Advertisement

Apache+Atlas环境下统一元数据管理平台的集成应用.pdf

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:PDF


简介:
本PDF文档深入探讨了在Apache Atlas环境中构建和部署统一元数据管理平台的方法与实践,详细介绍了其关键技术、应用场景及实施步骤。 本段落详细介绍了基于Apache Atlas的数据资产平台集成实践。 背景介绍 DataLeap是一个一站式大数据研发治理套件,旨在提供一个统一的元数据管理平台。Apache Atlas是开源的元数据管理系统,由Apache软件基金会开发维护。它为多种数据源提供了统一的管理和集成支持。 架构演进 DataLeap的发展经历了三个阶段: 1. 初始阶段:初期主要基于Apache Atlas的基础功能进行构建。 2. 演进阶段:在此基础上增加了实时数据处理、质量监控等功能。 3. 成熟阶段:进一步引入了数据治理和安全特性等高级组件。 集成改造 在将Apache Atlas与DataLeap整合时,进行了以下改进: 1. 实体管理:支持多种来源的数据实体的集中管理和配置; 2. Hook机制:通过Hook实现对不同系统中元数据变更事件的捕获; 3. Gremlin查询语言:允许复杂关系图谱中的节点和边进行灵活查询。 功能增强 DataLeap的功能扩展主要体现在: 1. 高级筛选选项,包括库表所有者关联过滤等特性; 2. 元数据搜索支持基于属性的相关性查找; 3. 血缘分析工具可以展示多个层级的依赖关系; 4. 多租户架构确保在公有云环境下的数据隔离。 性能优化 为了提升系统效率,DataLeap进行了以下调整: 1. 读取操作上的速度改进措施; 2. 写入过程中的效能增强策略; 应用场景 该平台适用于多种场景如: 1. 库表管理:提供对数据库与表格的精细化管控手段; 2. 元数据治理:涵盖元数据发现、检索及血缘追踪等功能模块; 3. 数据质量保障和安全防护措施。 综上所述,本段落从多个维度探讨了基于Apache Atlas的数据资产平台集成实践。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • Apache+Atlas.pdf
    优质
    本PDF文档深入探讨了在Apache Atlas环境中构建和部署统一元数据管理平台的方法与实践,详细介绍了其关键技术、应用场景及实施步骤。 本段落详细介绍了基于Apache Atlas的数据资产平台集成实践。 背景介绍 DataLeap是一个一站式大数据研发治理套件,旨在提供一个统一的元数据管理平台。Apache Atlas是开源的元数据管理系统,由Apache软件基金会开发维护。它为多种数据源提供了统一的管理和集成支持。 架构演进 DataLeap的发展经历了三个阶段: 1. 初始阶段:初期主要基于Apache Atlas的基础功能进行构建。 2. 演进阶段:在此基础上增加了实时数据处理、质量监控等功能。 3. 成熟阶段:进一步引入了数据治理和安全特性等高级组件。 集成改造 在将Apache Atlas与DataLeap整合时,进行了以下改进: 1. 实体管理:支持多种来源的数据实体的集中管理和配置; 2. Hook机制:通过Hook实现对不同系统中元数据变更事件的捕获; 3. Gremlin查询语言:允许复杂关系图谱中的节点和边进行灵活查询。 功能增强 DataLeap的功能扩展主要体现在: 1. 高级筛选选项,包括库表所有者关联过滤等特性; 2. 元数据搜索支持基于属性的相关性查找; 3. 血缘分析工具可以展示多个层级的依赖关系; 4. 多租户架构确保在公有云环境下的数据隔离。 性能优化 为了提升系统效率,DataLeap进行了以下调整: 1. 读取操作上的速度改进措施; 2. 写入过程中的效能增强策略; 应用场景 该平台适用于多种场景如: 1. 库表管理:提供对数据库与表格的精细化管控手段; 2. 元数据治理:涵盖元数据发现、检索及血缘追踪等功能模块; 3. 数据质量保障和安全防护措施。 综上所述,本段落从多个维度探讨了基于Apache Atlas的数据资产平台集成实践。
  • Atlas.pdf
    优质
    《Atlas元数据管理系统》是一份详细介绍如何通过Atlas实现企业级数据治理和管理的文档。它涵盖了系统架构、核心功能及应用场景等内容,旨在帮助企业更好地理解并利用其内部的数据资产。 面对海量且不断增长的各种数据,了解这些数据的来源及其随时间的变化至关重要。在采用Hadoop进行数据分析时,必须考虑实际的数据管理情况,元数据管理和数据治理成为企业级数据湖的重要组成部分。简单来说,元数据管理包括两个方面:一是收集各个组件(通常是存储)的元数据并统一管控;二是利用这些收集到的元数据来实现各种上层应用,以满足不同的数据治理需求(如创建数据资产目录、进行数据分类、搜索和追踪血缘关系等)。
  • _Waterdrop SQL开发.pdf
    优质
    本PDF文档深入介绍了星环大数据平台中的Waterdrop SQL集成开发环境,涵盖其功能、操作及使用案例,旨在帮助数据分析师与开发者高效处理大规模数据集。 星环Waterdrop使用方法:基于星环大数据平台的Waterdrop,了解其基本功能和使用方法。参考内部培训文档以获取更多信息。
  • Apache Atlas:大开源解决方案
    优质
    Apache Atlas是一款用于管理Hadoop生态系统中元数据的开源工具,为组织提供全面的数据资产管理和治理能力。 Apache Atlas 是一个大数据元数据管理的开源解决方案,提供数据治理和元数据管理等功能。
  • 监测
    优质
    环境监测的数据采集与管理系统是一套综合性的软件解决方案,用于自动化收集、处理和分析环境数据,支持高效管理各类环境监测项目。该系统能够实时监控空气质量、水质状况及其他关键环境指标,为决策者提供科学依据,并助力环境保护工作的实施。 环境监测数据采集管理系统采用MVC技术实现的B/S架构设计,旨在提升环境监测系统的网络化和数字化水平。系统外围设备包括分布式的单片机环境数据采集点,这些设备将各个监测点的数据通过互联网传输至服务器进行处理。用户可以通过该管理系统查看并管理各数据采集点的信息。在开发过程中采用基于ASP.NET的MVC框架,并使用面向对象的方法进行编程。
  • Java Web学生库设计
    优质
    本项目聚焦于Java Web环境下的学生成绩管理系统,重点探讨并实现其高效、安全的数据库设计方案。通过合理的表结构和优化策略,旨在提升系统性能与用户体验。 这是我的一篇关于Java Web学生成绩管理系统的数据库设计文章。实际上只涉及六张表,并没有什么复杂的内容。我使用的是MySQL 8.0版本。
  • Python与分析在融媒体中.pdf
    优质
    本PDF文档深入探讨了在Python编程环境中进行数据采集和分析的技术及其在融媒体领域中的实际应用。通过结合案例研究,全面解析如何利用Python强大的库和工具来优化媒体内容的数据驱动决策过程。 基于Python的数据采集与分析在融媒体环境中的应用探讨了如何利用编程语言进行高效的信息收集以及对获取数据的深入挖掘。通过使用Python编写特定脚本或程序来自动化从互联网中提取新闻、社交媒体评论等信息的过程,可以极大地提高工作效率并提供更精确的内容推荐和用户画像构建服务。同时,在数据分析环节上,运用诸如pandas, numpy这样的库进行统计计算与可视化操作,则能够帮助媒体工作者快速识别受众偏好趋势,并据此制定更加有效的传播策略。 该文章还讨论了在融媒体环境中实施Python技术所面临的挑战及解决方案,包括但不限于数据安全、隐私保护以及跨平台兼容性问题。此外,文中也强调了培养具备扎实编程技能和良好新闻敏感度的复合型人才对于推动整个行业向数字化转型的重要性。
  • Sqoop导入在星.pdf
    优质
    本文档探讨了如何在星环大数据平台上利用Sqoop工具高效地进行数据导入操作,旨在为数据库和Hadoop之间的数据迁移提供解决方案。 星环Sqoop使用方法介绍:基于星环大数据平台的Sqoop工具,了解其基本功能和使用方式。内部培训文档提供了相关指导。
  • PHP+MySQL+Apache教材构建及(含源码和文档).zip
    优质
    本资源包含一个在PHP、MySQL和Apache环境下开发的教材管理系统,提供系统设计文档与完整源代码,便于学习与实践。 资源名称:基于php+mysql+apache的教材管理系统设计与实现(源码+文档).zip 资源内容:项目全套源码及完整文档 源码说明:所有项目源码均经过测试校正,确保能够成功运行。适合用于相关项目的参考和学习。关于项目的详细介绍,请参阅相关的文章或文档。