什么是元数据?元数据是关于数据的描述,存储着关于数据的信息,为人们更方便地检索信息提供了帮助。 pytest 框架里面的元数据可以使用 pytest-metadata 插件实现。文档地址https://pypi.org/project/pytest-metadata/
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。作为新一代的元数据管理平台,Datahub在近一年的时间里发展迅猛,大有取代老牌元数据管理工具Atlas之势。国内Datahub的资料非常少,大部分公司想使用Datahub作为自己的元数据管理平台,但可参考的资料太少。
搭建一套数据治理体系耗时耗力,但或许我们没有必要从头开始搞自己的数据血缘项目。本文分享如何用开源、现代的 DataOps、ETL、Dashboard、元数据、数据血缘管理系统构建大数据治理基础设施。
这几年数据治理爆火,但迟迟没有一个优秀的开源数据治理平台的出现。很多公司选择元数据管理平台作为基础,再构建数据质量,数据血缘等工具。
大家好,我是独孤风,一位曾经的港口煤炭工人,目前在某国企任大数据负责人,公众号大数据流动主理人。在最近的两年的时间里,因为公司的需求,还有大数据的发展趋势所在,我开始学习数据治理的相关知识。今天给大家分享一体化的元数据管理平台——OpenMetadata。
在发布Python包时,有时候我们想要限制只能在某些Python版本中使用,防止用户在不兼容的版本中安装使用。本文将介绍在构建Python包时,如何通过设置来只允许特定Python版本运行。
pytest 框架里面的元数据可以使用 pytest-metadata 插件实现。
随着摄影技术的不断发展,NEF 文件作为尼康相机的 RAW 格式文件,因其包含丰富的图像数据和元数据,备受摄影爱好者和专业摄影师的青睐。提取 NEF 文件中的元数据对照片管理、分析及处理具有重要意义。本文将介绍如何使用 Python 技术,通过爬虫程序采集 NEF 文件并提取其元数据,并结合代理 IP 技术来提高爬虫的稳定性和匿名性。
Docker多阶段构建是一个优秀的技术,可以显著减少 Docker 镜像的大小,从而加快镜像的构建速度,并减少镜像的传输时间和存储空间。本文将详细介绍 Docker 多阶段构建的原理、用途以及示例。
PyMeta是一款针对目标域名元数据的信息收集工具,该工具基于Python 3开发,是PowerMeta(基于PowerShell开发)的Python 3重构版本,在该工具的帮助下,广大研究人员可以将目标域名相关的网页元数据(文件等)提取到本地,这种技术可以有助于我们识别目标域名、用户名、软件/版本和命名约定等。
DataHub 是第三代元数据平台,支持为现代数据堆栈构建的数据发现、协作、治理和端到端可观察性。DataHub 采用模型优先的理念,重点是解锁不同工具和系统之间的互操作性。
最近,我加入了Cloudera,在这之前,我在计算生物学/基因组学上已经工作了差不多10年。我的分析工作主要是利用Python语言和它很棒的科学计算栈来进行的。但Apache Hadoop的生态系统大部分都是用Java来实现的,也是为Java准备的,这让我很恼火。所以,我的头等大事变成了寻找一些Python可以用的Hadoop框架。 在这篇文章里,我会把我个人对这些框架的一些无关科学的看法写下来,这些框架包括: Hadoop流 mrjob dumbo hadoopy pydoop 其它 最终,在我的看来,H
在默认情况下,Hive使用MapReduce来对数据进行操作和运算,即将HQL语句翻译成MapReduce作业执行。而MapReduce的执行速度是比较慢的,一种改进方案就是使用Spark来进行数据的查找和运算。Hive和Spark的结合使用有两种方式,一种称为Hive on Spark:即将Hive底层的运算引擎由MapReduce切换为Spark,官方文档在这里:Hive on Spark: Getting Started。还有一种方式,可以称之为Spark on Hive:即使用Hive作为Spark的数据源,用Spark来读取HIVE的表数据(数据仍存储在HDFS上)。
大家好,我是独孤风。元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?
我写过很多有关计算机视觉和机器学习项目的内容,比如目标识别系统和人脸识别项目。我有一个开源的 Python 人脸识别软件库,算得上是 GitHub 上最受欢迎的十大机器学习库之一。这也意味着我常常收到关于 Python 和计算机视觉方面的新人提问。
缘起~为什么会有这样的一篇文章呢?因为我最近在读Python的官方文档,里面正好读到了这里安装Python模块,然后我天天也在读源码,也在实践中得到了一些佐证。所以记录一下。
作为一位万人敬仰的数据科学家,不但需要培育一棵参天技能树,私人武器库里没有一票玩得转的大火力工具也是没法在江湖中呼风唤雨的。 近日北卡来罗纳大学CTO,一位数据科学家Jefferson Heard分享了多年来收集沉淀的数据分析工具集: 1 处理较大、较复杂的类excel数据 Pandas -处理tabular(类似Excel)数据的通用工具套件 SQLite – Tabular数据库格式,能够处理大规模数据集,同时也能在桌面环境运行。 PostgreSQL – 企业级数据库系统 2 处理空间、地理数据 Po
Python 中的 dataclass 和 typing 模块实现类似 Go 语言的字段 tag 功能,使得我们可以给类的字段添加元数据,从而实现对这些字段的序列化、反序列化、校验等操作。
在前面的章节我们学习了使用Selector提取数据,那么接下来要做的就是如何封装这些数据。以提取简书文章信息为例,我们需要获取文章标题,文章URL和文章的作者名称信息字段。应该用怎样的数据结构来封装这些零散的信息字段呢?最简单的方式就是使用Python字典(dict),如下。 jianshu = ----{ --------'title': '文章标题', --------'url': '文章URL', --------'author_name':'文章的作者' ----} 但是使用Python字典存
近日北卡来罗纳大学CTO,一位数据科学家Jefferson Heard分享了多年来收集沉淀的数据分析工具集:
本篇文章将是本系列文章的最后一篇。本专题将iOS中有关Machine Learning的相关内容做了整体梳理。下面是专题中的其他文章地址,希望如果你有需要,本专题可以帮助到你。
Python 是一种很棒的编程语言。我用它来构建网络应用程序、深度学习模型、游戏和数值计算。然而,Python 的一个方面多年来一直是令人难以忍受的痛苦。那就是碎片化的 Python 包和环境管理生态系统,可以用以下 XKCD 漫画简洁地表示:
大数据时代这个词被提出已有10年了吧,越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。随着移动互联网和物联网的爆发,大数据价值在越来越多的场景中被挖掘,随着大家都在使用欧冠大数据,大数据平台的搭建门槛也越来越低。借助开源的力量,任何有基础研发能力的组织完全可以搭建自己的大数据平台。但是对于没有了解过大数据平台、数据仓库、数据挖掘概念的同学可能还是无法顺利完成搭建,因为你去百度查的时候会发现太多的东西,不知道如何去选择。今天给大家分享下大数据平台是怎么玩的。
我来了,今天又烦恼了一会,又去河边听水声了,回来想清楚了,感觉还是太浮躁了,得静下心来好好读书了,事业,副业还是得寻找,希望不要给自己太大压力吧
Path 也可以添加元数据相关信息,这些信息将包含在生成的 OpenAPI 中,并由文档用户界面和外部工具使用
@Override:重写的意思,不满意父类的可以自己在实现下,一般在编译阶段会对方法进行检查。
这是一款名叫Metaforge的OSINT元数据分析工具,在该工具的帮助下,研究人员可根据标签来过滤数据,并生成动态数据分析报告。
大家好,我是一哥,元数据管理是企业数据治理的基础,是数据仓库建设的关键。作为一名数据人,首要任务就是理解元数据管理。
Alluxio(/əˈlʌksio/)是大数据和机器学习生态系统中的数据访问层。最初作为研究项目「Tachyon」,它是在加州大学伯克利分校的 AMPLab 作为创建者 2013 年的博士论文创建的。Alluxio 于 2014 年开源。
导读:元数据管理是企业数据治理的基础,是数据仓库的提升。作为一名数据人,首要任务就是理解元数据管理。
前面2课讲解了如何部署ERC721非同质化资产,并作为海洋商店发布在OpenSea测试网络。 本文以野狼队的队员TOKEN为例,讲解如何配置图形/文字特有的ERC721非同质化资产。 通过本文学习,你可以了解: (1)如何安装python; (2)如何通过python部署Http服务,用于提供meta信息; (3)通过REMIX发布ERC721到Rinkeby测试网络; (4)发布资产到OpenSea商店;
MLJ是一个用纯Julia编写的开源机器学习工具箱,它提供了一个统一的界面,用于与目前分散在不同Julia软件包中的有监督和无监督学习模型进行交互。
大家好,我是独孤风。 今天我们来聊一下另一个元数据管理平台Apache Atlas。Atlas其实有一些年头了,是在2015年的时候就开源。
为了解答一些高频出现的问题和方便未来的贡献者,我计划从这篇文章开始,写一系列关于 PDM 内部实现的文章。 这篇文章将会介绍 PDM 的 lockfile,基于当前最新版本 2.12。英文版由 LLM 辅助翻译.
Glance是OpenStack平台中负责镜像服务的组件,其功能包括系统镜像的查找、注册和获取等。简单来说glance的功能就是用户可以通过其提供的REST API查询和获取镜像元数据,通过Glance,虚拟机镜像进行可以被存储到多种存储上,比如简单的文件存储或者对象存储。
元数据管理可分为如下5个流程步骤:元模型定义、元数据采集、元数据加工、元数据存储、元数据应用。其中,元模型定义是整个元数据管理的前提和规范,用于定义可管理的元数据范式。元数据采集是元数据来源的重要途径,提供可管理的元数据原料,而如何进行可扩展且高效的元数据采集也是元数据管理的难点之一。本文将主要针对元模型定义、元数据采集两个模块进行详细说明。
1.Cloudera升级概述 CDP作为一个软件系统,安装成功后主要包含三部分:Cloudera Manager Server,Cloudera Manager Agent以及CDH Parcel,所以CDP的升级也主要是包含这三部分的升级。一般来说是先通过操作系统的Package升级Cloudera Manager,然后通过Parcel升级CDH即可以完成整个集群的升级。CDH和Cloudera Manager不用同时升级,但是需要保证Cloudera Manager和CDH版本的兼容,具体的版本兼容情况
本文介绍了Python中装饰器相关的知识,包括装饰器的定义、装饰器的作用、装饰器的语法、装饰器的分类、装饰器的应用场景以及装饰器的一些高级特性。同时,本文还介绍了如何使用装饰器来给函数添加额外的处理逻辑,以及如何使用装饰器来处理函数中的参数和返回值。最后,本文还介绍了一些常见的装饰器错误和异常以及如何解决这些错误和异常。
IMDShift是一款功能强大的AWS工作负载安全增强工具,该工具基于纯Python开发,可以帮助广大研究人员更好地提升AWS工作负载的安全。
最近我们被客户要求撰写关于自然语言处理NLP的研究报告,包括一些图形和统计输出。 新冠肺炎的爆发让今年的春节与往常不同。与此同时,新闻记录下了这场疫情发展的时间轴。
MAT:Metadata Anonymisation Toolkit 什么是元数据Metadata? 元数据是描述其它数据的数据(data about other data), 比如一张图片是图像数
写这篇文章是因为过去的两年关于pip和 Python 包管理有几个重要的 PEP 发布,然而网上(中文世界)的打包发布教程很少有针对此的更新。再加上我成为 PyPA 的成员已经尸位素餐快一年了,还是应该来做点贡献。
前期揉入了一些功能,因为主要是面向基础功能,所以进度略慢,如果要想一下子有种井喷的效果,那就是脚本化和流程化大显身手的时候了。 如果尽可能减少开发和业务同学之间的技术代沟,使用脚本化和流程化我认为就是一个纽带。 这里所说的脚本化,其实严格来说是校本化,工具化的延伸。是相比于基础功能命令,SQL,接口的进一步抽象。 我来分别对脚本管理,流程管理做一个基本的解释,欢迎各位拍砖,拍得越狠越好,因为我希望听到有价值的建议。 脚本管理是在元数据构建的基础上的,比如对MySQL/Redis DBA来说,操作的基本粒度是
距离上次atlas发布新版本已经有一年的时间了,但是这一年元数据管理平台的发展一直没有停止。Datahub,Amundsen等等,都在不断的更新着自己的版本。但是似乎Atlas在元数据管理,数据血缘领域的地位一直没有动摇。
工欲善其事,必先利其器。Python 作为一种跨平台的编程语言,具有解释性、变异性、交互性和面向对象的特点,可应用于独立的项目开发。今天,我们特邀了公众号“冰河技术”作者、腾讯云 TVP 冰河老师,他将为我们带来基于 Python+Hadoop 手把手教学如何实现单词统计。
针对元数据管理系统,各类开源方案在业界层出不穷,本文将列举和对比几个业内比较流行的元数据管理组件:
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