了解元数据管理平台,先要从架构说起。 数据管理的架构与开源方案 下面介绍数据管理的架构实现,不同的架构都对应了不同的开源实现。 下图描述了第一代数据架构。...作为较新的平台,可能还在某些方面需要时间来成熟。 如何选择? 毫无疑问,从活跃度和发展趋势来看,Datahub都是目前最炙手可热的数据管理平台。...原生支持所有组件的数据管理平台是不存在的。但是好在数据管理平台都提供了丰富的API接口,是可以扩展的。 所以在对数据源梳理后,并结合上面数据管理平台的特性,可以做出基本的选择。...二开这里简单说一下,如果是数据管理平台+数据治理工具的组合,建议选择Datahub基本可以覆盖所有的数据管理功能,也有很好的扩展性。

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    一体化数据管理平台——OpenMetadata入门宝典

    今天给大家分享一体化的数据管理平台——OpenMetadata。 本文档基于官网及个人实践资料整理。...一、开源数据管理平台 数据管理是企业全面开展数据治理的起点。各种数据管理工具,数据管理平台也层出不穷。 开源的数据管理平台很多。...开源数据管理平台是一种用于收集、存储和管理数据的工具,它们提供了一种可扩展的方式来组织和维护数据的数据信息。...以下是一些常见的开源数据管理平台: Apache Atlas:Apache Atlas是一个开源的大数据数据管理和数据治理平台,旨在帮助组织收集、整理和管理数据的数据信息。...这些开源数据管理平台都提供了各种功能,如数据存储、搜索、浏览、数据资产关系管理、数据血统跟踪等,帮助组织更好地管理和利用数据的数据信息。

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    数据管理 | Hive 数据迁移与合并

    在网易集团内部有大大小小几百套 hive 集群,为了满足网易猛犸大数据平台数据统一管理的需求,我们需要将多个分别独立的 hive 集群的数据信息进行合并,但是不需要移动 HDFS 中的数据文件,比如可以将...,进行数据迁移; 迁移过程控制在十分钟之内,以减少对迁移方的业务影响; 数据合并的难点 hive 的数据信息(metastore)一般是通过 Mysql 数据库进行存储的,在 hive-1.2.1...数据表依赖关系非常复杂 ?...文件中中配置源和目的数据库的 JDBC 配置项 执行数据迁移命令 hive-tools 会在迁移数据之前首先检查源和目的数据库中重名的 hive db,终止数据迁移操作并给出提示 执行删除重名数据库命令...再次执行执行数据迁移命令 检查数据迁移命令窗口日志或文件日志,如果发现数据合并出错,通过对目的数据库进行执行删除指定 hive db 的命令,将迁移过去的数据进行删除,如果没有错误,通过 hive

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    AutoMQ 中的数据管理

    本文所述 AutoMQ 的数据管理机制均基于 AutoMQ Release 1.1.0 版本 1。...对象存储为 带来可观成本优势的同时,其与传统本地磁盘的接口和计费方式的差异也为 AutoMQ 在实现上带来了挑战,为解决这一问题,AutoMQ 基于 KRaft 进行拓展,实现了一套针对对象存储环境的流存储数据管理机制...Object 数据Object 数据负责所有对象存储对象的生命周期管理,包括对象的状态、大小、Key、过期时间、提交时间、标记删除时间等。...这里需要注意的是,由于 AutoMQ 的数据全部基于 KRaft 机制构建,故上述的数据变更全部会跟随 KRaft Record 的同步而分发到每台节点上,也即每台 Broker 都缓存有最新的数据信息...04总结 本文介绍了 AutoMQ 基于 KRaft 的数据管理机制,相比传统基于 Zookeeper 的数据管理,Controller 由于成为了所有数据的处理节点,其稳定性对系统的正常运行起到了至关重要的作用

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    数据治理(五):数据管理

    数据管理一、大数据中为什么要数据管理数据(Metadata),通常的定义为"描述数据的数据"。数据打通了源数据、数据仓库、数据应用,记录了数据从产生到消费的全过程。数据管理是数据治理的核心。...因此数据治理中的数据管理成为企业级不可或缺的重要组成部分。...简单来说,数据是公司中非常有价值的资产,这些数据包含各种数据源,各种业务,各种处理层次,对于这些资产需要有序、高效、统一的管理,这就需要一个数据管理系统,数据管理是数据治理中非常重要的一个核心,数据的一致性...二、数据管理工具-Atlas在大数据时代,目前最成熟的与Hadoop体系兼容比较好的数据治理平台就是Apache Atlas。...为组织提供开放式数据管理和治理功能,用以构建其数据资产目录,对这些资产进行分类和管理,并为数据科学家,数据分析师和数据治理团队提供围绕这些数据资产的协作功能。

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    数据管理实践&数据血缘

    出发点很好,但通常这些数据信息是散落在平台的各个系统,各种流程之中的,而它们的管理也可能或多或少可以通过各种子系统自身的工具,方案或流程逻辑来实现。那么我们所说的数据管理平台又是用来做什么的?...数据管理平台管什么 数据治理的第一步,就是收集信息,很明显,没有数据就无从分析,也就无法有效的对平台的数据链路进行管理和改进。...所以数据管理平台还需要考虑如何以恰当的形式对这些数据信息进行展示,进一步的,如何将这些数据信息通过服务的形式提供给周边上下游系统使用,真正帮助大数据平台完成质量管理的闭环工作。...蘑菇街数据管理系统实践 蘑菇街大数据平台数据管理系统,大体的体系架构思想和上述系统也比较类似,不过,客观的说我们的系统的开发是一个伴随着整体开发平台的需求演进而渐进拓展的过程,所以从数据管理的角度来说...除了表格数据信息管理以外,我们的数据管理系统主要的功能之一是“业务组”的管理,业务组的设计目标是贯穿整个大数据开发平台的,做为大数据开发平台上开发人员的自主管理单元组织形式。

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    数据治理之数据管理

    目录 一、概念 什么是数据? 二、特点 三、分类 1.业务数据 2.技术数据 3.管理数据 四、数据管理工具 ---- 一、概念 什么是数据?...二、特点 1.数据一经建立,便可共享 2.数据是一种编码体系 3.数据通常是结构化数据的数据 4.数据包含用于描述信息对象的内容和位置的数据元素集,方便查询与检索 5.数据是与对象相关的数据...三、分类 1.业务数据 从业务角度描述业务领域的相关概念、关系,包括业务术语和业务规则。...存储数据(表、字段、分区、生命周期);运行数据(作业类型、实例名称、执行时间);数据同步、计算任务、任务调度等信息;数据质量和运维相关元数据,如任务监控、运维报警、数据质量 3.管理数据 管理领域相关...四、数据管理工具 初始化配置、数据采集、提供数据价值分析:包括血缘分析、健康度分析等,支撑数据资产可视化。 1.Apache Atlas 2.Netflix Metadata

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    数据管理与数据血缘

    出发点很好,但通常这些数据信息是散落在平台的各个系统,各种流程之中的,而它们的管理也可能或多或少可以通过各种子系统自身的工具,方案或流程逻辑来实现。那么我们所说的数据管理平台又是用来做什么的?...数据管理平台管什么 数据治理的第一步,就是收集信息,很明显,没有数据就无从分析,也就无法有效的对平台的数据链路进行管理和改进。...所以数据管理平台还需要考虑如何以恰当的形式对这些数据信息进行展示,进一步的,如何将这些数据信息通过服务的形式提供给周边上下游系统使用,真正帮助大数据平台完成质量管理的闭环工作。...蘑菇街数据管理系统实践 蘑菇街大数据平台数据管理系统,大体的体系架构思想和上述系统也比较类似,不过,客观的说我们的系统的开发是一个伴随着整体开发平台的需求演进而渐进拓展的过程,所以从数据管理的角度来说...除了表格数据信息管理以外,我们的数据管理系统主要的功能之一是“业务组”的管理,业务组的设计目标是贯穿整个大数据开发平台的,做为大数据开发平台上开发人员的自主管理单元组织形式。

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    浅谈数据管理的DNA — 数据

    这些问题,或许数据管理能够帮助到您! — 03 — 数据管理对数据运营的重要性 数据管理是数据治理工作是重重之重,为什么企业内部的数据质量总是不高?其实只要有数据存在就有数据质量问题存在。...利用数据解决企业问题的能力 — 04 — 数据管理范围和目标 一般而言,就数据仓库或者大数据平台中的数据可以按不同的维度分为技术数据、业务数据、操作数据等,数据管理的范围大致如下三个方面:...数据源:数据源数据仓库和数据平台中的数据实体定义和结构信息。...数据管理目标 ? — 05 — 数据管理系统 数据系统整体分为接收层,服务层,存储层和应用层。...左右两侧分别是主要接入方和应用方,接入方主要包括了大数据引擎、管理工具、开发平台及工具,应用方主要包括数据地图、开发平台、治理平台等。

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