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。
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。
什么是元数据?元数据MetaData狭义的解释是用来描述数据的数据,广义的来看,除了业务逻辑直接读写处理的那些业务数据,所有其它用来维持整个系统运转所需的信息/数据都可以叫作元数据。比如数据表格的Schema信息,任务的血缘关系,用户和脚本/任务的权限映射关系信息等等。
从存储中分离数据管理有明显的优势。人们需要了解这种新方法如何使这些操作更简单、运行成本更低。
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:
最近Gartner在研究报告里明确指出,“元数据管理将是未来企业信息化的核心基础设施”。确实,在大数据环境中,如果企业不通过元数据管理把多种复杂的信息管理起来,很难做到信息的有效利用。但是,很多企业逐渐发现元数据管理直接给企业业务创新带来的价值非常有限。目前的元数据管理现状是什么?如何充分释放元数据管理的业务价值?有哪些实践经验可以借鉴? 目录: 一、现状分析:孤独的企业元数据管理 二、解决方案:面向业务释放元数据价值 三、技术实践:普元的企业元数据管理实践 一、现状分析:孤独的企业元数据管理 元数据管理不
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。
在当今快速发展的数字经济中,数据资产化和数据要素化已成为企业提升竞争力的关键策略。这些过程不仅涉及将数据转换为有形的经济价值,还关乎如何利用数据驱动决策、创新和业务增长。
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。
元数据是指来自企业内外的所有物理数据和知识,包括物理数据的格式,技术和业务过程,数据的规则和约束以及企业所使用数据的结构。
一般情况下,大数据平台指的是使用了Hadoop、Spark、Storm、Flink、Blink等这些分布式、实时或者离线计算框架,并在上面运行各种计算任务的平台。
2020 年是元数据管理兴起的一年。在 Datakin 你可以看到元数据管理的发展历史。在前人努力的基础上,Datakin 和其它的开源数据血缘以及架构软件,比如 Airflow,Amundsen,Datahub,dbt,Egeria,Great Expectations,Iceberg,Marquez,Pandas,Parquet,Prefect,Spark 和 Superset 宣布开放血缘(Open Lineage)倡议。
我们知道在一个存储系统中,不光光只有它所存储的数据文件重要,它的存储系统的元数据管理同样十分的重要。因为涉及到存储系统数据访问操作时,会经过存储系统元数据的查询或更新操作,如果元数据这边的操作出现性能瓶颈,同样会导致用户访问数据的行为出现缓慢的情况。本文我们来聊聊存储系统一般是如何做高效的元数据管理的,这里面会涉及到多种不同的元数据管理方式。
元数据(Metadata),通常的定义为"描述数据的数据"。元数据打通了源数据、数据仓库、数据应用,记录了数据从产生到消费的全过程。元数据管理是数据治理的核心。
对于一个大企业,不同部门可能都有一个或者多个上面的物理存在。如何能够完整的关联这些数据进行分析,是迫切的需求。 再看第二点,众多的分析引擎,诸如Kylin, Presto, Spark, Doris, ClickHouse同时存在,从用户视角,用户可能为了解决不同的问题,看不同的数据,需要使用不同的引擎,难以有统一的使用入口,这对于企业而言,也是迫切需要解决的。 最后,企业希望不仅仅能处理散落在各个地方的数据,还能够在一个系统中看到这些数据的完整库表形态,并且能够通过虚拟视图方式构建更多的易于使用的数据集。这种虚拟视图需要能够支持底层是多类型数据源的。
元数据是企业数据资产管理的基础,是关于“数据的数据”,例如数据类型、数据定义、数据关系等,相当于数据表格中的表头信息,是一个相对客观的概念。
随着大数据的日益普及,笔者一直在思考一个问题:什么是小数据?当人们在谈论小数据的时候,认为在大数据的话语体系里,应该有小数据的说法。但至于如何认识小数据,如何界定小数据,如何理清小数据跟大数据的关系,以及这个小数据会对目前的大数据产业发展以及管理制度建设方面带来哪些影响,一直一来没有相关专业的文章著作或研究成果。
而Spark Streaming 在上层概念上,完美融合了批量计算和流式计算,让他们你中有我,我中有你,这种设计使得Spark Streaming 作为流式计算的一个载体,同时也能作为其他一些需要分布式架构的问题提供解决方案。
进入大数据时代,调查报道愈加成为信息战。从哪里收集有效数据?如何抽取、筛选、整合、分类大量琐碎的信息?如何分享、存储数据,并实现随取随用?钱塘君整理了一张数据收集和处理工具清单,分为八大类,方便实用,各有所长,供大家选择。 ---- 1.全文本搜索和挖掘的搜索引擎: 包括:搜索方法、技术:全文本搜索,信息检索,桌面搜索,企业搜索和分面搜索 开源搜索工具: Open Semantic Search:专门用于搜索自己文件的搜索引擎,同样的还有Open Semantic Desktop Search:可用于搜索单
译自 Use AI to Improve Your Organization’s Metadata 。
笔者认为数据中台不应该是一个单纯的系统或者是一个软件工具,而应该是一套架构、一套数据流转模式。
企业架构理论体系中,数据架构始终是企业架构的核心组成部分。TOGAF企业架构框架定义了数据架构位于业务架构与基础技术架构之间,通过数据架构的治理实现的业务和应用的有效衔接。
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。
元数据,又被称为描述数据的数据,你可以把它类比成关系型数据库的 schema 信息,来方便直观地理解它,但是它绝不仅仅是 schema 信息,它还包括了很多其他的信息。一般意义上来说,元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据。一般按照用途来分类,元数据分为技术元数据和业务元数据。
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
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
下面是它的一级元数据,每一级下面又列出了二级元数据,总共加起来,可以从100多个方面刻画一部电影
随着互联网技术的日新月异,内容数据逐渐在各行业的业务中占据更重要的地位。日常的业务过程中,需要处理的大量电子文档、图片、音频、视频等,都属于内容数据范畴。
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。
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。
12 月 3 日、4日,2022 Apache IoTDB 物联网生态大会在线上圆满落幕。大会上发布 Apache IoTDB 的分布式 1.0 版本,并分享 Apache IoTDB 实现的数据管理技术与物联网场景实践案例,深入探讨了 Apache IoTDB 与物联网企业如何共建活跃生态,企业如何与开源社区紧密配合,实现共赢。
Nacos(全称为"Naming and Configuration Service")是阿里巴巴开源的一个动态服务发现、配置管理和服务元数据的平台。它提供了一个简单而强大的方式来帮助开发人员在云原生环境中进行服务注册、发现和配置管理。
Atlas 是一个可伸缩且功能丰富、开源的元数据管理系统,深度对接了 Hadoop 大数据组件。
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:
增强分析、持续型智能和可解释型人工智能(AI)是未来三到五年内数据和分析技术中最具颠覆性潜力的趋势。
“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。
Apache Kylin是一个开源的大数据分布式分析引擎,提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力(可以把Kylin定义为OLAP on Hadoop)。Apache Kylin于2015年11月正式毕业成为Apache基金会(ASF) 顶级项目,是第一个由中国团队完整贡献到Apache的顶级项目。
大家好,很高兴在这里和大家探讨和分析元数据管理的技术和想法。本次分享的内容包括以下三部分: 首先,通过以下这张片子我们先看一下传统元数据管理都在管哪些内容。 由于元数据管理是随着数据仓库建设过程逐渐完
Gartner表示,增强分析,持续智能和可解释人工智能(AI)是数据和分析技术的主要趋势,在未来三到五年内具有显着的颠覆性潜力。
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?
2015年12月10-12日,由中国计算机学会(CCF)主办,CCF大数据专家委员会承办,中国科学院计算技术研究所、北京中科天玑科技有限公司与CSDN共同协办,以“数据安全、深度分析、行业应用”为主题的 2015中国大数据技术大会 (Big Data Technology Conference 2015,BDTC 2015)在北京新云南皇冠假日酒店盛大开幕。 2015中国大数据技术大会第二天的数据库分论坛分论坛中,来自南大通用、西北工业大学、中国移动苏州研发中心、 华东师范大学、Pivotal的专家与教授分
一篇关于字节跳动基于 Apache Hudi 的实时数据湖平台 ByteLake 的分享。
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。
数据即资产的概念已被大多数人所接受,有效的数据治理是形成优质数据资产的必要条件,而元数据管理又是数据治理的基础。那么,元数据管理具体有哪些应用呢?本篇文章我们将通过一些具体场景来科普一波。
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。
伴随着企事业单位信息化不断的深入、各种技术持续的发展以及人们对数据治理的认知不断加深,数据治理工具在过去的20年也不断的发展,笔者以某世界500集团企业案例为原型,介绍数据治理工具发展及变迁及未来发展趋势和方向,供广大读参考。
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。
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