DataHub是现代数据堆栈的开源元数据平台，旨在实现端到端数据发现、数据可观察性和数据治理。这个可扩展的元数据平台是为开发人员构建的，以适应其快速发展的数据生态系统的复杂性，帮助数据从业者利用其组织内的数据价值。技术文档：Introduction|DataHub源码：https://github.com/datahub-project/datahub DataHub部署：1、安装docker、jq和docker-composev1。确保为Docker引擎分配足够的硬件资源：2CPU、8GB 内存、2GBSwap和10GB硬盘。2、启动Docker。3、安装Python3.6+4、安装Data
需求数据库（Postgres、Hive等）中的元数据（表信息）可以通过cli命令及ui界面的方式采集元数据信息到Datahub中，并配置表级与列级血缘。那么，SQL查询语句（SQL脚本/SQLDLL）如何生成数据集及血缘呢，比如FineBI的数据集就是一段SQL查询语句。分析将SQL脚本/语句生成Datahub中的数据集及血缘，需要验证以下关键技术点：通过PythonEmitterAPI生成数据集解析SQL脚本为PythonEmitterAPI生成数据集，需要的输入结构体通过PythonEmitterAPI生成表级血缘及列级血缘解析SQL脚本为PythonEmitterAPI生成表级血缘，需要
需求数据库（Postgres、Hive等）中的元数据（表信息）可以通过cli命令及ui界面的方式采集元数据信息到Datahub中，并配置表级与列级血缘。那么，SQL查询语句（SQL脚本/SQLDLL）如何生成数据集及血缘呢，比如FineBI的数据集就是一段SQL查询语句。分析将SQL脚本/语句生成Datahub中的数据集及血缘，需要验证以下关键技术点：通过PythonEmitterAPI生成数据集解析SQL脚本为PythonEmitterAPI生成数据集，需要的输入结构体通过PythonEmitterAPI生成表级血缘及列级血缘解析SQL脚本为PythonEmitterAPI生成表级血缘，需要
大数据发展到今天，扮演了越来越重要的作用。数据可以为各种组织和企业提供关键决策的支持，也可以通过数据分析帮助发现更多的有价值的东西，如商机、风险等等。 在数据治理工作开展的时候，往往会有一个专门负责数据治理工作的负责人，他和大数据的负责人共同保证数据的可靠性，合法合规性。因为只有这样的数据才是有价值的，这也是很多公司追求的目标：在合规的同时，让数据创造价值。DataHub是一个强大的工具，可帮助企业完成数据治理的工作。下面让我们从负责人的角度深入了解DataHub是如何帮助改善大数据负责人和数据治理负责人的。大数据负责人 大数据负责人的任务是设计和管理公司的数据及其用户。DataHub
大数据发展到今天，扮演了越来越重要的作用。数据可以为各种组织和企业提供关键决策的支持，也可以通过数据分析帮助发现更多的有价值的东西，如商机、风险等等。 在数据治理工作开展的时候，往往会有一个专门负责数据治理工作的负责人，他和大数据的负责人共同保证数据的可靠性，合法合规性。因为只有这样的数据才是有价值的，这也是很多公司追求的目标：在合规的同时，让数据创造价值。DataHub是一个强大的工具，可帮助企业完成数据治理的工作。下面让我们从负责人的角度深入了解DataHub是如何帮助改善大数据负责人和数据治理负责人的。大数据负责人 大数据负责人的任务是设计和管理公司的数据及其用户。DataHub
大家好，我是独孤风。近期Datahub进行了一次大的版本更新，从0.9版本以后Datahub也正式发布了列级别数据血缘的功能。0.9.1版本又增加了，列的影响分析这个功能。这样Datahub对于列级别数据血缘的功能支撑就非常完善了。目前Datahub支持列级别数据血缘的主要功能有。1、建立列级别数据血缘的API2、Snowflake和Looker，Tableau的列级别数据血缘实现3、列级别数据血缘的可视化4、列的影响分析列级别的数据血缘非常的重要。主要是从“来”和“去”两个方向对于数据血缘进行分析。1、理解列如何计算产生的。该列是否由敏感数据计算产生。计算该列数据都进行了什么运算？2、理解该
大家好，我是独孤风。近期Datahub进行了一次大的版本更新，从0.9版本以后Datahub也正式发布了列级别数据血缘的功能。0.9.1版本又增加了，列的影响分析这个功能。这样Datahub对于列级别数据血缘的功能支撑就非常完善了。目前Datahub支持列级别数据血缘的主要功能有。1、建立列级别数据血缘的API2、Snowflake和Looker，Tableau的列级别数据血缘实现3、列级别数据血缘的可视化4、列的影响分析列级别的数据血缘非常的重要。主要是从“来”和“去”两个方向对于数据血缘进行分析。1、理解列如何计算产生的。该列是否由敏感数据计算产生。计算该列数据都进行了什么运算？2、理解该
