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

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

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

大数据发展到今天,扮演了越来越重要的作用.数据可以为各种组织和企业提供关键决策的支持,也可以通过数据分析帮助发现更多的有价值的东西,如商机.风险等等. 在数据治理工作开展的时候,往往会有一个专门负责数据治理工作的负责人,他和大数据的负责人共同保证数据的可靠性,合法合规性.因为只有这样的数据才是有价值的,这也是很多公司追求的目标:在合规的同时,让数据创造价值. ​ DataHub 是一个强大的工具,可帮助企业完成数据治理的工作.下面让我们从负责人的角度深入了解 DataHub 是如何帮助改善大数据

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

牛津大学NIE金融大数据实验室王宁:数据治理的现状和实践 我是牛津互联网研究院的研究员,是英国开放互联网的一个主要的研究机构和相关政策制订的一个机构.今天主要给大家介绍一下英国数据治理的一些现状和实践.Data.gov.uk就是相当于英国的电子政务云.我不知道大家还记不记得这个画面,这是2012年伦敦奥运会的时候,当时的一幕,一个房子拉开了之后一个人在里面座着打计算机,这个人是一个英国籍也是牛津大学毕业的科学家,也是万维网之父.他当时创造互联网时候当时是一个博士生,他有一个想法就是说能不能有一个

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.故事背景 A企业是易普优APS重要客户之一,是某行业的龙头企业:APS项目历时7个月顺利上线,十个月验收!通过易普优APS的顺利实施,建成了集团的精益计划管控运营平台,树立计划的权威与指挥棒作用,让物流配送.生产执行服从生产计划统一指挥调度,结束了计划.物料相互扯皮等待的死循环,促进了PMC体系朝着正反馈方向不断优化. 二.基础数据现状 A企业有200多个客户,现有10000多笔成品工艺资料,但现有ERP系统的工艺资料规范性差,对于APS的参数获取难度相当大,无法准确获取参数就无法实现自动排

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

今天看到一篇数据治理的论文,以下为论文内容的记录与学习. 数据治理是指将数据作为企业资产而展开的一系列的具体化工作,是对数据的全生命周期管理.数据治理的目标是提高数据质量(准确性和完整性),保证数据的安全性(保密性.完整性及可用性),实现数据资源在各组织机构部门的共享:推进信息资源的整合.对接.共享和综合应用,从而提升企业管理水平,充分发挥信息化在经营管理中的作用. 数据治理其实是一种体系,是一个关注于信息系统执行层面的体系,这一体系的目的是整合IT与业务部门的知识和意见,通过一个类似于监督委员

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.

很多企业在做BI项目时,一开始的目标都是想通过梳理管理逻辑,帮助企业搭建可视化管理模型与深化管理的精细度,及时发现企业经营管理中的问题. 但在项目实施和验收时,BI却变成了报表开发项目,而报表的需求往往和个人习惯有关,一旦人员发生变动,尤其是新入职的高层,会把前公司的内容搬过来,这就需要重新开发一大堆报表. 如果不从源头进行控制,被动服务模式下的IT不可能满足所有人的报表需求.接下来我们要讲的这个案例就真实反应了这个过程,同时也为大家解析问题产生的原因并找到解决问题的方法,建议所有有计划或已经实

本文为微众银行大数据平台:周可在 nMeetup 深圳场的演讲这里文字稿,演讲视频参见:B站 自我介绍下,我是微众银行大数据平台的工程师:周可,今天给大家分享一下 Nebula Graph 在微众银行 WeDataSphere 的实践情况. 先来说下图数据库应用背景. WeDataSphere 图数据库架构是基于 JanusGraph 搭建,正如邸帅在演讲<NebulaGraph - WeDataSphere 开源介绍>中提及的那样,主要用于解决微众银行数据治理中的数据血缘问题.在使用 Jan

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

背景 大数据发展到今天已有 10 年时间,早已渗透到各个行业,数据需 求越来越多,这使得大数据 业务间的依赖关系也越来越复杂,另外也相信做数据的伙伴肯定对如何治理数据也是痛苦之至,再加上现今云原生时代的要求,怎么能更好.更容易的处理大数据任务关系及更好的实现数据治理呢? Apache  下与之 密切相关的项目有   Apache DolphinScheduler, Apache Atlas,  Apache Airflow , Apache Oozie, 和 Apache Griffin  .此

前面我写了一篇关于对元数据和元数据管理的认知和理解的文章,有兴趣的朋友可以去看看.接下来我们讲一讲主数据管理(MDM). 主数据管理(MDM) 主数据是系统间共享数据,它是系统间信息交换的基准.主数据管理目标是使各系统在获取基准数据时,能够保证数据是最新的.一致的.准确的,能够实时进行各系统间数据验证. 根据主数据管理实施的复杂程度,大体可以把主数据管理可以分为六个层次,从低到高反映了主数据管理的不同成熟度.并非层级越高的主数据管理方式就是最好的,应当根据数据本身的质量与现有体系情况,选择合适的

ETL是什么?为什么要使用ETL?KETTLE是什么?为什么要学KETTLE?        ETL是数据的抽取清洗转换加载的过程,是数据进入数据仓库进行大数据分析的载入过程,目前流行的数据进入仓库的过程有两种形式,一种是进入数据库后再进行清洗和转换,另外一条路线是首先进行清洗转换再进入数据库,我们的ETL属于后者. 大数据的利器大家可能普遍说是hadoop,但是大家要知道如果我们不做预先的清洗和转换处理,我们进入hadoop后仅通过mapreduce进行数据清洗转换再进行分析,垃圾数据会导致我

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. 所以整理了这份文档供大家学习使用. 本文档基于Datahub最新的0.8.20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~ 通过本文档

一.背景 在目前规模比较大的互联网公司中,总数据量能达到10PB甚至几十PB数据量的公司,我认为中国已经有超过了20家了.而在这些公司中,也有很多家公司的 日数据增长达到100TB+ 了. 所以我们每天都要观察集群的数据增长,观察是否有哪一天.哪个路径增长过猛了,是否增长了很多垃圾数据:继续深挖下去,看看是不是可以删掉无用的数据. 此外我们还要做“容量预估“,把未来的数据增长规划出来,主要是依靠数据增长斜率计算出未来一个季度后的数据量,再把机器采购需求汇报出去. 在上一篇<基于FsImage的H

基于字节跳动分布式治理的理念,数据平台数据治理团队自研了SLA保障平台,目前已在字节内部得到广泛使用,并支持了绝大部分数据团队的SLA治理需求,每天保障的SLA链路数量过千,解决了数据SLA难对齐.难保障.难管理的问题. 背景介绍 SLA(Service Level Agreement):服务级别协议,对互联网公司来说是网站服务可用性的保证.数据SLA,即数据可用性保证,一般以数据产出时间作为SLA. 在海量数据任务开发场景中,因业务多样化.数据量大.数据任务复杂等问题,导致数据任务链路依赖复杂