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。
大家好，我是独孤风，今天的元数据管理平台Datahub的系列教程，我们来聊一下Datahub CLI。也就是Datahub的客户端。
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。
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。
DataHub 是一个现代数据目录，旨在实现端到端数据发现、数据可观察性和数据治理。这个可扩展的元数据平台专为开发人员构建，以应对快速发展的数据生态系统的复杂性，并帮助数据从业者充分利用组织内数据的总价值。
DataHub 是第三代元数据平台，支持为现代数据堆栈构建的数据发现、协作、治理和端到端可观察性。DataHub 采用模型优先的理念，重点是解锁不同工具和系统之间的互操作性。
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大家好，我是独孤风。元数据管理平台层出不穷，但目前主流的还是Atlas、Datahub、Openmetadata三家，那么我们该如何选择呢？
导语 随着大数据时代的到来，各大互联网公司对于数据的重视程度前所未有，各种业务对数据的依赖也越来越重。有一种观点认为大数据存在 “3V” 特性：Volume, Velocity, Variety。这三个 “V” 表明大数据的三方面特征：量大，实时和多样。这三个主要特征对数据采集系统的影响尤为突出。多种多样的数据源，海量的数据以及实时高效的采集是数据采集系统主要面对的几个问题。 我们想要在数据上创造价值，首先要解决数据获取的问题。因为在互联网发展中，企业内或不同企业之间建立了各种不同的业务系统，这些
对于数据工程师而言，元数据知识可能是最需要掌握的，却常常又被忽略的一部分。毕竟在平时做需求时，大家都是用 SQL 完成任务，而和领导汇报时，又常常凸显出数据产生的效益，元数据基本上就被忽视了。如果团队里没有人想去整理元数据的话，随着公司的发展，数据源和数据量的不断增多，就会逐渐发现我怎么找不到数据了？这个数据口径到底是怎么回事，哪一个才是对的？等等问题。
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。
Vuetify 是一个无需设计技能的 UI 库，具有精美手工制作的 Vue 组件。它具有以下核心优势和主要功能：
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。
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。
开源元数据管理平台Datahub近期得到了飞速的发展。已经更新到了0.10.5的版本，来咨询我的小伙伴也越来越多，特别是安装过程有很多问题。本文经过和群里大伙伴的共同讨论，总结出安装部署Datahub最新版本的部署手册，希望能帮助到大家。
元数据管理平台Datahub最近的热度越来越高。已经更新到了0.8.40的版本，来咨询我的小伙伴也越来越多，特别是安装过程有很多问题。
近期Datahub进行了一次大的版本更新，从0.9版本以后Datahub也正式发布了列级别数据血缘的功能。
使用过开源HBase的人都知道，运维HBase是多么复杂的事情，集群大的时候，读写压力大，配置稍微不合理一点，就可能会出现集群状态不一致的情况，糟糕一点的直接导致入库、查询某个业务表不可用， 甚至集群运行不了。在早期0.9x版本的时候，HBase的修复工具还有一下bug，使得即使你懂得如何修复的情况下，依然需要多次重复运行命令，绕过那些不合理的修复逻辑，甚至有时候需要自己写代码预先修复某个步骤。
2022年已过去一半多的时间了。这半年多，我们重点关注了LinkedIn Datahub、Atlas等元数据管理工具，了解了他们在数据治理领域的作用。
曾几何时，我在第一次安装JDK环境的时候也遇到了不小的麻烦，当时还有朋友就因为这个环境问题觉得自己根本不是编程的料，选择了放弃。当时有个段子说，“如果不是JDK环境没搞定，我一定是一个编程天才”。权当一笑，但是环境问题确实是个大问题。
元数据管理平台，Datahub在2022年有了巨大的发展。近期Datahub官方做了一下2022年的回顾，我这里也挑选一些有价值的内容跟大家分享一下。
本文所选择的Python的版本为3.8.3，Docker版本为20.10.0，都可以很好的支持Datahub的安装。Datahub下载的最新0.8.40版本，这是目前功能最完善也最稳定的版本。
做大数据的项目，必不可少的是要接触到数据血缘图，它在大数据项目中有着很重要的作用。 之前在公司也做过一些案例，也看过很多友商的产品，阿里的DataWork，领英的Datahub， datawork的血缘图使用的是 G6，自家的产品 Datahub使用的是 爱彼邻的 可视化库 visx 本篇文章就来谈谈datahub中的血缘图。
Springboot引入Reactor已经有一段时间了，笔者潜伏在各种技术群里暗中观察发现，好像scala圈子的同仁们，似乎对响应式更热衷一点。也许是因为他们对fp理解的更深吧，所以领悟起来障碍性更少一些的原因吧。尽管webflux对于数据库的支持，还不那么完善，也不妨我们试上一试。
小程序的技术栈中，最吸引人的点莫过小程序专属流量入口了，例如小程序收藏、小程序搜索。小程序作为一个全新的生态，上手开发会和一般的前端技术栈，有很大的差别。那么小程序又如何和前端工程结合呢？
什么是大数据：大数据(big data)，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
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。
“小程序” 在这半年应该是蚂蚁最火最热的词之一了。小程序的技术栈中，最吸引人的点莫过小程序专属流量入口了，例如小程序收藏、小程序搜索。在小程序的浪潮之下，不管是蚂蚁内部还是合作企业，都逐步推进业务前端技术栈向小程序看齐。
由于最近参加的Talent Plan，需要自己实现一个基于Raft的KV引擎，所以之前说的分布式事务的内容，还要再鸽一段时间，所以为了补偿大家，我们来学学antlr吧，这次我们不在外部维护变量表，而是通过设置一个特殊的变量类型，由其自身来维护一个静态变量表，从而大大简化了程序逻辑，仅仅通过200行代码，就实现了一个mini版的科学计算器。Let's GO！！！
"The world's most valuable resource is no longer oil,but data"
在 0.11.0 中，我们默认为 Spark writer 启用具有同步更新的元数据表和基于元数据表的file listing，以提高在大型 Hudi 表上的分区和文件 listing 的性能。在reader方面，用户需要将其设置为 hoodie.metadata.enable = true 以从中受益。元数据表和相关文件listing 仍然可以通过设置hoodie.metadata.enable=false来关闭此功能。因此，使用异步表服务部署 Hudi 的用户需要配置锁服务。如果无需使用此功能，可以通过额外设置这个配置 hoodie.metadata.enable = false 像以前一样使用 Hudi。
本文我们将先来介绍JPA以及OpenJPA之间的关系，然后通过一个手把手的应用案例来讲述 Springboot 和 Openjpa 整合 GBase8s 。那么就让我们开始吧。
导语 在工位坐久了，时常感觉呼吸不畅、脑瓜不灵、需求写不快。为了解工位上的空气质量情况、也为了提醒自己多开窗，于是我想到了传感器采集 + 灯塔平台处理的组合。 01. 数据采集｜CCS811 这次使用的是维特智能的 CCS811 二氧化碳（CO2）和总可挥发有机物（TVOC）传感器，使用串口 ASCII 码通信，只需screen 命令就可以通过 UART 预览上报数据，用起来非常友好。再通过转接板焊接在一起就可以通过 USB 连接到电脑上。 因为需要 7x24 开机，我使用了更节能的树莓派代替我的开发机进
macaca提供的元素查找工具，可以将app视图的结构以布局结构树的格式在浏览器上展示出来，用过点击某个元素，就可以方便的查询到该控件的基本信息，以方便查找。具体使用可参考官网: https://macacajs.com/inspector
本篇文章，首先会向大家阐述什么是 Flink connector 和 CDC ， 然后会通过手把手的方式和大家一起构建一个简单的GBase8s的Flink connector,并完成实践项目，即通过Mysql CDC实时通过connector同步数据到GBase8s中。
在 0.11.0 中，默认为 Spark writer 启用具有同步更新的元数据表和基于元数据表的file listing，以提高在大型 Hudi 表上的分区和文件listing的性能。在reader方面，用户需要将其设置为 true 以从中受益。元数据表和相关文件listing 仍然可以通过设置hoodie.metadata.enable=false来关闭此功能。因此，使用异步表服务部署 Hudi 的用户需要配置锁服务。如果此功能与您无关，您可以通过额外设置这个配置 hoodie.metadata.enable=false 像以前一样使用 Hudi。
Cloudera数据平台（CDP）是Cloudera的最新大数据产品。Apache HBase和Phoenix作为CDP平台的一部分。这两个组件以3种形态提供：
近年来, 表观组关联分析（Epigenome-wide Association Study，EWAS）已成为探索复杂性状表观遗传基础的有效策略。随着大量EWAS科研成果的发表，现已积累了海量表观遗传数据，尤其是DNA甲基化芯片数据，其海量数据的整合分析对系统研究不同实验条件下的DNA甲基化状态以及探索与各种性状相关的表观遗传机制具有重要意义。目前，国际上存在一些数据库来存储DNA甲基化芯片数据，但这些数据库缺乏有效和统一的归一化方法来消除不同数据集之间的批次效应，可能对下游分析产生负面影响，元数据标准不统一，并且都不提供跨不同组织、性别、种族和疾病的标准化的DNA甲基化图谱。为了解决这些问题，国家中心开发了EWAS Data Hub数据库。
针对元数据管理系统，各类开源方案在业界层出不穷，本文将列举和对比几个业内比较流行的元数据管理组件：
该案例在github中django_celery_demo (opens new window)
上一篇文章，我们介绍了UDF，可以帮用户自定义函数，从而在使用Flink SQL中，能够得心应手的处理一些数据问题。今天我们来学习一下Flink是如何处理CEP问题的。本文会分为两个部分，概念介绍部分和代码案例部分。
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