元数据与元数据管理 元数据业务元数据 技术元数据 操作元数据元数据管理数据安全管理(Ranger) Apache Ranger 是一个用在 Hadoop 平台上并提供操作、监控、管理综合数据安全的框架。Ranger 的愿景是在 Apache Hadoop 生态系统中提供全面的安全性。 目前，Apache Ranger 支持以下 Apache 项目的细粒度授权和审计：生命周期管理
Hadoop的架构模型
1.x的版本架构模型介绍架构图HDFS分布式文件存储系统（典型的主从架构）NameNode：集群当中的主节点，主要用于维护集群当中的元数据信息，以及接受用户的请求，处理用户的请求SecondaryNameNode：主要是辅助NameNode管理元数据信息DataNode：集群当中的从节点，主要用于存储数据什么是元数据？元数据就是描述数据的数据。简单的来说，
文章目录Hadoop三剑客1、HDFS:Hadoop的文件操作系统1.NameNode2.DataNode3.Secondary NameNode2、MapReduce：Hadoop支持的计算框架1.Map2.Reduce3、Yarn：资源调度框架1.ResourceManager(RM)2.NodeManager（NM）3.ApplicationMaster（AM）4.Container Ha
Hadoop 原理增强1hdfs上传原理本地请求上传a.txt 文件（1）namenode服务器接受请求、校验 （2）返回ok请求上传第一块数据namenode接受并返回三个节点地址本地建立连接通道和第一个节点相连接，第一个节点连接第二个节点，第二个节点连接第三个节点原路返回一个ok上传文件2读取文件原理 1.请求下载a.txt文件 2.接受返回元文件数据信息 3.请求节点下载第一块数据3.元数据
最近在规划数据治理的功能，所以研究了一下Apache AltasAtlas介绍Atlas 是apache下的大数据的元数据管理和数据治理平台，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。支持对hive、storm、kafka、hbase、sqoop等进行元数
元数据管理，管理哪些内容元数据（metadata）：（他应该是结构化信息） 1) 描述数据的数据 2) 补充原始数据的数据整合图谱（integration map） 描述的是一个应用程序中的数据是如何与另一个应用程序的数据产生关联，以及数据是以什么样的逻辑被组合到一起 整合图谱是数据何种的数据如何被整合的详细规范， 它是解决数据间相互隔绝问题的最佳方案。一个是概念，一个是具体的实现方式。eg：
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2023-07-28 19:16:43
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文章目录WhereHows/DatahubAtlasAmundsen 数据治理里面较关键的元数据管理，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。它包含静态的表、列、分区信息（也就是MetaStore）；动态的任务、表依赖映射关系；数据仓库的模型定义、数据生命周期；以及ETL任务调度信息、输入输出等。 元数据是数据管理、数据内容、数据应用的基础。例如可以利用元数据构
能用通俗的语言解释下DSP和DMP的广告吗？
本人广告小白一枚，网上也看了些DSP和DMP的介绍，依然很难理解它的操作模式，能用通俗的语言解释下DSP和DMP的广告
DSP只是广告发布的技术平台，不是媒体。你可以理解成是一个电视广告制作公司，附带有广告发布的业务，可以通过他们发布到电视台。
DMP是数据业务，不直接负责广告业务。你可以理解成是一个第三方的调
1.HDFS架构包含NameNode、DataNode、Secondary NameNode（1）NameNode 是整个文件系统的管理节点。它维护着整个文件系统的文件目录树，文件/目录的元信息和每个文件对应的数据块列表。接收用户的操作请求。 文件包括： f
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2023-08-20 18:38:17
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概念元数据是描述企业数据相关的数据，指在IT系统建设过程中所产生的有关数据定义，目标定义，转换规则等相关的关键数据，包括对数据的业务、结构、定义、存储、安全等各方面对数据的描述 元数据是数仓建设环节中不可缺少的一部分(尤其是在数据治理环节)，是数据管理、数据内容、数据应用的基础。通过元数据可以打通数据源、数据仓库、数据应用、记录了数据流向的完整链路。它可以说是企业的数据地图，可以直接反映了企业中有
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2023-10-12 08:23:39
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在介绍HDFS的元数据管理之前，有必要先了解下HDFS的架构1. HDFS架构简介HDFS主要包含两个组件，NameNode与DataNode，其中NameNode主要用来管理元数据，DataNode用来存储数据，在分布式HDFS架构中，通常会有一台NameNode，一台SecondaryNameNode,多台DataNode。 2. 上传文件使用HDFS上传文件通常包含以下几个步骤1.
作者 | 吴邪 大数据4年从业经验，目前就职于广州一家互联网公司，负责大数据基础平台自研、离线计算&实时计算研究编辑 | auroral-L前面几篇文章分享了HDFS NameNode和DataNode的初始化流程以及元数据管理流程，从HDFS的功能层面上来讲，主要的功能点我们都说到了，那么HDFS最重要的功能就是存储数据，即如何写读数据是HDFS最核心的功能点，本
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2023-09-20 10:28:12
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Mapreduce：hadoop的计算框架 说到Mapreduce内容很多，就是总结一下大概的框架和运行过程。本来应该在写HDFS后就写Mapreduce的，它们两个是密不可分的。mapreduce大概框架 Mapreduce是一个计算框架，既然是做计算的框架，那么表现形式就是有个输入（input），mapreduce操作这个输入（input），通过本身定义好的计算模型，得到一个输出（output
1、HDFS原理 2、元数据管理原理
原创
2021-07-22 16:58:29
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1.元数据管理概述 > HDFS分类-类型分包括以下几部分文件、目录自身的属性信息，例如文件名，目录名，修改信息等文件记录的信息的存储相关的信息，例如存储块信息，分块情况，副本个数等记录 HDFS 的 Datanode 的信息，用于 DataNode 的管理。> 按形式分内存元数据 内存元数据文件两种 磁盘> HDFS 磁盘上元数据文件分为两类，用于持
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2023-09-28 16:27:12
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1. HDFS的元数据管理 按照类型分为：文件，目录自身属性的信息。文件记录的信息，储存相关的信息。datanode的信息。 按照形式分为：内存元数据，元数据文件，分别存在内存和磁盘上面。 HDFS磁盘上元数据分为两类，用于持久化存储： fsimage镜像文件：是元数据的一个持久化的检查点，包含hadoop文件系统中所有的目录和文件元数据信息，但是不包含文件块位置的信息，文件块位置的信息只
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2023-06-30 19:01:17
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元数据管理解决方案大多数企业中通常会出现一种情况：用户经常不得不问其他人在哪里可以找到合适的数据，因为很难在数据环境中导航。此外，元数据和上下文的缺乏使得难以信任数据。这种缺乏信任使员工无法使用其知识领域之外的资源，他们害怕不小心使用过时或不正确的信息。因此为了解决这类问题，元数据管理至关重要。关于元数据管理解决方案大致分为四类： 1、早期传统解决方案 2、Saas/内部解决方案 3、开源解决方案
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2023-10-06 23:36:18
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在数据仓库系列之元数据管理中我们了解到元数据可以被称为是数据仓库系统的“灵魂”，正是元数据在整个数据仓库生命周期中有着重要的地位，各个厂商的数据仓库解决方案都提到了关于对元数据的管理。但是对于元数据的管理，各个解决方案都没有明确提出一个完整的管理模式；目前提供的仅仅是对局部元数据的管理。一、元数据相关工具当前市场上与元数据有关的主要工具大致可以分为五类：1. 数据抽取工具; 将业务系
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2023-06-16 21:03:52
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一、概述 BlockManager是整个Spark底层负责数据存储与管理的一个组件，Driver和Executor的所有数据都由相应节点上的BlockManager进行管理。（1）driver端上的存储与管理 Driver上有BlockManagerMaster，负责对各个节点上的BlockManager内部管理的数据的元数据进行维护，比如block的增删改等操作，都会在这里维护好元数据的变更
目录1. 概述2. 各模块介绍2.1 Metadata Store2.2 Metadata Models2.3 Ingestion Framework2.4 GraphQL API2.5 User Interface3. Ingestion Framework的架构3.1 Metadata Change Event(MCE)3.2 Pull-based Integration3.3 Push-b
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2023-08-01 23:20:41
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