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

部委级数据治理项目是一项涉及国家级数据治理体系的技术项目，通常会有较为复杂的数据管理需求和严格的质量控制标准。你如果正准备参与类似项目，肯定会用到一些高效的数据治理工具和方法。推荐你看看这篇资源分享，涵盖了从数据治理框架到具体实践的各类资料，能够你理解如何在大型项目中提升数据和管理能力。 比如，华为 DGC 数据湖治理方案了一个成熟的数据湖治理框架，挺适合大规模数据项目的部署。再比如，Spring Cloud 服务治理之道，它针对分布式系统了优化的治理方案，适合复杂企业架构下的服务管理。还有 Apache Atlas 2.2.0，这个数据治理框架也挺受欢迎的，适合那些需要高效数据跟踪和管理的项

数据治理的资料我看过不少，但这个压缩包里的内容真的挺丰富。数据治理案例收集.rar，不光是讲理论，还有不少来自银行、保险、通信行业的实战案例，比较适合要落地方案的你。像里面的中信银行 ODS 方案.docx，写得蛮细，ODS 怎么接数据、怎么清洗、怎么同步，讲得都挺实在。还有大数据治理体系.docx这份文档，从技术到管理流程都讲到了，嗯，尤其是对Hadoop和Spark这些技术的落地场景解释得还不错，适合团队想搞一套成体系的数据治理框架的时候用来参考。想了解行业经验的，像银行 ODS 整体架构及实施案例-mdc.pdf和保险核心系统方案交流.pdf也挺值得一看，内容比较接地气，不是那种泛泛而谈

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，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。

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

大数据治理的工具书我还真得推荐一本——《大数据治理》。结构清晰、内容系统，不光讲了治理框架，还覆盖了五类大数据怎么管，怎么用。 大数据平台的底子打得好，后面、可视化才靠谱。不然数据再多，也是一团乱麻。像你要做企业数据治理，或者搭建政务数据平台，这本书都挺有参考价值。 书里讲的技术也蛮全的，从Hadoop、Spark到IBM InfoSphere，还有实际案例，比如电商、医疗、政府的用法。对刚入门或者想搭平台的同学来说，还挺友好的。 我顺手整理了几个资源，想动手搭平台或者写方案的可以看看： 数据采集+治理++可视化平台：搭平台的好模板 大数据治理全流程指南：做流程设计可以参考 IB

华为的数据湖治理方案挺适合做大规模数据治理的场景。基于它家的DGC 平台，你能搞定从数据接入、权限管理到模型沉淀这套流程，基本全打通，蛮省事的。尤其适合企业搞数据中台、数字化转型那一类的。 一站式的数据运营平台，支持实时接入、离线迁移还有第三方工具对接，像你手上数据源比较杂、格式不统一，这套挺能兜住。支持40 多种异构数据源，你用 MySQL、Hive、Kafka 甚至 Oracle 的，接入都没问题。 还有一块比较打动我的是模型资产沉淀，能复用行业知识库。比如做金融风控、制造预测的场景，一键导入导出模型模板，方便，能把之前一个月的建模活儿压缩到一天以内，开发节奏能快不少。 安全治理也做得比较