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数据管理数据管理

成功的数据管理系统可以把整个业务的工作流、数据流和信息流有效地管理起来,使得系统不依赖特定的开发人员,从而提高系统的可扩展性。 ; 06 数据管理系统的设计原则 数据仓库环境下的数据管理系统的建设是十分困难的。 当前情况下,我们认为OMG组织的CWM标准将会成为数据仓库数据领域事实上的标准,在数据管理系统的建立过程中应尽量参考这个标准,这样使系统的可扩展性增强。 可是在与之相关的工具成熟之前,我们完全可以采用OIM中的模型(因CWM对OIM是兼容的)以及支持它的数据管理工具进行数据管理系统的建设,而且数据所包含的范围很广。 (2)系统边界确定以后,把现有系统数据整理出来,加入语义层的对应。然后存到一个数据库中,这个数据库可以采用专用的数据知识库,也可以采用一般的关系型数据库。 (3)确定数据管理的范围。

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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 ,并在最后简要分析了未来企业级数据管理体系架构的技术趋势。 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: ? 未来企业级数据管理 体系架构的技术趋势 市场上对企业级数据管理(EMM)的需求还在不断增长,伴随着EMM需求的增加,厂商们对数据模型和数据管理互操作性的标准的关注会明显增加,通过弥合信息竖井来提升信息化业务成果价值的方法会广受关注

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    数据管理 | Hive 数据迁移与合并

    ,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 开源 hive-tools 项目地址:https://github.com/NetEase/hive-tools

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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 为寻求数据治理的开源解决方案,2015年,Hortonworks公司联合其他厂商与用户于发起数据治理倡议,然后,包含数据分类(资产目录及数据字典)、集中策略引擎、数据血缘、安全和生命周期管理功能的Atlas 类型系统是一个组件,允许用户定义和管理类型和实体。由 Atlas 管理的所有数据对象(例如Hive表)都使用类型进行建模,并表示为实体。

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    数据管理】Atlas术语(Glossary)

    数据中独立管理术语表。 2. 术语(Term) 对于企业来说术语作用的非常大的。对于有用且有意义的术语,需要围绕其用途和上下文进行分组。

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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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    面向业务的企业数据管理

    业务难结合:因为缺少和业务的结合,很多企业做完数据管理系统之后,发现只是数据管理部内部人员在使用,其他部门的人根本没法用。 系统都应该是为业务服务的,只有一个部门的人在用的系统是没有生命力的,如何让各部门的人都会使用数据管理系统是一件很重要的事。 数据管理要采集各种各样的数据,包括脚本、存储过程、报表等,还得分析各种各样的语法树,这对系统的采集能力要求是很高的,普数据管理平台已实现用自动化提升系统的采集性能,能采集多种数据,采集率几乎达到 增强业务数据管理能力,让业务用户广泛使用 充分释放数据管理业务价值的前提是让业务人员学会使用数据管理系统,因此如何采集到业务数据就变得非常重要。 与业务结合,实现面向业务的定制化应用 现在数据管理系统只局限在内部特定功能的使用,为发挥数据管理的价值,应该把数据做成一个服务化的系统,嵌入到企业各个场景中,给其他系统提供能力,让其他系统变得更自动化

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    kafka源码之旅------Kafka数据管理

    用于设置两次数据刷新之间,最小有效时间间隔,超过这个设置的时间间隔,则这次数据刷新就失效了。默认值是100ms。 metadataExpireMs 这个参数的含义是如果不刷新,数据可以保持有效的最大时间。默认值是5分钟。 lastRefreshMs 这个参数的含义是上一次更新数据的时间。 lastSuccessfulRefreshMs 这个参数的含义是上一次成功更新数据的时间。 如果在数据相关的操作中抛出了这种异常,kafka将停止数据相关的操作。 invalidTopics 这个参数的含义是存储非法的Topic数据信息。 unauthorizedTopics 这个参数的含义是存储未授权的Topic数据信息。

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    浅谈数据管理的DNA — 数据

    数据分布管理 数据质量管理 数据容量管理 数据迁移…… 企业数据资产管理的常见问题 数据架构失控 数据管理混乱 数据标准缺失 数据质量参差不齐 数据增长无序 数据安全问题突出 问题集中于系统变更频繁 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。 图:数据管理架构(来源:快手) 基于数据系统的数据资产搜索能力对各类数据建立数据索引,方便搜索引擎快速找到这些数据,同时搜索引擎提供了根据相关性、信息完善度、依赖数量、运营规则进行智能排序,帮助用户用户快速找到所需数据

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    HDFS数据管理:fsimage&edits

    本篇文章大概2353字,阅读时间大约6分钟 介绍HDFS的数据管理机制,说明fsimage文件和edits的作用,给出解析fsimage文件和edits文件的demo HDFS是一个分布式存储服务,是 处理客户端读写请求等工作 DataNode:集群的follower节点,负责实际存储数据,负责数据块的读写工作 HDFS可以认为是一个图书馆,DataNode则是书架,而NameNode就是寻找到需要书籍的图书馆管理系统 HDFS作为一个分布式存储服务,需要处理客户端大量的CRUD请求 数据放入内存中,可以进行高效的数据查询以快速响应客户端的请求,如果namenode发生故障,则数据会丢失 数据放入磁盘中,安全性较高但是无法快速响应客户端的请求 并且为了保证数据在增删改操作下,内存和磁盘中元数据的一致性及操作效率,NameNode引入了edits文件记录HDFS数据的增删改操作。 HDFS数据管理流程图(NameNode + 2NN) ? Namenode会记录客户端的数据增删改操作请求,记录操作日志,更新滚动日志。

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    大数据平台的数据管理

    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 上述数据信息大部分需要人工录入,但是最好是整合到业务开发流程中,让它们成为业务开发的必须环节。

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    AiiDA 开源数据管理软件

    其实,我们并没有必要从零开始去做这些,因为现在已经有了开源数据管理软件 AiiDA。    数据可验证性: AiiDA 自动追踪所有可验证性图中 (provenance graph) 的输入、输出和数据,以保证计算的完全可重复性。 开源: AiiDA 通过 MIT 开源协议 发布。 安装   AiiDA 官网向用户提供了很多种安装方式,其中最简单的就是使用 Docker 一键式安装。 除了 Docker 方式外,AiiDA 也可以直接在 Linux/Mac 系统上安装。 (采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议进行授权) 本文标题:《 AiiDA 开源数据管理软件 》 本文链接:https://lisz.me/tech/aiida/aiida-install.html

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    数据管理—动态表单设计器在crudapi系统中完整实现

    scale 刻度、数值范围,表示该字段的小数位数 nullable 是否可为空 unsigned 是否无符号 insertable 是否可插入 queryable 是否可查询 systemable 是否系统字段 系统字段 [system] 创建表单的时候会默认添加5个系统字段,分别是编号id,名称name,全文索引fullTextBody,创建时间 createdDate和修改时间lastModifiedDate ,以customer为例,系统字段json内容如下: [{ "autoIncrement": true, "caption": "编号", "createdDate": 1613181300985 附demo演示 本系统属于产品级的零代码平台,不同于自动代码生成器,不需要生成Controller、Service、Repository、Entity等业务代码,程序运行起来就可以使用,真正0代码,可以覆盖基本的和业务无关的

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    大数据开发:HDFS Namenode数据管理

    HDFS作为分布式文件系统的代表性产品,在大数据学习当中的重要性是不言而喻的,基于Hadoop基础架构,HDFS更是得到了广泛的认可,在大规模离线数据处理上,提供稳固的底层支持。 今天的大数据开发技术分享,我们就主要来讲讲HDFS Namenode数据管理。 Namenode数据管理 首先明确Namenode的职责:响应客户端请求、管理数据。 Namenode对数据有三种存储方式: 内存数据(NameSystem) 磁盘元数据镜像文件 数据操作日志文件(可通过日志运算出数据) 注意:HDFS不适合存储小文件的原因,每个文件都会产生信息 数据操作日志文件是用来记录数据操作的,在每次改动数据时都会追加日志记录,如果有完整的日志就可以还原完整的数据。 关于大数据开发,HDFS Namenode数据管理,以上就为大家做了简单的介绍了。HDFS当中的数据管理,是分布式存储的重要保障,对于数据存储安全性和可靠性都有显著的贡献。

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    饿了么数据管理实践之路

    数据是数据管理、数据内容、数据应用的基础。 开源解决方案 ? WhereHows是LinkedIn开源数据治理方案。 Atlas是Apache开源数据治理方案。 二、饿了么数据系统架构 ? EDW是饿了么的调度系统,类比开源的AirFlow。调度系统执行任务,并将任务相关的信息,比如appId、jobId、owner、SQL等信息存入DB。

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    数据治理实践:数据管理架构的演变

    事实上,有很多公司都提供了开源的解决方案来解决上述问题,这也就是数据发现与数据管理工具, 在这篇文章中,我将描述行业迄今为止数据管理的三代架构, 希望本文能帮助您在选择自己的数据治理解决方案时做出最佳决策 什么是数据管理? 简单地说,数据管理是为了对数据资产进行有效的组织。它使用数据来帮助管理他们的数据。它还可以帮助数据专业人员收集、组织、访问和丰富数据,以支持数据治理。 第二代数据系统通常可以成为公司数据资产的可靠搜索和发现门户,它们确实满足了数据工作者的需求,Marquez拥有第二代数据架构。 我们调查过的所有系统中,拥有第三代数据架构的系统是 Altas 和DataHub。 Apache Atlas 与Hadoop 生态系统紧密耦合。 下图是当今数据格局的简单直观表示: (包含部分非开源方案) 大数据治理方案如何选择?数据管理如何落地? 未来我们会更新更多大数据治理相关技术与实践方案。欢迎关注 大数据流动

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    关于数据管理的一点看法

    数据资产管理实践白皮书和DAMA数据管理知识体系指南中文版中都定义了数据管理、主数据管理、数据质量管理、数据安全管理;个人认为DAMA数据管理知识体系指南中文版对数据管理的理解更胜一筹,而且对各种数据的描述上也更为精确和全面 目前绝大多数数据管理系统都是按照技术数据、业务数据、管理数据来开发和设计的,尤其强调了血缘关系;强调血缘关系确实是对的,尤其是在数据仓库系统中,数据仓库是天然的靠血缘关系支撑的系统,但业务系统的血缘关系并非那么明显 数据管理能否用好,重要的一点在于强制性,数据变更管控是个不错的切入点,要求在系统变更时,各级审核人员基于数据的血缘关系和相关价值,对数据变更的范围和影响要做出准确的评价;其次是审核结构变更能否满足数据标准要求 还有一点数据管理的价值在于能否有效支撑其他系统,比如通过标准API或提供标准界面实现和其他系统的融合,帮助业务人员有效理解相关业务。 最后想表达的是,单纯的数据管理存在的价值还是极其有限的,必须把数据管理和数据标准、数据质量、数据资产、数据安全、数据认责等管理结合在一起,并通过各种服务向外提供给业务系统,才能真正发挥数据的价值。

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    使用Atlas进行数据管理之Atlas简介

    当我们谈论数据治理/数据管理的时候,我们究竟在讨论什么? 谈到数据治理,自然离不开元数据。数据(Metadata),用一句话定义就是:描述数据的数据。 数据打通了数据源、数据仓库、数据应用,记录了数据从产生到消费的全过程。因此,数据治理的核心就是数据管理。 数据的真正价值在于数据驱动决策,通过数据指导运营。 因此数据管理(数据治理)成为企业级数据湖不可或缺的重要组成部分。 可惜很长一段时间内,市面都没有成熟的数据治理解决方案。 (PS:另一个应用的较多的数据开源项目是Linkedin 在2016年新开源的项目:WhereHows)Atlas目前最新的版本为2018年9月18日发布的1.0.0版本。 1. Atlas介绍 Atlas 是一个可伸缩和可扩展的核心基础治理服务集合 ,使企业能够有效地和高效地满足 Hadoop 中的合规性要求,并允许与整个企业数据生态系统的集成。

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    大数据之Atlas数据管理「建议收藏」

    背景: 公司做数据仓库时,管理自己多张表时,需要使用数仓数据管理系统进行管理。 一、Atlas简介 Atlas 是一个可伸缩且功能丰富、开源数据管理系统,深度对接了 Hadoop 大数据组件。 atlas 本身从技术上来说,就是一个典型的 JAVA WEB 系统,其整体结构图如下所示: janusGraph (底层存储) :依赖于 hbase 和 solr core (核心功能层): 相当于

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