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摘要: 本文源自 StreamX 在联通数科实时计算服务中的生产实践,作者是联通数科大数据负责人穆纯进及其团队,主要内容为: 1. 联通数科实时计算能力要求 2. 实时计算面临的挑战 3. StreamX 在联通数科的深度实践 4. 借助开源、反哺开源
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每个组织都有自己的数据管理方式。有的公司准备自研并制定了长期计划,有的公司使用最新的数据管理工具和技术,有的公司则是为了满足监管机构的要求。这几种的思路完全不一样。 要让公司成为真正的数据驱动型组织,不仅仅需要制定数据策略或推出更新的软件技术。关键在于数据的整体治理和管理,解决这个问题的一个好方法就是元数据管理。元数据管理是DAMA数据治理体系中的一部分,元数据管理与其他数据治理领域巧妙结合,发挥出巨大的作用。
实时数据治理—当Atlas遇见Flink
用户画像是大数据顶层应用中最重要的一环,搭建一套适合本公司体系的用户画像尤为重要。但是,用户画像的资料往往理论居多,实践少,更少有工程化的实战案例。 本文档结合了常见的用户画像架构,使用Elasticsearch作为底层存储支撑,用户画像的检索和可视化效率得到了大幅度的提升。文档从用户画像的理论到实践均有所涉及,大家可以参照此文档完成用户画像系统从0到1的搭建。
用户画像是大数据顶层应用中最重要的一环,搭建一套适合本公司体系的用户画像尤为重要。但是,用户画像的资料往往理论居多,实践少,更少有工程化的实战案例。 本文档结合了常见的用户画像架构,使用Elasticsearch作为底层存储支撑,用户画像的检索和可视化效率得到了大幅度的提升。文档从用户画像的理论到实践均有所涉及,大家可以参照此文档完成用户画像系统从0到1的搭建。
随着数字化转型的工作推进,数据治理的工作已经被越来越多的公司提上了日程。作为新一代的元数据管理平台,Datahub在近一年的时间里发展迅猛,大有取代老牌元数据管理工具Atlas之势。国内Datahub的资料非常少,大部分公司想使用Datahub作为自己的元数据管理平台,但可参考的资料太少。 所以整理了这份文档供大家学习使用。本文档基于Datahub最新的0.8.20版本,整理自部分官网内容,各种博客及实践过程。
随着数字化转型的工作推进,数据治理的工作已经被越来越多的公司提上了日程。作为新一代的元数据管理平台,Datahub在近一年的时间里发展迅猛,大有取代老牌元数据管理工具Atlas之势。国内Datahub的资料非常少,大部分公司想使用Datahub作为自己的元数据管理平台,但可参考的资料太少。 所以整理了这份文档供大家学习使用。本文档基于Datahub最新的0.8.20版本,整理自部分官网内容,各种博客及实践过程。
一站式Flink&Spark平台解决方案——StreamX
随着数字化转型的工作推进,数据治理的工作已经被越来越多的公司提上了日程。作为Hadoop生态最紧密的元数据管理与发现工具,Atlas在其中扮演着重要的位置。但是其官方文档不是很丰富,也不够详细。所以整理了这份文档供大家学习使用。
随着数字化转型的工作推进,数据治理的工作已经被越来越多的公司提上了日程。作为Hadoop生态最紧密的元数据管理与发现工具,Atlas在其中扮演着重要的位置。但是其官方文档不是很丰富,也不够详细。所以整理了这份文档供大家学习使用。