元数据治理

Apache Atlas 是一个开源的数据治理平台，主要用于元数据管理、数据血缘、数据安全和数据质量监控。在 Apache Atlas 2.1.0 版本中，进一步优化了与 CDH（Cloudera Data Hub）6.3.1 的兼容性，适用于大规模数据环境。CDH 6.3.1 是 Cloudera 提供的企业级大数据平台，包含 Hadoop、HBase 和 Spark 等多个组件，优化了性能与最新的组件版本，提供全面的数据处理和分析方案。Apache Atlas 2.1.0 编译在 CDH 6.3.1 上，确保与平台的深度集成和功能利用。 关键知识点 元数据管理：Apache Atlas

Facebook的数据库设计

数据治理，为您开启高效利用数据资源的大门。从数据管理策略的制定，到数据标准和规则的规范，再到数据质量和一致性的保障，以及数据安全和隐私的管理，数据治理涵盖了数据生命周期的各个环节。 通过有效的监控数据使用和共享，建立完善的数据存储和访问控制机制，数据治理助力企业提升决策效率，增强业务竞争力，在数字化时代乘风破浪。

MySQL的数据字典长期以来一直是开发者和技术架构师关注的焦点。自MySQL早期版本以来，其设计围绕着.frm格式文件展开，这些文件包含了基础关系表的定义，并且每个表的定义都存储在独立的文件系统中的一个文件里。这种设计确保了模式中表名的唯一性。服务器提供的访问隔离仅限于保护实际的.frm文件数据，而非或仅次于保证任何事务操作的进行。元数据并发隔离子系统的主要任务包括但不限于：管理元数据锁以确保表结构修改不与正在进行的查询发生冲突，协调并发访问以允许多个读取操作共享同一元数据对象，保证一致性以确保对元数据的修改在多用户环境中符合特定顺序和规则，防止数据不一致问题的出现。表目录缓存是MySQL用于

数据治理是指从零散数据使用向统一主数据使用的转变，从缺乏组织和流程治理到企业范围内的全面数据管理，从处理主数据混乱到主数据井然有序的过程。

Apache Atlas 的 2.2.0 源码包，功能比较全，适合你想深入定制或理解数据治理的项目用法。数据血缘、元数据管理、安全管控这些功能都比较实用，尤其在做大数据治理项目的时候，能省不少事。你想搞清楚某张表的来源、字段怎么变过，Atlas 的血缘追踪图一眼就能看明白。apache-atlas-2.2.0-sources.tar.gz这个压缩包里基本啥都有，构建脚本、Java 代码、REST API 接口全都带着。配合Maven和 Hadoop 生态的东西用起来还挺顺手。像Hive、HBase这些常见组件，它也有现成的集成方案。你只要熟悉下它的TypeSystem和Entity REST

元数据库的元数据管理，是数据仓库项目里常被忽略但又关键的一环。技术元数据啊，其实说白了就是给开发和运维看的那些细节信息，像数据源从哪来、怎么清洗、权限咋设置这些，整理好之后，后面接手的人也不迷糊。 转换蛮重要，尤其你在做 ETL 流程的时候，映射方法和算法都得搞清楚。不然一旦数据对不上，出错了还真不好查。比如你有一堆表结构定义，不用一个元数据库存，等着哪天文档丢了就麻烦了。 元数据类型分得也挺细，技术元数据、商业元数据、操作型信息，各管一摊。想管得清楚，Apache Atlas是个还不错的工具，支持标签、血缘、权限啥的，界面也比较现代。 如果你更关注平台方案，像EsPowerMeta就偏工程化

元数据是描述数据仓库的信息，充当数据仓库的“语言”。它使分析引擎了解数据仓库的结构和对象。通过元数据，系统独立运作，通过元数据桥梁进行沟通。BI@Report 的元数据包括：- 主题表描述- 维表描述- 度量和维度描述- 报表定义- 查询定义- 门户- 权限信息

深入浅出，探索 Spring Cloud 分布式服务治理的奥秘。从入门到精通，全面掌握服务注册与发现、负载均衡、熔断、降级等核心机制，构建稳定高效的微服务架构。

数据仓库方向的面试经验总结，内容挺干货的，尤其适合准备跳槽或者刚入行的大数据同学。总结里提到的知识点覆盖还蛮广，从数仓建模、调度、SQL 优化到数据治理，基本都点到了。你要是最近在看 Flink、Hive 这些技术，里面有一些面试常考点，配合相关资源刷一刷，还挺有的。