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

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

开发测试时给 Kafka 发消息的 UI 发送器――Mikasa 说来话长,自从入了花瓣,整个人就掉进连环坑了. 后端元数据采集是用 Storm 来走拓扑流程的,又因为 @Zola 不是很喜欢 Java,所以退而求其次选择了 Clojure,所以正在苦逼地学习 Clojure 和 Storm 中. 目前来说外面的 Storm 拓扑的 Spout 是从 Kafka 中流入数据的.但是我们要给 Kafka 发送测试数据的时候,就需要跑到 Kafka 的测试服务器打开它的一个发送脚本进去发送,非常蛋疼

CDNI的相关问题陈述 概述 CDN对可缓存内容提供了许多好处:降低交付成本,提高终端用户体验,提高交付的鲁棒性.对于这些因素,CDN常 用于大规模的内容交付.因此,现有的CDN提供商正在扩大规模,许多网络服务提供商(NSP)也在部署他们自己的CDN. 一般来说,一个给定的内容项可以被分发给终端用户,而不考虑终端用户的地理位置或者附属网络.这个就是连接独立 CDN的动机,这样每个CDN就可以在内容服务提供商(CSP)和终端用户的端到端操作之间作为开放的内容交付设施进行互相 操作.然而,当前没有开

在复制系统中因为一些配置上失误和人为的失误操作导致复制堵塞,Sqler Monitor 新增加了分析复制延迟邮件,配合复制错误监控邮件和延迟邮件,和复制元数据采集 可以在第一时间准确定位到问题,适合大批量,自动化运维. 复制堵塞分析报警 复制延迟邮件 复制错误分析邮件 复制 元数据采集 元数据采集脚本: repl 元数据采集脚本

前言 HSF是一个分布式的远程服务调用框架,其实我更喜欢把分布式几个字去掉,因为HSF本身并不是一个单独的服务(指一个进程),他是附属在你的应用里的一个组件,一个RPC组件(远程过程调用——Remote Procedure Call,是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务,而不需要了解底层网络技术的协议.在OSI网络通信模型中,RPC跨越了传输层和应用层.RPC使得开发分布式应用更加容易),当然HSF完全的内容肯定不止这些. 说了那么久HSF全称是什么呢?High-Speed Service

背景 无论是互联网应用或者企业级应用,都充斥着大量的批处理任务.常常需要一些任务调度系统帮助开发者解决问题.随着微服务化架构的逐步演进,单体架构逐渐演变为分布式.微服务架构.在此的背景下,很多原先的任务调度平台已经不能满足业务系统的需求.于是出现了一些基于分布式的任务调度平台.这些平台各有其特点,但各有不足之处,比如不支持任务编排.与业务高耦合.不支持跨平台等问题.非常不符合新一代微服务架构的需求,因此宜信公司开发了微服务任务调度平台(SIA-TASK). SIA是宜信公司基础开发平台Simpl

从input读取事件源,经过相应解析和处理之后,从output输出到目标存储库(elasticsearch或其他).输入可以从Log.Syslog.Stdin.Redis.UDP.Docker.TCP.NetFlow输入,然后可以输出到Elasticsearch.Logstash.Kafka.Redis.File.Console.Cloud. 详细讲解,请参考官网:https://www.elastic.co/guide/en/beats/filebeat/current/configuring

作者 | 胡泽康 鄞乐炜 作者简介 胡泽康 联通(广东)产业互联网公司  大数据工程师,专注于开源大数据领域,从事大数据平台研发工作 鄞乐炜 联通(广东)产业互联网公司 大数据工程师,主要从事大数据平台的应用与引擎端开发 01 背景介绍 我们是联通医疗团队,一直践行 "服务医改,惠及民生" 的使命,全面驱动医疗健康产业数字化.智能化转型. 在调度系统选型初期,我们团队技术栈以 JVM 语言为主,由于 Airflow 的结构体系无法进行充分的改造和融合,因此在开源调度系统的选择上,我们主

  Data Catalog 通过汇总技术和业务元数据,解决大数据生产者组织梳理数据.数据消费者找数和理解数的业务场景.本篇内容源自于火山引擎大数据研发治理套件 DataLeap 中的 Data Catalog 功能模块的实践,主要介绍 Data Catalog 在公有云部署和发布中遇到挑战及解决方案. 背景 Data Catalog 是一种元数据管理的服务,会收集技术元数据,并在其基础上提供更丰富的业务上下文与语义,通常支持元数据编目.查找.详情浏览等功能.目前 Data Catalog 作为

1 简述 Logback The generic,reliable,fast & flexible Logging Framwork. 一款通用的.可靠的.快速的和灵活的日志框架. Logback是由log4j创始人设计的一个开源日志组件.LogBack被分为3个组件: logback-core:提供了LogBack的核心功能,是另外两个组件的基础. logback-classic:实现了Slf4j的API,所以当想配合Slf4j使用时,需要引入logback-classic. logback-

近期Datahub 发布了最新的版本0.8.5,作为LinkedIn开源的通用的元数据搜索和发现工具.Datahub近一年来有了巨大的发展,也成为了很多公司进行元数据管理的调研方向并进行使用的选择. 新功能 0.8.5版本中datahub修复了各种稳定性的修复,并改进了多个数据源的元数据获取方式,包括mongodb.looker.hive.snowflake. 在采用React重构前端以后,datahub的可视化功能得到了极大的提高. 但对于功能方面的改进,DataHub 也没有停止. 功能简介

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

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

一.前言 在视频直播中一般都是两种视频数据源,一个是摄像头数据,一个是录制桌面数据,而一般来说美女妹子直播都是来自于摄像头数据,游戏直播都是录制桌面数据的,那么今天就来看看第一个数据源数据采集分析,Android中使用摄像头的场景很多,在没有直播这个行业出现之前,之前用到摄像头的最多就两个场景,一个是二维码扫描,一个是美颜拍照类的应用.那么这里就来看看Android中的摄像头的用法,以及如何进行数据采集进行数据的二次加工. 二.知识点概况 本篇文章主要通过如下几个方向去介绍Android中的摄像

---====================-- Impala 获取hive 的 metadata ---====================Impala 通常和Hive共用同一个metadata 数据库(通常是MySQL/PostgreSQL), 所以Impala 能够读取到Hive的元数据信息. 如果Impala需要访问Hive表, 需要将Hive metadata 刷新到impala中. 在Hive中Create/Drop表后, 或者HDFS rebalance,或者手工删除HDFS

hive的元数据存放在关系型数据库中,元数据中存储了hive中所有表格的信息,包括表格的名字,表格的字段,字段的类型,注释.这些信息分散的存放在各个表中,给定一个hive中的表格名字,查询这个表中含有的所有字段,使用如下的SQL语句: mysql> select COLUMNS_V2.* from COLUMNS_V2,SDS, TBLS where COLUMNS_V2.CD_ID = SDS.CD_ID and SDS.SD_ID = TBLS.SD_ID and TBLS.TBL_NAME

近期由于工作任务,需要开发一个跨平台视频聊天系统,其中就用到了ffmpeg进行采集与编码,网上找了一大堆的资料,虽然都有一些有用的东西,但实在太碎片化了,这几天一直在整理和实验这些资料,边整理,边做一个总结,今天先总结一下采集的步骤,我是在linux平台下进行试验的,操作系统是ubuntu13.04 64bit,ffmpeg的版本是2.0.1,采用C语言开发,我的目标是从摄像头采集到1帧视频,然后用容器输出这帧的图像并把图像保存为bmp文件.整个采集的步骤是:连接视频源->获取视频流->dem

  一.Schema SCM 表结构梳理(对应生产BAOFOO_SCM) AUDITS 登录信息.服务,角色重启.配置更改 PROCESSES 进程信息.这里面有很多信息.开放的web端口. HOSTS 主机信息,包括IP地址,所在机架,内存,CPU等信息 CLIENT_CONFIGS 客户端配置,里面有下载客户端配置的路径. CONFIGS_AUD 配置审计表. CLIENT_CONFIGS_TO_HOSTS 客户端配置文件与节点的对应关系 CLUSTERS 群集信息,CM管理多少个群集,就会

本次遇到的问题描述,日志采集同步时,当单条日志(日志文件中一行日志)超过2M大小,数据无法采集同步到kafka,分析后,共踩到如下几个坑.1.flume采集时,通过shell+EXEC(tail -F xxx.log 的方式) source来获取日志时,当单条日志过大超过1M时,source端无法从日志中获取到Event.2.日志超过1M后,flume的kafka sink 作为生产者发送给日志给kafka失败,kafka无法收到消息.以下针对踩的这两个坑做分析,flume 我使用的是1.9.0

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