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腾讯云CKafka重磅上线DataHub,让数据流转更简便

支持管理流的 CAM 鉴权及数据流的 SASL 权限,严格访问权限。 上下游生态融合 支持与 EMR、COS、容器、流计算、无服务器函数、日志服务等13+云上产品打通,实现快速一键部署。 统一运维监 提供腾讯云平整套的运维服务,包括租户隔离、权限、消息堆积查询、消费者详情查看等多维度监告警等运维服务。 数据接入的界面如图所示,展示用户建立的数据接入任务列表。 点击列表项可以查看每一条数据接入任务的详情,可以查看监DataHub 如下图所示,在消息队列CKafka的侧边栏划分为消息队列和DataHub两个模块,查找方便,使用更方便,目前DataHub已经上线,有需要使用数据接入与数据处理分析功能需求的用户 DataHub 使用咨询 目前 DataHub 都已全面发布上线,前往腾讯云消息队列 Ckafka 即可使用体验。

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一站式元数据治理平——Datahub入门宝典

作为新一代的元数据管理平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,但可参考的资料太少。所以整理了这份文档供大家学习使用。 所以,元数据管理应具备的功能如下:搜索和发现:数据表、字段、标签、使用信息访问:访问组、用户、策略数据血缘:管道执行、查询合规性:数据隐私合规性注释类型的分类数据管理:数据源配置、摄取配置、保留配置 二、Datahub简介首先,阿里云也有一款名为DataHub的产品,是一个流式处理平,本文所述DataHub与其无关。数据治理是大佬们最近谈的一个火热的话题。 3.2 分析页面分析页面是对元数据信息的统计,也是对使用datahub的用户信息的统计。可以理解为一个展示页面,这对于总体情况的了解还是非常的有必要的。其他的功能基本是对于用户和权限的

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    探索支付宝小程序:如何与前端工程结合?

    优化更新数据小程序官方文档中,有提到 小程序性能优化 ,而小程序定的状态管理工具herculex已经帮开发者做掉了 this.setData 操作,开发者不用关心。 : datahub server -c datahub.config.js,},Datahub 方案,在小程序的IDE开发环境下,可以通过 npm run datahub 先启动Datahub,接口层通过 my.request 方式请求到Datahub。 网络异常,请检查 DataHub 配置, }) },})在小程序中使用Datahub有下列几个优点。 监小程序官方提供了监的能力,这对业务来说非常重要,建议在代码中加上 my.reportAnalytics 监

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    DataHub——实时数据治理平

    DataHub首先,阿里云也有一款名为DataHub的产品,是一个流式处理平,本文所述DataHub与其无关。数据治理是大佬们最近谈的一个火热的话题。 而数据治理的关键就在于元数据管理,我们要知道数据的来龙去脉,才能对数据进行全方位的管理,监,洞察。DataHub是由LinkedIn的数据团队开源的一款提供元数据搜索与发现的工具。 有许多用例,例如访问和数据隐私处理,必须在线查询最新的元数据。 例如,管理数据集的访问列表(ACL)的系统很可能不同于存储架构元数据的系统。一个好的建模框架应允许多个团队独立地发展其元数据模型,同时提供与数据实体相关联的所有元数据的统一视图。 对于基于Kafka的提取,预计元数据生产者将发出标准化的元数据更改事件(MCE),其中包含由相应实体URN键的针对特定元数据方面的建议更改列表。

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    Macaca 极简教程Macaca 介绍快速开始:从无到有搭建 Macaca 环境 (forMac)代码实例awesome-macaca

    UI Recordermacaca提供的脚本录工具,可以通过录获得脚本,对于入门同学很有帮助。 DriverList自动化要在不同的平上跑,需要有对应平的驱动,这部分驱动接收到来自server的操作命令,驱动各自平的底层完成对应的操作。1. ,可以选择性安装$ cnpm i macaca-ios -g iOS驱动(用于iOS平自动化)$ cnpm i macaca-android -g Android驱动(用于安卓平自动化)$ cnpm - DataHub proxy middleware for Express.js datahub-nodejs-sdk - DataHub Node.js SDK datahub-java-sdk - DataHub SDK for Android and Java applications datahub-ios-sdk - DataHub SDK for iOS egg-datahub - Egg.js

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    数据治理方案技术调研 Atlas VS Datahub VS Amundsen

    数据发现平可以解决的问题为什么需要一个数据发现平?在数据治理过程中,经常会遇到这些问题: 数据都存在哪? 该如何使用这些数据? 数据是做什么的? 数据是如何创建的? 数据是如何更新的?。。。。。 Amundsen就和数据调度平Airflow有着非常好的结合。 数据发现平对比下面一张表 对比一下各大平对于上述功能的支持情况 搜索 推荐 表描述 数据预览 列统计 占用指标 权限 排名 数据血统 改变通知 开源 文档 支持数据源 Amundsen (Lyft) 开源的有五家: Amundsen Datahub Metacat Marquez Atlas有文档的有三家: Amundsen Datahub Atlas搜索功能较强 : Amundsen有数据血统功能 : Datahub Atlas考虑到项目的周期,实施性等情况,还是建议大家从Atlas入门,打开数据治理的探索之路。

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    简评 WhereHows 为什么失败

    DataHub 是由领英的数据团队开源的一款提供元数据搜索与发现的工具。现在的 DataHub 是由 WhereHows 演变过来的。 WhereHows 为什么会失败呢? 在 2018 年的时候,腾讯合作运营中心开始做大数据平时,关于数据管理方向的框架选型的调研名单上就有了 WhereHows,同期上了调研名单的还有 Apache Atlas。 2019 年率先开源的 Amundsen 和 Datahub 就避免了这个问题。毕竟作为数据管理工具,技术的花里胡哨不是最重要的,最重要的是服务的数据科学家、数据工程师、分析师要满意,要非常容易上手。 所以 Amundsen 和 DataHub 都提供了一个类似百度搜索框的页面,用户只要输入关键词就能找到所需的所有内容,上手难度接近于零。 让数据管理平自己通过 pull 的方式处理不同数据组件或者框架,那难度值和复杂度就无限上升了,不如采用 push 的方式,将能力下沉,数据管理平只需要处理统一格式后的元数据。

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    基于 Amundsen 数据发现平的实践

    也正是因为这个原因,我们希望能有一个数据发现平能帮助我们理清楚数据的来龙去脉。数据发现平的选用选择数据发现平时,曾纠结过要自研还是直接用开源的,后来发现前端团队都很忙,那么就只能找开源的魔改了。 能够根据表名搜索到这张表是哪个数据库的,以及字段和注释有哪些于是根据这些需求开始选型,经过一系列测试,目标局限在两个平:Amundsen 和 Datahub。 在 2020 年初的时候,两个数据平都还是很粗糙的,虽然它们都有数据库的元数据展示和采集的功能,但是Datahub仅限于此,Amundsen 已经开始兼容 Superset 和 Airflow,单纯理念来看 (今天看了下 Datahub 的最新发展,发现再次做选择的话,Amundsen 和 Datahub 不相伯仲了)我们做的改造当时的 Amundsen 还不支持 Airflow 的数据血缘分析以及采集 Superset 不过在看到 Datahub 的最新的demo后,发现 Datahub 的设计理念和我们不谋而合,也有支持 Superset 和 Airflow 了,不像之前那样粗糙。也许也会重新测试。?

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    迅达平大数据处理基本过程

    刚接触迅达平大数据一个月,把一些基本“748260738”知识,总体架构记录一下,感觉坑很多,要学习的东西也很多,先简单了解一下基本知识。来源于网络分享。 2.实时接口调用数据采集,可以用logHub,dataHub,流数据处理技术,DataHub具有高可用,低延迟,高可扩展,高吞吐的特点。 实时性:通过DataHub ,您可以实时的收集各种方式生成的数据并进行实时的处理,设计思路:首先写一个sdk把公司所有后服务调用接口调用情况记录下来,开辟线程池,把记录下来的数据不停的往dataHub spm=a2c4g.11186623.3.2.nuizA4,这是dataHub文档,下图是数据监,会看到数据会不停流入 image.png 3.前数据埋点,这些就要根据业务需求来设置了,也是通过流数据传输到数据仓库 image.png 数据展现:做了上述那么多,终于可以直观的展示了,由于前端技术不行,借用了第三方展示平datav,datav支持两种数据读取模式,第一种,直接读取数据库,把你计算好的数据,通过sql

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    Cloudera 复插件为Hbase启用平

    Cloudera数据平(CDP)是Cloudera的最新大数据产品。Apache HBase和Phoenix作为CDP平的一部分。 DataHub部署)。 对于他们来说,Cloudera OpDB复插件可以使他们迁移到DataHub或COD,而不会造成任何停机或生产中断。 Cloudera OpDB复插件仅支持由部署在AWS或Azure中的CDP DataHub集群或COD数据库提供的目标集群。 随着CDH 5和HDP 2生命周期即将结束,将数据从这些旧平迁移到CDP的能力势在必行。

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    使用SAP Data Hub Developer Edition将数据写入Hadoop

    使用如下的命令行启动Hadoop: docker run -ti --publish 127.0.0.1:50070:50070 --name hdfs --hostname hdfs --net dev-net datahub 浏览器里访问:http:localhost:50070?

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    大公司是如何发展元数据的?

    :https:eng.lyft.comamundsen-lyfts-data-discovery-metadata-engine-62d27254fbb92019 年 10 月:作为数据发现和元数据平DataHub 开源LinkedIn 将其元数据搜索和发现平 DataHub 开源,并写了从 WhereHow 到 DataHub 的发展过程。 这篇文章讲述了开发和开源第一个通用框架的困难以及DataHub 是如何开发的和对开源贡献的支持。 相关链接:https:eng.uber.commetadata-insights-databook2020 年 12 月:解释 DataHub 的元数据服务架构Linkedin 写了有关 DataHub 第三代的 DataHub 采用了面向日志的元数据收集方法和强类型的面向领域的元数据模型。DataHub的通用元数据体系结构采用 Pegasus 模式(PDL)。

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    实时计算Flink在游戏行业的实时数仓建设实践

    行业背景行业现状:  随着互联网和移动互联网的相互促进与融合,以及PC终端和各类移动终端在智能化和便携性上的趋同,游戏产品跨平运行于各类终端的需求逐步显现,特别是互联网页面游戏中的社交类游戏等产品跨平运行于各类移动终端已经出现 业务的构建涉及到几个端:APP:应用程序,玩家访问入口,玩家主要进行如下操作: 注册账号在线娱乐游戏充值后系统:对玩家行为数据进行分析,提供给运营运维人员,用于辅助公司决策。 实时归档日志:用于OLAP查询或离线数据分析实时KPI统计:统计不同时间段的游戏点击量,作为确定游戏活动开启、版本升级、服务器维护等操作时间的依据;根据游戏收益金额,定更合理的商业化活动方式实时统计TopN 辅助公司对游戏APP开发资源、运营资源的分配决策技术架构 架构解析:数据采集:该场景中,数仓的数据来源有两部分:用户操作日志采集至日志服务(SLS),用户的购买充值等信息则通过RDS Binlog日志同步至DataHub 实时数仓架构:该场景中,整个实时数仓的聚合统计,全部通过Flink完成,Flink实时读取SLS和DataHub的数据进行处理,并与维表进行关联查询等操作,最终实时统计的结果输入到下游数据库ODPS和RDS

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    转载:云HBase小组成功抢救某公司自建HBase集群,挽救30+T数据

    背景 上周五,某公司使用的某DataHub 大数据产品自建一个HBase集群挂了!整个集群有30+T 业务数据,是公司的数据中心,集群直接启动不了。 据用户描述已经远程观察了解到,用户使用开源的某DataHub自建了一个HBase集群, 存储公司的大量的业务,是公司的数据中心。 观察meta region分配到的RegionServer也挂了,查看日志并没有异常,貌似是这个开源的DataHub 当RegionServer scan数据操作超时 会被manager kill掉的样子 我们开始选择方案二,和用户沟通风险后,开始定操作步骤, 把这个方案的实施带来的风险尽可能降到最低。规避这个方案存在的风险,前提是懂得这个方案会有什么风险。下面我们来分析一下,如图:? 很多用户使用某些开源DataHub自建集群都会碰到各种各样的运维问题,不要害怕,只要HDFS数据不丢失,HBase怎么挂都可以拯救回来的,不用急着格式化HBase集群重装重导数据。

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    数据中的“自动化数据治理”时代已来

    其实说“公司没有数据平”是不准确的,更准确地说应该是“公司没有统一的数据平”,因为公司很多业务线都有自己所谓的数据平,有的做得好一点,有的是纯粹的定化,谈不上平化,因为公司规模很大,很多是自下而上地建设 所以对接前业务不光要能提供报表,还需要能够提供数据产品、数据API、自助分析等,这些都可以更好地赋能业务。 有了这些,数据中能不能真正运转起来,还要看公司的流程度和运营机。 用户不必和我们直接打交道,在平上可以自助地申请资源、申请库表,自助开发、自助运维、查看监 、设置报警、诊断问题、上线下线等,我们只要做好平设计、研发和运维,这是我们想达到的效果,更加全面彻底的自助化 比如统一的数据归集、数据加工、数据模型、监预警等,这些和其他公司思路都差不多;右侧的数据管理、中管理,都是在解决切面的课题;上面部分是贴近业务使用的模块。模块很多这里不一一展开介绍。 DataHub整合了数据集成和数据总线层,以前DBus只支持流式归集和分发,而DataHub不管是流式还是批量都可以支持。

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    各行业领域数据集整理送给大家!

    这促使反垄断监管机构介入,从而约束那些能够这种商品流动的巨头。一百年前,石油就是这样一种资源。现在,一些经营数据的巨头引发了类似担忧,这些数据将成为数字时代的石油。 dataju.cnDatajuwebdatasetInstanceDetail2296、Airbnb 开放的民宿信息和住客评论数据http:dataju.cnDatajuwebdatasetInstanceDetail360四、政府出的相关数据 2、经济时间系列,由美国政府机构作,以多种形式和媒体发行http:inforumweb.umd.eduecondataecondata.html? https:toolbox.google.comdatasetsearch4、Datahub,分享高质量数据集平https:datahub.io5、用于上传和查找数据集的机器学习数据集存储库。

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    输出颜色(Console

    前端时间,写了一篇 PHP 在 Console 模式下的进度显示 ,正好最近的一个数据合并项目需要用到颜色输出,所以就把相关的信息整理下,写到OSC的博客中。 echo -e 033] m其中CSI全称为“序列引导器”(Control Sequence IntroducerInitiator),也就是上述示例中的033[(其中033是你键盘左上角Esc键对应的 ascii码(八进));n1、n2等表示SGR参数(下面会列出一些常用的SGR参数),用于颜色、粗体、斜体、闪烁等文本输出格式;m表示转义序列结束。 Select foreground colorESC[ … 48;5; … m Select background color例子:echo -e 033[1;38;5;9mI ♡ You e[0mSRG参数 各语言下的颜色输出PHP hello.php

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    程序

    交流、咨询,有疑问欢迎添加QQ 2125364717,一起交流、一起发现问题、一起进步啊,哈哈哈哈哈 程序是为了兼容DOS程序而设立的,这种程序的执行就好像在一个DOS窗口中执行一样,没有自己的界面 所谓的应用程序,就是能够运行在MS-DOS环境中的程序。应用程序通常没有可视化的界面,只是通过字符串来显示或者监程序。 程序常常被应用在测试、监等用途,用户往往只关心数据,不在乎界面。程序是为了兼容DOS程序而设立的,这种程序的执行就好像在一个DOS窗口中执行一样,没有自己的界面。 保护模式是32位的,WINDOWS就工作在这种模式下,为了使在32位保护模式下工作的WINDOWS可兼容16位实模式下的DOS程序,又设立了虚拟模式,就是程序。

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    低代码开源平又增新入局者!|GitHub近期热门项目盘点

    同样,非常“正点”的还有 Budibas,低代码平让你快速拉起自己的一个单页应用。还有拦截一切,能屏蔽广告的 AdGuard Home 从根源上 DNS 处理你的屏蔽问题。 github.commattermostfocalboard GitHub 地址 https:github.comAppFlowy-IOappflowy PART TWO GitHub Trending 周榜 2.1 低代码平: Budibase 本周 star 增长数:1,650+ New Budibase 是一个开源的低代码平,可以在几分钟内创建内部应用。 GitHub 地址 https:github.comBudibasebudibase 2.2 实时数据治理:DataHub 本周 star 增长数:250+ DataHub 真是个生产力工具,它由 Linkedin

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    世界上最有价值的不是石油,而是数据!

    这促使反垄断监管机构介入,从而约束那些能够这种商品流动的巨头。一百年前,石油就是这样一种资源。现在,一些经营数据的巨头引发了类似担忧,这些数据将成为数字时代的石油。 dataju.cnDatajuwebdatasetInstanceDetail2296、Airbnb 开放的民宿信息和住客评论数据 http:dataju.cnDatajuwebdatasetInstanceDetail360四、政府出的相关数据 2、经济时间系列,由美国政府机构作,以多种形式和媒体发行http:inforumweb.umd.eduecondataecondata.html? https:toolbox.google.comdatasetsearch 4、Datahub,分享高质量数据集平https:datahub.io 5、用于上传和查找数据集的机器学习数据集存储库。

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