如果在建立数据集市的过程中，注意了元数据管理，在集成到数据仓库中时就会比较顺利；相反，如果在建设数据集市的过程中忽视了元数据管理，那么最后的集成过程就会很困难，甚至不可能实现。 2....可是在与之相关的工具成熟之前，我们完全可以采用OIM中的元模型（因CWM对OIM是兼容的）以及支持它的元数据管理工具进行元数据管理系统的建设，而且元数据所包含的范围很广。...（4）确定元数据管理的工具，采用一定的工具可以完成相应的工作。...08 元数据管理产品设计 元数据管理的应用通常一款元数据管理工具应具备元模型设计、元数据采集、元数据分析、数据地图展现等核心功能。...数据管理平台提供各类元数据管理，包括：业务元数据、技术元数据和管理元数据，支持元数据的基本信息、属性、依赖关系、组合关系的增删改查操作。
经过这些年的发展，国内外厂商在元数据管理能力的建设上有了一定的经验积累，此篇文章分析了国内外市场现状，指出企业级元数据管理正吸引着越来越多的厂商关注，有望成为未来元数据管理的主流方向，提出了企业级元数据管理需要具备的基本能力...，并在最后简要分析了未来企业级元数据管理体系架构的技术趋势。...企业级元数据管理将成为 企业信息管理的核心 国内外对企业级元数据管理的需求日益增加 仔细分析国内外现状，目前市场上对企业级元数据管理的需求正日益增加： 1、数字化加速，企业内数据量成倍增长 数字化时代到来...企业级元数据管理所需要 具备的基本能力 要实现企业级元数据管理，需要具备以下几个方面的能力： ?...未来企业级元数据管理 体系架构的技术趋势 市场上对企业级元数据管理（EMM）的需求还在不断增长，伴随着EMM需求的增加，厂商们对数据模型和元数据管理互操作性的标准的关注会明显增加，通过弥合信息竖井来提升信息化业务成果价值的方法会广受关注
本文所述 AutoMQ 的元数据管理机制均基于 AutoMQ Release 1.1.0 版本 1。...对象存储为 带来可观成本优势的同时，其与传统本地磁盘的接口和计费方式的差异也为 AutoMQ 在实现上带来了挑战，为解决这一问题，AutoMQ 基于 KRaft 进行拓展，实现了一套针对对象存储环境的流存储元数据管理机制...Object 元数据Object 元数据负责所有对象存储对象的生命周期管理，包括对象的状态、大小、Key、过期时间、提交时间、标记删除时间等。...这里需要注意的是，由于 AutoMQ 的元数据全部基于 KRaft 机制构建，故上述的元数据变更全部会跟随 KRaft Record 的同步而分发到每台节点上，也即每台 Broker 都缓存有最新的元数据信息...04总结 本文介绍了 AutoMQ 基于 KRaft 的元数据管理机制，相比传统基于 Zookeeper 的元数据管理，Controller 由于成为了所有元数据的处理节点，其稳定性对系统的正常运行起到了至关重要的作用
，进行元数据迁移； 迁移过程控制在十分钟之内，以减少对迁移方的业务影响； 元数据合并的难点 hive 的元数据信息（metastore）一般是通过 Mysql 数据库进行存储的，在 hive-1.2.1...元数据表依赖关系非常复杂 ?...bean 对象进行操作，54 张表全部手工敲出来又累又容易出错，应该想办法偷懒，于是我们使用了 druid 解析 hive 的建表语句，再通过 codemodel 自动生成出了对应每个表的 54 个 JAVA...文件中中配置源和目的数据库的 JDBC 配置项 执行元数据迁移命令 hive-tools 会在迁移元数据之前首先检查源和目的元数据库中重名的 hive db，终止元数据迁移操作并给出提示 执行删除重名数据库命令...再次执行执行元数据迁移命令 检查元数据迁移命令窗口日志或文件日志，如果发现元数据合并出错，通过对目的数据库进行执行删除指定 hive db 的命令，将迁移过去的元数据进行删除，如果没有错误，通过 hive
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元数据管理一、大数据中为什么要元数据管理元数据（Metadata），通常的定义为"描述数据的数据"。元数据打通了源数据、数据仓库、数据应用，记录了数据从产生到消费的全过程。元数据管理是数据治理的核心。...因此数据治理中的元数据管理成为企业级不可或缺的重要组成部分。...简单来说，数据是公司中非常有价值的资产，这些数据包含各种数据源，各种业务，各种处理层次，对于这些资产需要有序、高效、统一的管理，这就需要一个元数据管理系统，元数据管理是数据治理中非常重要的一个核心，元数据的一致性...二、元数据管理工具-Atlas在大数据时代，目前最成熟的与Hadoop体系兼容比较好的元数据治理平台就是Apache Atlas。...为组织提供开放式元数据管理和治理功能，用以构建其数据资产目录，对这些资产进行分类和管理，并为数据科学家，数据分析师和数据治理团队提供围绕这些数据资产的协作功能。
元数据管理平台管什么 数据治理的第一步，就是收集信息，很明显，没有数据就无从分析，也就无法有效的对平台的数据链路进行管理和改进。...所以元数据管理平台还需要考虑如何以恰当的形式对这些元数据信息进行展示，进一步的，如何将这些元数据信息通过服务的形式提供给周边上下游系统使用，真正帮助大数据平台完成质量管理的闭环工作。...那么我们为什么还要多此一举，再开发一个元数据管理系统对这些信息进行管理呢？...元数据管理相关系统方案介绍 Apache Atlas 社区中开源的元数据管理系统方案，常见的比如Hortonworks主推的Apache Atlas，它的基本架构思想如下图所示 Atlas的架构方案应该说相当典型...蘑菇街元数据管理系统实践 蘑菇街大数据平台的元数据管理系统，大体的体系架构思想和上述系统也比较类似，不过，客观的说我们的系统的开发是一个伴随着整体开发平台的需求演进而渐进拓展的过程，所以从数据管理的角度来说
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。 以下是 DataHub 当前功能的概述。...查看元数据 360一目了然 结合技术和逻辑元数据，提供数据实体的 360° 视图。...创建新策略时，您将能够定义以下内容： ·策略类型- 平台（顶级 DataHub 平台权限，即管理用户、组和策略）或元数据（操作所有权、标签、文档等的能力） ·资源类型- 指定资源类型，例如数据集、仪表板...选择权限集，例如编辑所有者、编辑文档、编辑链接 ·用户和/或组- 分配相关用户和组；您还可以将策略分配给资源所有者，无论他们属于哪个组 UI 使用 DataHub 用户界面创建、配置、计划和执行批量元数据摄取...通过最大限度地减少操作自定义集成管道所需的开销，可以更轻松地将元数据导入 DataHub。 原文链接：https://datahubproject.io/docs/features
目录 一、概念 什么是元数据？ 二、特点 三、分类 1.业务元数据 2.技术元数据 3.管理元数据 四、元数据管理工具 ---- 一、概念 什么是元数据？...二、特点 1.元数据一经建立，便可共享 2.元数据是一种编码体系 3.元数据通常是结构化数据的数据 4.元数据包含用于描述信息对象的内容和位置的数据元素集，方便查询与检索 5.元数据是与对象相关的数据...三、分类 1.业务元数据 从业务角度描述业务领域的相关概念、关系，包括业务术语和业务规则。...存储元数据（表、字段、分区、生命周期）；运行元数据（作业类型、实例名称、执行时间）；数据同步、计算任务、任务调度等信息；数据质量和运维相关元数据，如任务监控、运维报警、数据质量 3.管理元数据 管理领域相关...四、元数据管理工具 初始化配置、元数据采集、提供元数据价值分析：包括血缘分析、健康度分析等，支撑数据资产可视化。 1.Apache Atlas 2.Netflix Metadata
从元数据中独立管理术语表。 2. 术语(Term) 对于企业来说术语作用的非常大的。对于有用且有意义的术语，需要围绕其用途和上下文进行分组。
这些问题，或许元数据管理能够帮助到您！ — 03 — 元数据管理对数据运营的重要性 元数据管理是数据治理工作是重重之重，为什么企业内部的数据质量总是不高？其实只要有数据存在就有数据质量问题存在。...利用数据解决企业问题的能力 — 04 — 元数据管理范围和目标 一般而言，就数据仓库或者大数据平台中的元数据可以按不同的维度分为技术元数据、业务元数据、操作元数据等，元数据管理的范围大致如下三个方面：...元数据管理目标 ? — 05 — 元数据管理系统 元数据系统整体分为接收层，服务层，存储层和应用层。...图：元数据管理架构（来源：快手） 基于元数据系统的数据资产搜索能力对各类数据建立数据索引，方便搜索引擎快速找到这些数据，同时搜索引擎提供了根据相关性、元信息完善度、依赖数量、运营规则进行智能排序，帮助用户用户快速找到所需数据...写在最后的话 元数据管理能够增强数据理解，可以架起企业内业务与IT部门之间的一座桥梁，无论是企业的业务部门还是IT部门，很少能完整的拿出一套企业各项数据的业务含义、口径、技术标准、分布情况等的说明，使用元数据管理可以自动化的获取整个企业的数据业务含义
但是，很多企业逐渐发现元数据管理直接给企业业务创新带来的价值非常有限。目前的元数据管理现状是什么？如何充分释放元数据管理的业务价值？有哪些实践经验可以借鉴？...目录： 一、现状分析：孤独的企业元数据管理 二、解决方案：面向业务释放元数据价值 三、技术实践：普元的企业元数据管理实践 一、现状分析：孤独的企业元数据管理 元数据管理不能给业务创新带来直接价值的主要原因...，在于目前的元数据管理太“孤独”，这种孤独主要体现在以下四个方面： 管理范围窄：目前元数据管理范围窄主要体现在两个层面：第一，只管理了数据仓库相关的元数据，没有将元数据管理扩展到整个企业层面；第二，即使在数据仓库领域...元数据管理要采集各种各样的元数据，包括脚本、存储过程、报表等，还得分析各种各样的语法树，这对系统的采集能力要求是很高的，普元的元数据管理平台已实现用自动化提升系统的采集性能，能采集多种元数据，采集率几乎达到...增强业务元数据管理能力，让业务用户广泛使用 充分释放元数据管理业务价值的前提是让业务人员学会使用元数据管理系统，因此如何采集到业务元数据就变得非常重要。
用于设置两次元数据刷新之间，最小有效时间间隔，超过这个设置的时间间隔，则这次元数据刷新就失效了。默认值是100ms。...metadataExpireMs 这个参数的含义是如果不刷新，元数据可以保持有效的最大时间。默认值是5分钟。...lastRefreshMs 这个参数的含义是上一次更新元数据的时间。 lastSuccessfulRefreshMs 这个参数的含义是上一次成功更新元数据的时间。...如果在元数据相关的操作中抛出了这种异常，kafka将停止元数据相关的操作。 invalidTopics 这个参数的含义是存储非法的Topic元数据信息。...unauthorizedTopics 这个参数的含义是存储未授权的Topic元数据信息。
2，大数据平台涉及的元数据——由大数据作业的业务逻辑直接读写处理的业务数据，都不是元数据，除此之外的数据都是元数据。...为什么要做元数据管理 1，管理元数据的好处——有助于用户更高效地分析数据，有助于系统和业务的优化，有助于数据的安全管控，有助于数据生命周期的管理，有助于任务问题的排查，有助于数据质量的保证。...2，怎样发挥元数据的价值——元数据信息通过服务的形式(例如REST接口)提供给上下游系统使用。 哪些数据纳入元数据管理 这个问题也就是元数据管理到底是管理什么。...对大数据开发平台来说，常见的元数据包括以下6点： 1，数据表的结构schema信息 （1） SQL或者NoSQL中的表视图信息，例如MySQL中可以通过SHOW CREATE TABLE table_name...上述元数据信息大部分需要人工录入，但是最好是整合到业务开发流程中，让它们成为业务开发的必须环节。
本篇文章大概2353字，阅读时间大约6分钟 介绍HDFS的元数据管理机制，说明fsimage文件和edits的作用，给出解析fsimage文件和edits文件的demo HDFS是一个分布式存储服务，是...1 NameNode如何管理元数据 存储数据的方式来看，要么放到内存中，要么放到磁盘上。...HDFS作为一个分布式存储服务，需要处理客户端大量的CRUD请求 元数据放入内存中，可以进行高效的数据查询以快速响应客户端的请求，如果namenode发生故障，则元数据会丢失 元数据放入磁盘中，安全性较高但是无法快速响应客户端的请求...并且为了保证元数据在增删改操作下，内存和磁盘中元数据的一致性及操作效率，NameNode引入了edits文件记录HDFS元数据的增删改操作。...HDFS元数据管理流程图（NameNode + 2NN） ? Namenode会记录客户端的元数据增删改操作请求，记录操作日志，更新滚动日志。
今天的大数据开发技术分享，我们就主要来讲讲HDFS Namenode元数据管理。 Namenode元数据管理 首先明确Namenode的职责：响应客户端请求、管理元数据。...Namenode对元数据有三种存储方式： 内存元数据(NameSystem) 磁盘元数据镜像文件 数据操作日志文件（可通过日志运算出元数据） 注意：HDFS不适合存储小文件的原因，每个文件都会产生元信息...对三种存储机制的进一步解释 内存元数据就是当前Namenode正在使用的元数据，是存储在内存中的。...数据操作日志文件是用来记录元数据操作的，在每次改动元数据时都会追加日志记录，如果有完整的日志就可以还原完整的元数据。...关于大数据开发，HDFS Namenode元数据管理，以上就为大家做了简单的介绍了。HDFS当中的元数据管理，是分布式存储的重要保障，对于数据存储安全性和可靠性都有显著的贡献。
一、背景 大数据挑战 大数据时代，饿了么面临数据管理、数据使用、数据问题等多重挑战。具体可以参考下图： ? 数据问题：多种执行、存储引擎，分钟、小时、天级的任务调度，怎样梳理数据的时间线变化？...数据管理：怎样对表、列、指标等进行权限控制、任务治理以及上下游依赖影响分析？ 元数据定义与价值 元数据打通数据源、数据仓库、数据应用，记录了数据从产生到消费的完整链路。...元数据是数据管理、数据内容、数据应用的基础。...Atlas是Apache开源的元数据治理方案。...二、饿了么元数据系统架构 ?
元数据只是为何会调用到这里还需要阅读源码从而找到原因，在开始之前需要先了解一下 starrocks 元数据的一些基本概念。...其实在这篇文章：StarRocks 元数据管理及 FE 高可用机制中已经有全面的介绍，只是这篇文章有点早了，和现在最新的代码不太匹配。...在 StarRocks 元数据中会保存 Database、Table 等信息。这些数据定期保存在 fe/meta 目录中。...StarRocks 对元数据的每一次操作（增删改查数据库、表、物化视图）都会生成 editLog 的操作日志。...具体的流程如下：判断当前是否需要将日志生成 image加载当前 image 里的元数据到内存从 bdb 中读取最新的 Journal，然后进行重放（replay）：其实就是更新刚才加载到内存中的元数据。
跟数据库表一样，视图同样需要进行元数据管理。...跟上节相同我们定义一个ViewManager来创建视图，同时创建一个viewcat数据库表来存储视图的元数据，这个表有两个字段分别是ViewName,他是字符串类型，还有一个叫ViewDef，他是一个二进制数据类型...不难看到维护这些统计信息需要付出一定的性能代价，因为当数据库表有插入，删除，更新等操作时，我们都得对统计信息进行更新，为了处理这个问题我们不再像前面那样使用元数据表来存放统计数据，而是把统计信息全部保留在内存里...我们看看统计元数据的实现，在当前目录增加一个文件名为stat_manager.go，实现代码如下： package metadata_manager import ( rm "record_manager...%s\n", fldName, fldType) } ts := record_mgr.NewTableScan(tx, "MyTable", layout) //测试统计元数据
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