一.前言   元数据管理是数据治理非常重要的一个方向,元数据的一致性,可追溯性,是实现数据治理非常重要的一个环节.传统数据情况下,有过多种相对成熟的元数据管理工具,而大数据时代,基于hadoop,最为成熟的,与Hadoop兼容性最好的元数据治理平台则是Apache Atlas.本文是<Apache Atlas元数据管理从入门到实战>系列博文的第1篇.相关内容配套视频课程,已发布在网易云课堂:<Apache Atlas元数据管理从入门到实战>,敬请关注.配套实验环境地址:http:/

背景:笔者和团队的小伙伴近期在进行数据治理/元数据管理方向的探索, 在接下来的系列文章中, 会陆续与读者们进行分享在此过程中踩过的坑和收获. 元数据管理系列文章: [0] - 使用Atlas进行元数据管理之Atlas简介 [1] - 使用Atlas进行元数据管理之Glossary(术语) [2] - 使用Atlas进行元数据管理之Type(类型) 0. 当我们谈论数据治理/元数据管理的时候,我们究竟在讨论什么? 谈到数据治理,自然离不开元数据.元数据(Metadata),用一句话定义就是:描述数

背景:笔者和团队的小伙伴近期在进行数据治理/元数据管理方向的探索, 在接下来的系列文章中, 会陆续与读者们进行分享在此过程中踩过的坑和收获. 元数据管理系列文章: [0] - 使用Atlas进行元数据管理之Atlas简介 [1] - 使用Atlas进行元数据管理之Glossary(术语) [2] - 使用Atlas进行元数据管理之Type(类型) 1. 概述 Atlas允许用户为他们想要管理的元数据对象定义模型.该模型由称为type(类型)的定义组成.称为entities(实体)的type(类型

背景:笔者和团队的小伙伴近期在进行数据治理/元数据管理方向的探索, 在接下来的系列文章中, 会陆续与读者们进行分享在此过程中踩过的坑和收获. 元数据管理系列文章: [0] - 使用Atlas进行元数据管理之Atlas简介 [1] - 使用Atlas进行元数据管理之Glossary(术语) [2] - 使用Atlas进行元数据管理之Type(类型) 1. Glossary(术语表) 介绍 Atlas的术语表(Glossary)提供了一些适当的"单词",这些"单词"能彼

1. 介绍 Apache Atlas使用各种系统并与之交互,为数据管理员提供元数据管理和数据血缘信息.通过适当地选择和配置这些依赖关系,可以使用Atlas实现高度的服务可用性.本文档介绍了Atlas中的高可用性支持状态,包括其功能和当前限制,以及实现此高级别可用性所需的配置. 在高级架构章节(请参阅我翻译的<Atlas开发指南(中文版)>)概述了构成Atlas的各种组件.下面提到的各种组件的选项从上面的页面中获取上下文,在继续阅读本页之前值得一看. 2. Atlas Web Service 目

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Hadoop生态最紧密的元数据管理与发现工具,Atlas在其中扮演着重要的位置.但是其官方文档不是很丰富,也不够详细.所以整理了这份文档供大家学习使用. 本文档基于Atlas2.1.0版本,整理自部分官网内容,各种博客及实践过程.文章较长,建议收藏.新版本的文档请关注公众号 大数据流动,会持续的更新~ 本文档共分为8个部分,层级结构如下图所示. 文档版权为公众号 大数据流动 所有,请勿商用.相关技术问题以及安装包可以联系

元数据管理元数据管理是解决大量关键业务和技术挑战的基础,这些挑战包括元数据实体有多少,上游数据变化的影响,在浏览器中提供友好的分析展现界面,或提供企业范围内的元数据现状分析和改进视图.OMM是一款基于浏览器的工具,用于解决这些提到的迫切需求. 在12.2.1中有不少改进,下面是部分特性: 基于JAVA的架构OMM现在是100%的JAVA开发而来,支持部署到windows平台和各种linux/unix平台.在具有JAVA环境的linux/unix平台,现在也可以提供全部的UI功能.100%的JAV

在数据处理及数据仓库建设中,元数据管理是必不可少的,OEMM可以解决元数据管理过程中各种关键业务问题和技术挑战,其中包括如何元数据的统计信息,了解变更数据之后对下游的影响范围,而且OEMM站在业务的角度在浏览器中进行展现,并且可以在报表中展现企业内完整的元数据信息,用于分析和改进元数据管理.OEMM针对客户迫切的需求建立一个轻量级的基于浏览器的管理工具,当前的版本是12.1.3.0.1. 使用OEMM 12.1.3.0.1,你会发现业务术语表的更新等功能,为用户界面带来更好的体验,同时对元数据改

利用 yEd 软件做元数据管理 yEd Diagram editor 是我常用的 flow chart 制图工具, 另外我也用它画 ER 和 use case 图. 总结一下我喜欢 yEd 的原因:1. 出色的对齐功能2. 可随意拖动Node, 永远不用担心相连的 Edge 会自动断开连接3. 每个 Node 都自带一个Label, 加说明文字非常方便4. 每个 Edge 都自带一个Label, 加说明文字非常方便 今天总结的是一个非常有价值的使用场景, 在数据仓库和大数据平台中, 数据表的关系

一.发现问题 启动SQLSERVER的数据分析服务失败 查看系统日志错误如下: 双击错误后显示详细错误: 元数据管理器中存在错误. 实例化来自文件“\\?\C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSAS11.MSSQLSERVER\OLAP\Data\Tfs_Analysis.0.db\vDimTestCaseOverlay.874.dim.xml”的元数据对象时出错. 二.解决问题-数据库 然后我手动尝试将“C:\Program Files\Microso

图形文件元数据管理工具exiv2   图形文件通常都包含多种元数据,如Exif.IPTC.XMP.这些信息往往是渗透人员收集的目标.为了便于管理这些信息,Kali Linux内置了专用工具exiv2.该工具支持24种文件格式,包括JPEG.TIFF.PNG.GIF.PSD.TGA.BMP等常见格式.该工具可以不仅可以显示和提取这些文件的元数据,还可以添加.修改.删除对应的元数据项.同时,该工具还可以篡改文件时间,避免被其他人员发现文件曾经被修改过.

fieldmeta: 基于springboot的字段元数据管理 version:Alpha 0.0.1 ,码云地址:https://gitee.com/klguang/fieldmeta 元数据(Metadata), 又称中介数据.中继数据,为描述数据的数据(data about data), fieldmeta 就是描述数据库字段.实体字段.页面字段的属性和关系的数据,以及配置字段映射规则.约束校验规则.显示查询规则等. 程序开发离不开对数据的管理,充分利用fieldmeta可大大提高开发的效

元数据管理概述 HDFS元数据,按类型分,主要包括以下几个部分: 1.文件.目录自身的属性信息,例如文件名,目录名,修改信息等. 2.文件记录的信息的存储相关的信息,例如存储块信息,分块情况,副本个数等. 3.记录 HDFS 的 Datanode 的信息,用于 DataNode 的管理. 按形式分为内存元数据和元数据文件两种,分别存在内存和磁盘上. HDFS 磁盘上元数据文件分为两类,用于持久化存储: fsimage 镜像文件:是元数据的一个持久化的检查点,包含 Hadoop 文件系统中的所有目

1.HDFS原理 2.元数据管理原理

元数据的存储机制 A.内存中有一份完整的元数据(内存meta data) B.磁盘有一个“准完整”的元数据镜像(fsimage)文件(在namenode的工作目录中) C.用于衔接内存metadata和持久化元数据镜像fsimage之间的操作日志(edits文件) NameNode和Secondary NameNode元数据管理机制 客户端每次对文件的操作,如果涉及到元数据的更新(读除外),比如说更改文件的名称,路径,移动,复制,上传,删除等,除了查之外,其他增删改都会有可能涉及到与元数据的更改

什么是元数据?引用百科的描述就是:元数据(Metadata),又称中介数据.中继数据,为描述数据的数据(data about data),主要是描述数据属性(property)的信息: 看起来有点抽象?那我们看下具体场景有哪些: 1.数据库中的sysobjects.syscolumns,就是存储了表.视图.列等结构信息,我们可以查询到这些对象的详细信息,比如某一列的名称.类型.长度.描述……,有做过自动生成代码的朋友比较清楚其中的作用. 2.具有高度可配置性的程序,比如自定义表单.列表等,存储的

京东云对象存储是在 2016 年作为公有云对外公开的,主要特点是可靠.安全.海量.低成本,应用于包括一些常用的业务场景,比如京东内部的京东商城视频/图片云存储,面向京东云公有云外部的开发者的服务,和面向政府.企业的私有云服务,甚至混合云服务. 本文将介绍京东云对象存储服务的架构演进,以及迁移到 TiKV 的经验. 一.对象存储简介 首先举例说明一下这里的"对象 (Object)"概念.比如我们把一张照片当作一个"对象",除了照片本身的二进制数据,它还应该包含一些元信

本文主要从元数据的定义.作用.元数据管理现状.管理标准和元数据管理功能等方面讲述了我对元数据(Metadata)和元数据管理的认知及理解. 元数据管理 一.元数据的定义 按照传统的定义,元数据(Metadata)是关于数据的数据.在数据仓库系统中,元数据可以帮助数据仓库管理员和数据仓库的开发人员非常方便地找到他们所关心的数据:元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据,可将其按用途的不同分为两类:技术元数据(Technical Metadata)和业务元数据(Business Metada

摘自: http://blog.itpub.net/28690368/viewspace-766528/ informaica是一个很强大的ETL工具,WORKFLOW MANAGER负责对ETL调度流程进行设计与管理和执行,informatica在资料库中提供以下表来存储调动流程的相关信息,以便WORKFLOW MANAGER对用户所设计的调动流程进行管理和执行. opb_wflow_dep:     描述workflow执行步骤相关信息和每个步骤执行的条件信息opb_wflow_dep_ru

主数据(Master Data)和元数据(Meta Data)是两个完全不同的概念.元数据是指表示数据的相关信息,比如数据定义等,而主数据是指实例数据,比如产品目录信息等.比如,某省地税开发了一套 征收管理软件,以市为单位部署了17套,每套征收管理软件中的元数据都是一样的,但是主数据还是需要进行管理的.主数据管理和传统数据仓库解决方案不是一 个概念,数据仓库会将各个业务系统的数据集中在一起在进行业务的分析,而主数据管理系统不会把所有数据都管理起来,只是把需要在各个系统间共享的主数据进 行采集和发