Atlas 是什么?Atlas是一组可扩展和可扩展的核心基础治理服务，使企业能够有效地满足Hadoop中的合规性要求，并允许与整个企业数据生态系统集成。Apache Atlas为组织提供了开放的元数据管理和治理功能，以建立其数据资产的目录，对这些资产进行分类和治理，并为数据科学家，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。如果没有Atlas大数据表依赖问题不好解决，元数据管理需要自行开发
01 什么是数据血缘数据血缘跟踪、记录、展示了数据来自何处，以及在数据流转过程中应用了哪些转换操作，它有助于追溯数据来源及处理过程。数据血缘系统的核心功能：数据资产的自动发现及创建血缘关系的自动发现及创建不同视角的血缘及资产分析展示与数据血缘容易混淆的概念：数据起源。数据起源重点在于跟踪数据的原始来源，包括与数据相关的采集、规则、流程，以帮助数据工程师评估数据的质量。02 Apache Atlas
数据血缘，数据旅行的地图 大数据时代，我们都被数据包围着。企业中的数据作为生产要素，只有进行流转、使用，才能发挥其最大价值。 面对这些来自不同系统、存储为不同形式的数据，我们不禁好奇：这些数据从哪里产生，流经过哪些业务系统？这些系统又对这些数据进行了哪些操作或计算？数据血缘图谱可以回答这些问题。 数据血缘是数据旅行的地图，它显示了数据的起源、沿途的每一站、以及在每一站对数据做
目录前言一.parser grammar改写二、得到AST三、优化问题前言作为一个开发实践项目，实现对HiveSQL语句的解析可以很有效的作为管理用户查询权限的管理。对于这方面的知识本身也不是非常熟悉了解，很多时候也是边学边记。身边也没有人指导这个方案具体该怎么实现怎么做，只有需求是要将复杂查询或者是关联建表的SQL语句能够将其库名和表名全都给提取出来并且能够实现上下游的追溯。这个功能最好还是用J
数据血缘其实，在我理解中，就是一个数据的全生命周期的管理，从采集到处理，拆分，过滤，整合，存储，到废弃。数据和数据之间可以相互转化，这种转化关系就是数据之间的血缘。 精细的数据血缘应该是字段级别的，如果做不到，做成表级别也可以。架构Type System: Atlas 允许用户为他们想要管理的元数据对象定义一个模型。该模型由称为 “类型” 的定义组成。“类型” 的 实例被称为 “实体” 表示被管理
-----------------------------------------实时消费impala血缘数据写入neo4j-----------------------------------------------------前两篇介绍了如何采集impala和hive的血缘日志以及如何实时将该日志采集到kafka消息队列中，今天来介绍如何实时消费血缘日志并写入neo4j图数据库进行血缘的展现。
一、前言Data lineage includes the data origin, what happens to it and where it moves over time. Data lineage gives visibility while greatly simplifying the ability to trace errors back to the root cause i
技术元数据，如表的存储结构结构、文件的路径业务元数据，如血缘关系、业务的归属过程元数据，如表每天的行数、占用HDFS空间、更新时间 而基于这3类元数据"搭建"起来的元数据系统，通常又会实现如下核心功能：
血缘关系如表级别/字段级别的血缘关系，这些主要体现在我们日常的SQL和ETL任务里。大数据集群计算资源管理针对利用不同的计算引擎如Spark/Flink/Mapreduce，可以到Yar
DataLeap 是火山引擎数智平台 VeDI 旗下的大数据研发治理套件产品，帮助用户快速完成数据集成、开发、运维、治理、资产、安全等全套数据中台建设，降低工作成本和数据维护成本、挖掘数据价值、为企业决策提供数据支撑。数据血缘是帮助用户找数据、理解数据以及使数据发挥价值的基础能力。基于字节跳动内部沉淀的数据治理经验，火山引擎 DataLeap 具备完备的数据血缘能力，本文将从数据血缘应用背景、发展
在实际工程多数控制系统都需要对数据采集和设备采集来的数据进行存盘和统计分析，并根据实际情况打印出数据报表。本章介绍数据报表的基本功能与属性设置，数据报表的功能根据实际需要以一定格式将统计分析后的数据记录显示和打印出来。数据报表在实际控制系统中是起到重要作用，它可以实现是数据显示、查询、分析、统计、打印的最终体现，是整个工厂控制系统的最终结果输出；数据报表是对生产过程中系统监控对象的状
目录概述Apache Atlas 架构Apache Atlas 核心组件安装API 二次开发Restful API概述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。
1、Atlas 支持各种 Hadoop 和非 Ha
前言：数据血缘属于数据治理中的一个概念，是在数据溯源的过程中找到相关数据之间的联系，它是一个逻辑概念。数据治理里经常提到的一个词就是血缘分析，血缘分析是保证数据融合的一个手段，通过血缘分析实现数据融合处理的可追溯。大数据数据血缘是指数据产生的链路，直白点说，就是我们这个数据是怎么来的，经过了哪些过程和阶段。数据血缘关系的应用场景是什么：在数据的处理过程中，从数据源头到最终的数据生成，每个环节都可能
目录一、前言二、构建血缘的方案2.1 收集方式2.2 开源方案三、携程方案四、表级别血缘关系4.1 处理流程4.2 效果五、字段级别血缘关系5.1 传输工具DataX5.2 计算引擎5.3 图数据库JanusGraph5.4 覆盖范围5.5 局限5.6 效果六、实际应用场景6.1 数据治理6.2 元数据管理6.3 调度系统6.4 敏感等级标签七、总结 一、前言数据血缘是元数据管理、数据治理、数据
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2023-09-15 10:22:55
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目录一、概念背景介绍1.1 概述1.2 核心特性1.3 Atlas的组件1.4 Apache Atlas依赖HDP组件1.5 类型系统1.6 类型系统二、Atlas 元数据血缘2.1 atlas 配置文件1.Atlas数据库2.Grapth Titan3.hive-site.xml 配置文件4.hbase-site.xml配置文件2.2 hive_db Type示例1. hive中创建数据库2.在
目录前言一、字段血缘1.区别字段2.区别标识符序列3.功能函数设定二、字段血缘可视化点关注，防走丢，如有纰漏之处，请留言指教，非常感谢前言SQL解析和血缘追踪的研究现在差不多可以告一段落了，从8月22日写HiveSQL源码之语法词法编译文件解析一文详解这篇文章以来便断断续续的对SQL语法解析研究，到了今天终于是有了一番成果。一般做此类研究的项目都是在数据治理和数据中台方面的服务作支撑，对于数据安全
参考:官网:https://atlas.apache.org简单介绍:https://cloud.tencent.com/developer/article/1544396 GG #web部署:官网:https://atlas.apache.org/#/Installation 一、Atl
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2023-08-29 18:46:20
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1. 马哈鱼数据血缘分析工具简介马哈鱼数据血缘分析工具（英文名称为 Gudu SQLFlow ）是一款用于分析 SQL 语句，并发现其中数据血缘关系的分析软件，经常和元数据管理工具一起使用，是企业数据治理的基础工具。如果你对 SQL 语言不熟悉，那么本文可能不适合你阅读。阅读本文无需事先有数据血缘相关的知识，只要把数据血缘关系简单的理解为数据库中两个或多个表之间的数据依赖关系即可。我们通过分析下面
在数据资产管理与数据治理领域，数据之间的血缘关系是一个绕不开的话题，数据血缘的完备程度也是评价一个企业数据中台成熟度的重要度量之一。到底什么是数据血缘，它对于数据工作者和数据使用者有哪些举足轻重的作用呢？一、从数据应用场景看什么是数据血缘1.数据问题排查与运维工作日早上上班，业务人员打开电脑看到昨日数据报表同比下降60%，于是找到数据部门“你们数据是不是有问题？”。常见数据异常的原因包括：及时性问
前言： 部门业务数据治理中字段血缘关系的实现，平台使用了工具Apache Atlas，简单查了些内容对自己进行科普，后续再深入以下摘自文章： 参考文章：一 Atlas是什么？ Atlas是由Hadoop发行商HortonWorks公司2015贡献给Apache基金组织的一款面向Hadoop生态圈的数据溯源工具。主要用于监控Apache Hive、Apache Hbase、Apache Kafka、
