从数据湖到元数据湖——TBDS新一代元数据湖管理

它完整支持AI使用的这种非结构化、半结构化向量数据及大数据Hive生态、数据湖表格式、Hdfs文件系统/对象存储等数据和传统数据库、数仓这种支持Jdbc访问的结构化数据的统一管理和治理以及数据血缘，支持多种计算引擎生态 所以在Data+AI 时代，面对AI非结构化数据和大数据的融合，以及更复杂跨源数据治理能力的诉求，TBDS开发了第三阶段的全新一代统一元数据湖系统。 02、新一代元数据湖管理方案 TBDS全新元数据湖系统按照分层主要有统一接入服务层、统一Lakehouse治理层、统一元数据权限层、统一Catalog模型连接层。 通过全新统一元数据湖系统TBDS对结构化、半结构化、非结构化数据的全面管理，实现企业对Data+AI数据家底的全面盘点，为用户屏蔽了不同结构数据源组件的技术差异，对外提供统一的元数据能力。 特别在大数据结构化数据更好实现了湖仓元数据的统一和联动。 03、统一元数据权限 在Hadoop体系的优化 我们通过统一元数据系统的统一权限插件完成了不同数据源权限的管理。

腾讯数据湖的元数据治理实践

数据湖技术深度分析：Serverless、多引擎查询与数据湖管理

本文将深入探讨数据湖技术的核心能力，包括Serverless计算、多引擎查询（Spark/Presto/Flink）、统一元数据、统一权限、湖仓一体、数据目录、弹性伸缩和数据加速能力，以及这些能力在不同云服务产品中的具体实现和对比 它还提供了统一元数据管理和统一权限控制，确保数据的一致性和安全性。 技术实现 DLC通过存算分离架构，实现了计算资源的弹性伸缩，降低了运维成本。 技术实现 Athena无需管理基础设施，即可实现快速的数据查询和分析，支持统一元数据和权限管理。 其他功能 AWS Athena提供了数据目录功能，帮助用户发现和组织数据。 其数据加速能力通过优化查询性能，提升了数据处理效率。 华为云DLI 功能亮点 华为云DLI支持Serverless计算和多引擎查询，包括Spark和Flink，提供了统一元数据和权限管理。 总结 Serverless计算、多引擎查询（Spark/Presto/Flink）、统一元数据、统一权限、湖仓一体、数据目录、弹性伸缩和数据加速能力是现代数据湖技术的核心。

【数据湖】塑造湖：数据湖框架

大数据和数据湖的风险和挑战 大数据带来的挑战如下： 容量——庞大的数据量是否变得难以管理？ 多样性——结构化表格？半结构化 JSON？完全非结构化的文本转储？ 我们通常可以使用仅包含其中一个的系统进行管理，但如果我们要处理一个巨大的混合体，它就会变得非常棘手 速度——数据输入的速度有多快？我们需要多快才能将它送到需要它的人手中？ 准确性——当数据量不同、来源和结构不同以及它们到达湖的速度不同时，我们如何保持准确性和准确性？ 同时管理所有四个是挑战的开始。 很容易将数据湖视为任何事物的倾倒场。 但是我们如何管理它呢？ 框架 我们把湖分成不同的部分。关键是湖中包含各种不同的数据——一些已经过清理并可供业务用户使用，一些是无法辨认的原始数据，需要在使用之前进行仔细分析。 通过确保数据得到仔细管理，您可以立即了解数据的准备程度。 数据从左到右流动——更左边的区域表示直接从源系统输入数据的位置。水平部分描述了准备的级别——手动、流和批处理。 手工——又名实验室。

揭秘ApacheHudi数据湖的文件管理

介绍 Hudi将记录写入数据 parquet文件或日志 log文件，而这些文件在内存中是如何进行管理呢？ 如之前的文章中提到过的 HoodieFileGroup、 FileSlice等与数据文件和日志文件是什么对应关系？本篇详细分析 Hudi的文件管理。 2. ，并且其包含一个基准时间（数据文件和日志文件都有相同的时间基准）。 下面简要介绍数据文件和日志文件的文件名的生成。 总结 Hudi中对文件的管理的核心是 HoodieFileGroup，由 <分区路径，文件ID>唯一标识，并且会保存不同的 FileSlice，每个 FileSlice包含最多一个数据文件和一个日志文件列表

数据湖管理篇之Apache Iceberg

简介 开源的，大规模表数据分析，高性能分析，原子提交，并发读写， 二.

【元数据管理】

元数据管理是一种关键的技术理论，它在信息管理和数据管理领域中扮演着重要的角色。元数据是描述和管理数据的数据，它提供了关于数据的关键信息，如数据的来源、内容、结构和用途等。 在现代信息时代，数据的数量和复杂性不断增加。为了有效地管理和利用这些数据，元数据管理成为一项必不可少的工作。元数据管理的目标是帮助组织和个人更好地理解、访问和利用数据。 元数据管理涉及到多个方面的理论和技术，包括数据建模、数据词典、数据集成和数据质量等。以下是一些重要的元数据管理技术理论： 数据建模：数据建模是元数据管理的基础，它定义了数据的结构和关系。 元数据管理在数据集成中起着重要的作用，它提供了用于描述和理解数据的元数据信息。通过元数据管理，可以更好地了解数据的来源和含义，从而更准确地进行数据集成和数据分析。 元数据管理可以帮助识别和解决数据质量问题，通过收集和分析元数据信息，可以发现数据的潜在问题，并采取相应的措施进行修复。 总之，元数据管理是一种重要的技术理论，它在信息管理和数据管理中起着关键的作用。

元数据存储系统管理演变升级

前言 我们知道在一个存储系统中，不光光只有它所存储的数据文件重要，它的存储系统的元数据管理同样十分的重要。 本文我们来聊聊存储系统一般是如何做高效的元数据管理的，这里面会涉及到多种不同的元数据管理方式。 初代元数据管理 首先我们来看最简单原始的初代存储系统元数据管理方式，此时元数据往往存储于外部db中，然后master服务和db进行数据的交互，如下图所示： ? 将数十亿级别量级文件元数据全部load到机器内存已经是一件不太靠谱的做法了。这个时候我们有一种新的元数据管理系统模式：分层级的元数据管理，官方术语的称呼叫做Tier layer的元数据管理。 下图是一个此模式的样例系统Alluxio的元数据管理模型图： ? 以上就是本文所要阐述的关于存储系统常见的元数据管理模式。

数据管理之元数据管理

数据仓库系统获取，共享和管理元数据主要有两个目的： 1. 作为描述性信息，描述系统的结构特征和静态特征； 2. 成功的元数据管理系统可以把整个业务的工作流、数据流和信息流有效地管理起来，使得系统不依赖特定的开发人员，从而提高系统的可扩展性。 ； 06 元数据管理系统的设计原则 数据仓库环境下的元数据管理系统的建设是十分困难的。 功能层 元数据功能层提供了元数据管理产品的基本功能，包括元模型增删改查及版本发 布功能、元数据增删改查及版本管理、元数据变更管理、元数据分析应用、元数据检 核以及产品的系统管理功能。 元数据检核包括一致性检核、属性填充率检核和组合关系检核，是保障元数据质 量的重要手段之一系统管理功能包括了机构用户角色的权限管理、系统备份恢复、门户应用、日志 管理、系统监控等系统运维相关的功能。

数据湖（一）：数据湖概念

数据湖概念一、什么是数据湖数据湖是一个集中式的存储库，允许你以任意规模存储多个来源、所有结构化和非结构化数据，可以按照原样存储数据，无需对数据进行结构化处理，并运行不同类型的分析对数据进行加工，例如：大数据处理 无法复用目前已经非常成熟的基于离线数仓的数据血缘、数据质量管理体系。需要重新实现一套数据血缘、数据质量管理体系。Kafka不支持update/upsert，目前Kafka仅支持append。 数据湖技术可以很好的实现存储层面上的“批流一体”，这就是为什么大数据中需要数据湖的原因。 三、数据湖与数据仓库的区别数据仓库与数据湖主要的区别在于如下两点：存储数据类型数据仓库是存储数据，进行建模，存储的是结构化数据；数据湖以其本源格式保存大量原始数据，包括结构化的、半结构化的和非结构化的数据 因为数据湖是在数据使用时再定义模型结构，因此提高了数据模型定义的灵活性，可满足更多不同上层业务的高效率分析诉求。图片图片

最好用的数据湖管理平台推荐——这款入选Gartner指南的数据湖管理平台不容错过！

摘要： 在数据驱动决策的时代，如何高效、低成本地管理并分析海量数据成为企业核心挑战。数据湖仓平台作为新一代数据架构，正成为企业首选。 本文将深入探讨数据湖管理的价值，并重点推荐唯一入选Gartne2025年全球市场指南的中国厂商——腾讯云旗下的数据湖计算（DLC）平台，助您轻松驾驭数据洪流。 此时，“湖仓一体”架构应运而生，它结合了数据湖的灵活性与数据仓库的严谨性。今天，我们就来聊聊如何选择一款好用的数据湖管理平台，并深入解析一款备受权威机构认可的国产利器——腾讯云数据湖计算DLC。 正文 一、 为什么数据湖管理平台是现代企业的“必选项”？ 数据湖允许企业以原始格式存储海量数据，但要将这些“原始矿石”冶炼成“高价值产品”，需要一个强大的计算与管理平台。 二、 主流数据湖管理平台对比 市面上有众多数据湖管理方案，下表简要对比了几种典型路径的特点： 平台类型 优势 挑战 典型代表 自建开源集群（如Hadoop） 灵活性高，可控性强 技术门槛高，运维复杂，扩容成本高

元数据管理 | Hive 元数据迁移与合并

在网易集团内部有大大小小几百套 hive 集群，为了满足网易猛犸大数据平台的元数据统一管理的需求，我们需要将多个分别独立的 hive 集群的元数据信息进行合并，但是不需要移动 HDFS 中的数据文件，比如可以将 ，进行元数据迁移； 迁移过程控制在十分钟之内，以减少对迁移方的业务影响； 元数据合并的难点 hive 的元数据信息（metastore）一般是通过 Mysql 数据库进行存储的，在 hive-1.2.1 参见代码：com.netease.hivetools.apps.SchemaToMetaBean 元数据迁移操作步骤 第一步：备份元数据迁移前的目标和源数据库 第二步：将源数据库的元数据导入到临时数据库 文件中中配置源和目的数据库的 JDBC 配置项 执行元数据迁移命令 hive-tools 会在迁移元数据之前首先检查源和目的元数据库中重名的 hive db，终止元数据迁移操作并给出提示 执行删除重名数据库命令 再次执行执行元数据迁移命令 检查元数据迁移命令窗口日志或文件日志，如果发现元数据合并出错，通过对目的数据库进行执行删除指定 hive db 的命令，将迁移过去的元数据进行删除，如果没有错误，通过 hive

数据湖

语义能力方面比较吃力 >架构复杂，涉及多个系统协调，靠调度系统来构建任务依赖关系 2.Lambda 架构 >同时维护实时平台和离线平台两套引擎，运维成本高 >实时离线两个平台需要维护两套框架不同但业务逻辑相同代码 >支持实现分钟级到秒级的数据接入，实效性和Kappa 架构比略差 下面我们看下网上对于主流数据湖技术的对比 ? 从上图中我们可以看到hudi和iceberg的功能较齐全，下面我们将从如下几方面来 1.元数据打通 2.flink读写数据湖 3.增量更新 4.对事务的支持 5.对于写入hdfs小文件合并的支持 6.湖中的数据和仓中的数据的联通测试 7.高效的回缩能力 8.支持Schema变更 9.支持批流读写 9.支持批流读写 说完了技术体现，下面我们在简单说一下数据湖和数仓的理论定义 数据湖 其实数据湖就是一个集中存储数据库，用于存储所有结构化和非结构化数据 数据湖可用其原生格式存储任何类型的数据，这是没有大小限制。数据湖的开发主要是为了处理大数据量，擅长处理非结构化数据。 我们通常会将所有数据移动到数据湖中不进行转换。

元数据管理实践&数据血缘

出发点很好，但通常这些元数据信息是散落在平台的各个系统，各种流程之中的，而它们的管理也可能或多或少可以通过各种子系统自身的工具，方案或流程逻辑来实现。那么我们所说的元数据管理平台又是用来做什么的？ 所以元数据管理平台还需要考虑如何以恰当的形式对这些元数据信息进行展示，进一步的，如何将这些元数据信息通过服务的形式提供给周边上下游系统使用，真正帮助大数据平台完成质量管理的闭环工作。 那么我们为什么还要多此一举，再开发一个元数据管理系统对这些信息进行管理呢？ 蘑菇街元数据管理系统实践 蘑菇街大数据平台的元数据管理系统，大体的体系架构思想和上述系统也比较类似，不过，客观的说我们的系统的开发是一个伴随着整体开发平台的需求演进而渐进拓展的过程，所以从数据管理的角度来说 除了表格元数据信息管理以外，我们的元数据管理系统主要的功能之一是“业务组”的管理，业务组的设计目标是贯穿整个大数据开发平台的，做为大数据开发平台上开发人员的自主管理单元组织形式。

数据治理（五）：元数据管理

元数据管理一、大数据中为什么要元数据管理元数据（Metadata），通常的定义为"描述数据的数据"。元数据打通了源数据、数据仓库、数据应用，记录了数据从产生到消费的全过程。元数据管理是数据治理的核心。 简单来说，数据是公司中非常有价值的资产，这些数据包含各种数据源，各种业务，各种处理层次，对于这些资产需要有序、高效、统一的管理，这就需要一个元数据管理系统，元数据管理是数据治理中非常重要的一个核心，元数据的一致性 Apps:Ranger Tag Based Policies: Apache Ranger 是针对 Hadoop 生态系统的高级安全管理解决方案，与各种 Hadoop 组件具有广泛的集成。 类型系统是一个组件，允许用户定义和管理类型和实体。由 Atlas 管理的所有元数据对象（例如Hive表）都使用类型进行建模，并表示为实体。 Graph Engine：在内部，Atlas通过使用图模型管理元数据对象。以实现元数据对象之间的巨大灵活性和丰富的关系。图引擎是负责在类型系统的类型和实体之间进行转换的组件，以及基础图形模型。

元数据管理的未来趋势——企业级元数据管理（EMM）

经过这些年的发展，国内外厂商在元数据管理能力的建设上有了一定的经验积累，此篇文章分析了国内外市场现状，指出企业级元数据管理正吸引着越来越多的厂商关注，有望成为未来元数据管理的主流方向，提出了企业级元数据管理需要具备的基本能力 企业级元数据管理将成为 企业信息管理的核心 国内外对企业级元数据管理的需求日益增加 仔细分析国内外现状，目前市场上对企业级元数据管理的需求正日益增加： 1、数字化加速，企业内数据量成倍增长 数字化时代到来 企业级元数据管理所需要 具备的基本能力 要实现企业级元数据管理，需要具备以下几个方面的能力： ? 1、元数据存储库——信息管理者用其来定义和管理元数据，以方便利用元数据进行分析，他们也可以利用此库来发布关于可重复使用资产的信息，让用户能在生命周期活动中（例如设计、测试和版本管理等）浏览元数据。 未来企业级元数据管理 体系架构的技术趋势 市场上对企业级元数据管理（EMM）的需求还在不断增长，伴随着EMM需求的增加，厂商们对数据模型和元数据管理互操作性的标准的关注会明显增加，通过弥合信息竖井来提升信息化业务成果价值的方法会广受关注

数据治理之元数据管理

目录 一、概念 什么是元数据？ 二、特点 三、分类 1.业务元数据 2.技术元数据 3.管理元数据 四、元数据管理工具 ---- 一、概念 什么是元数据？ 二、特点 1.元数据一经建立，便可共享 2.元数据是一种编码体系 3.元数据通常是结构化数据的数据 4.元数据包含用于描述信息对象的内容和位置的数据元素集，方便查询与检索 5.元数据是与对象相关的数据 存储元数据（表、字段、分区、生命周期）；运行元数据（作业类型、实例名称、执行时间）；数据同步、计算任务、任务调度等信息；数据质量和运维相关元数据，如任务监控、运维报警、数据质量 3.管理元数据 管理领域相关 ，包括管理流程、人员组织、角色职责等。 四、元数据管理工具 初始化配置、元数据采集、提供元数据价值分析：包括血缘分析、健康度分析等，支撑数据资产可视化。 1.Apache Atlas 2.Netflix Metadata

元数据管理与数据血缘

出发点很好，但通常这些元数据信息是散落在平台的各个系统，各种流程之中的，而它们的管理也可能或多或少可以通过各种子系统自身的工具，方案或流程逻辑来实现。那么我们所说的元数据管理平台又是用来做什么的？ 所以元数据管理平台还需要考虑如何以恰当的形式对这些元数据信息进行展示，进一步的，如何将这些元数据信息通过服务的形式提供给周边上下游系统使用，真正帮助大数据平台完成质量管理的闭环工作。 那么我们为什么还要多此一举，再开发一个元数据管理系统对这些信息进行管理呢？ 蘑菇街元数据管理系统实践 蘑菇街大数据平台的元数据管理系统，大体的体系架构思想和上述系统也比较类似，不过，客观的说我们的系统的开发是一个伴随着整体开发平台的需求演进而渐进拓展的过程，所以从数据管理的角度来说 除了表格元数据信息管理以外，我们的元数据管理系统主要的功能之一是“业务组”的管理，业务组的设计目标是贯穿整个大数据开发平台的，做为大数据开发平台上开发人员的自主管理单元组织形式。

元数据流程管理思考

，发现真是一个浩大的工程，元数据不应该是手工录入，而是应该通过流程来写入。 整体来说，我把元数据流程管理分为了三个部分，接下来会根据这三个维度来简单聊一聊。 ? 第一个基准维度，也就是数据库方向的元数据设计维度，分为了五个部分，有些类别下的子项可能对应一张表，也可能有关联的多个表。 这个地方的参考维度，还是希望根据数据的增删改查四个维度来考虑业务场景中的元数据变化。 ? ? 以上是一个初版，笼统的元数据管理，可以对这些数据变化封装成接口，通过接口的方式来不断的完善和细化这些信息，使得元数据的流程落地相对轻松一些。

数据管理最容易混淆的3个概念：元数据、数据元、元模型

做数据这行的，肯定常听到“元数据”“数据元”“元模型”这三个词。开会时有人说“元数据管理”，转头又有人提“数据元标准”，偶尔还穿插“元模型设计”，但真要问它们仨到底啥区别，估计不少人说不清楚。 比如“用户主数据”里：就包含“用户姓名”“身份证号”“手机号”等多个数据元，每个数据元都按标准定义，保证主数据的一致性。3.接口设计系统之间传数据，接口里的每个字段其实都是数据元。 比如支付接口里的“交易金额”，必须按数据元的标准来定义:类型是decimal，长度18位，保留2位小数，这样支付系统和账务系统对接时才不会因为格式问题出错。 比如FineDataLink中要管理“表元数据”和“字段元数据”，元模型就会规定：每个“表元数据”必须关联多个“字段元数据”，每个“字段元数据”必须包含“名称”“类型”“长度”这些信息。 搞懂它们的区别，可以让数据管理更顺——元数据让数据能用起来，数据元让数据能统一起来，元模型让数据能建得合理起来。以后再听到有人把这三个词混着说，你就可以跟他好好聊聊：它们不是一回事，但缺了谁都不行。