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

很久很久没有写博了. 今天更新了项目的省市区三级联动数据,更新后最新的海南三沙都有,分享给所有需要的小伙伴们... JQUERY + JSON,无数据库,纯JS代码,无加密,无压缩,可直接使用在任何项目中. 数据来源于国家统计局官网. 先上图: 绑定省市区 使用方法: 1. 引用JQUERY    <script type="text/javascript" src="http://apps.bdimg.com/libs/jquery/1.11.1/jquery.min

一.Atlas是什么? 在当今大数据的应用越来越广泛的情况下,数据治理一直是企业面临的巨大问题. 大部分公司只是单纯的对数据进行了处理,而数据的血缘,分类等等却很难实现,市场上也急需要一个专注于数据治理的技术框架,这时Atlas应运而生. Atlas官网地址:https://atlas.apache.org/ Atlas是Hadoop的数据治理和元数据框架. Atlas是一组可扩展和可扩展的核心基础治理服务,使企业能够有效,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集成.

本文由  网易云发布. 作者:网易/刘勋(本篇文章仅限知乎内部分享,如需转载,请取得作者同意授权.) 面对海量且持续增加的各式各样的数据对象,你是否有信心知道哪些数据从哪里来以及它如何随时间而变化?采用Hadoop必须考虑数据管理的实际情况,元数据与数据治理成为企业级数据湖的重要部分. 为寻求数据治理的开源解决方案,Hortonworks 公司联合其他厂商与用户于2015年发起数据治理倡议,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等方面.Apache Atlas 项目就是这个倡议

概述 在本节中,我们将讲述抓取政府官网地方新闻.并将抓取的新闻数据融入到以下两张数据表news_site和news中. news_site(新闻来源) 字段 类型 说明 id bigint 主键,自动增长 name varchar(128) 来源名称 news(新闻) 字段 类型 说明 id bigint 主键,自动增长 title varchar(128) 标题 site_id bigint 外键,指向表news_site的id字段 content text 内容 pub_date datet

layui前端框架实例,官网的实例会提示数据接口异常,已修复. 主要是修改数据表格,做一个可以用的实例,可以选中,编辑,删除等. gitee地址:https://gitee.com/pingg2019/layui.git github地址:https://github.com/CHPowerljp/layui.git

文章目录 Java中的数据校验 Bean Validation(JSR 380) 使用示例 Spring对Bean Validation的支持 Spring中的Validator 接口定义 UML类图 SmartValidator SpringValidatorAdapter ValidatorAdapter CustomValidatorBean LocalValidatorFactoryBean OptionalValidatorFactoryBean 使用示例 @Validated跟@Va

本文的实验环境:aws上的Redhat 7.x , 同样也适用于Centos 7.x 简单说主要分为三步: (1) 向官网同步yum数据,可以根据具体情况,创建脚本及配置周期例行任务  (2) 搭建web服务器,通过配置,允许指定的服务器进行访问  (3) 客户端配置,配置一个指向到yum服务器的url即可  由于公司服务器都是在内网的.一般是不允许访问外面 因此要解决内网rhel 系统的补丁及升级问题,就需要在公司搭建一台本地yum服务器,数据则需要向官网同步 当然安全策略即为,yum服务器,

数据治理意义重大,传统的数据治理采用文档的形式进行管理,已经无法满足大数据下的数据治理需要.而适合于Hadoop大数据生态体系的数据治理就非常的重要了. ​ 大数据下的数据治理作为很多企业的一个巨大的难题,能找到的数据的解决方案并不多,但是好在近几年,很多公司已经进行了尝试并开源了出来,本文将详细分析这些数据发现平台,在国外已经有了十几种的实现方案. 数据发现平台可以解决的问题 为什么需要一个数据发现平台? 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

是不是都需要一个声明,来一个: 声明: 本文只是总结本人本地模拟环境测试,并没有经过严格的线上测试.请自己在本地严格测试之后慎重使用在生产环境! kudu_master.kudu_tserver服务迁移时候会涉及数据的迁移,概括如下: 1.kudu_master部署机器 172.16.100.1 kudu_master1 Leader  172.16.100.2 kudu_master2 Follower 172.16.100.3 kudu_master3 Follower 2.确认kudu集群

1.准备一个Oracle的官网账号 用户名:541509124@qq.com 密码:LR4ever.1314 2.在搜索框中输入Oracle 11 G 3.点击Database Downloadds 4.选中要下载的对应的系统版本 5.下载对应的数据库

1.项目简介 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. 官网地址:http://atlas.apache.org/ 2.项目架构 Data Hub使用的是Generalized metadata architecture(GMA),重点面对多种元数据可伸缩性的四项挑战. 建模:以对开发人员友好的方式对所有类型的元数据和关系进行建

Amundsen的使命,整理有关数据的所有信息,并使其具有普遍适用性. 这是Amundsen官网的一句话,对于元数据的管理工作,复杂且繁琐.可用的工具很多各有千秋,数据血缘做的较好的应该是Apache Atlas,而数据可视化做的较好的应该是Apache Superset.业界一直需要一个可以整合这些功能,让数据治理更加的简单便捷,而这正是Amundsen的使命. 类似于Atlas (Apache),Datahub (LinkedIn).Amundsen主要在于提高数据分析师,数据科学家和数据工

微服务架构 微服务的诞生并非偶然,它是在互联网高速发展,技术日新月异的变化以及传统架构无法适应快速变化等多重因素的推动下诞生的产物.互联网时代的产品通常有两类特点:需求变化快和用户群体庞大,在这种情况下,如何从系统架构的角度出发,构建灵活.易扩展的系统,快速应对需求的变化:同时,随着用户的增加,如何保证系统的可伸缩性.高可用性,成为系统架构面临的挑战. 如果还按照以前传统开发模式,开发一个大型而全的系统已经很难满足市场对技术的需求,这时候分而治之的思想被提了出来,于是我们从单独架构发展到分布式架

一.dubbo介绍 Dubbo是阿里巴巴公司开源的一个高性能优秀的服务框架,使得应用可通过高性能的RPC实现服务的输出和输入功能,可以和Spring框架无缝集成.简单地说,dubbo是一个基于Spring的RPC(远程过程调用)框架,能够实现服务的远程调用.服务的治理 最主要就是服务之间的治理(治理基本上要做成运行时治理) 如果要用dubbo必须要用spring,非常大的前提 二.dubbo架构 调用关系说明: 1. 服务容器负责启动,加载,运行服务提供者. 2. 服务提供者在启动时,向注册中心

RPA  UiPath 官网视频相关学习 有一些官网的截图翻译,本来打算把考试题也整理出来,结果没整,另附官网视频 RPA的好处: 广泛的自动化:跨越越来越多的行业,RPA加速在银行和金融,保险,医疗,制造,电信等领域具有完美的准确性流程.几乎是无边无际的日益复杂的功能可以通过不止一种方式改善每个交易量大的流程来实现自动化. 快速的投资回报:通常情况下,一个软件机器人可以取代和胜过3名工人.在不到12个月的时间里,大多数企业已经有了正的投资回报,而且潜在的进一步累计成本降幅可以及时达到20%.

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DataHub 首先,阿里云也有一款名为DataHub的产品,是一个流式处理平台,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.不管国家层面,还是企业层面现在对这个问题是越来越重视.数据治理要解决数据质量,数据管理,数据资产,数据安全等等.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,监控,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. 提到LinkedIn,不得不想到大名鼎鼎的Ka

作者:小傅哥 博客:https://bugstack.cn 沉淀.分享.成长,让自己和他人都能有所收获! 一.前言 为什么我们要去造轮子? 造轮子的核心目的,是为了解决通用共性问题的凝练和复用. 虽然市面上已经有了大量成熟稳定用于支撑系统建设的轮子,也就是服务.框架.组件.工具等,但对于一些较大型的公司来说,这些轮子可能并不一定能很好的支撑起系统需要承载的服务体量,这个时候就需要自建一些轮子. 而提倡的不重复造轮子,新造轮子不一定能保证稳定性.一般用在以官网推出的核心轮子上是适合的,比如 Spr

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