用户在使用 Docker 的过程中,往往需要能查看容器内应用产生的数据,或者需要把容器内的数据进行备份,甚至多个容器之间进行数据的共享,这必然涉及容器的数据管理操作。容器中管理数据主要有两种方式:数据卷(Data Volumes),数据卷容器(Data Volume Containers ...
一 基础思维 数据在现在互联网的行业中可以说是最核心的话题,数据的价值已经被称为资产了,大部分的互联网应用都会源源不断的产生各种数据,如何管理和使用这些数据,让这些看似平常的数据产生更大的价值,一直是热门的探索领域。比如常见的风控 营销 推广等各种业务,都需要依赖大量的用户行为数据作为依赖,才能精准的对相关流程做出分析判断。 数据管理是一项复杂而且庞大的工程,需要付出的时间和成本非常高,通常的说法 ...
2020-12-08 21:56 0 352 推荐指数:
用户在使用 Docker 的过程中,往往需要能查看容器内应用产生的数据,或者需要把容器内的数据进行备份,甚至多个容器之间进行数据的共享,这必然涉及容器的数据管理操作。容器中管理数据主要有两种方式:数据卷(Data Volumes),数据卷容器(Data Volume Containers ...
背景:笔者和团队的小伙伴近期在进行数据治理/元数据管理方向的探索, 在接下来的系列文章中, 会陆续与读者们进行分享在此过程中踩过的坑和收获。 元数据管理系列文章: [0] - 使用Atlas进行元数据管理之Atlas简介 [1] - 使用Atlas进行元数据管理之Glossary ...
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。 本文档基于Atlas2.1.0版本,整理自部分官网内容,各种博客 ...
数据集成是当下比較热门的话题,相关的产品和平台也越来越多。非常多CIO都在各种数据集成平台和产品之间犹豫不决。因此对数据集成平台的框架体系有全面的理解,对各个厂家产品所提供的功能有深入的认识才干为数据平台选型的决策提供可靠的保证。 我有幸參与了国内一个知名企业的集成平台的设计工作,并主导 ...
一、业务背景 1、应用场景 在多变的数据服务场景中,应用中常见如下的业务需求,通过对多种数据结构的灵活组合,快速实现业务模型构建,整体示意图如下: 像常用的画图工具,左边提供基础图形库,中间是画布,右边是组件的控制细节,对比到这里的逻辑如下: 字段面板:提供业务数据结构的字段 ...
一、什么是数据卷 生成环境中使用docker的过程中,往往需要对数据进行持久化,或者需要多个容器之间进行数据共享,这个就涉及到了容器数据管理 容器中管理数据主要有两种方式: 数据卷:容器内数据之间映射到本地主机环境 数据卷容器:使用特定的容器来维护数据卷 数据卷 ...
。本文是《Apache Atlas元数据管理从入门到实战》系列博文的第1篇。相关内容配套视频课程,已发 ...
1、什么是元数据? hdfs的目录结构及每一个文件的块信息(块的id,块的副本数量,块的存放位置<datanode>) 2、元数据由谁负责管理? namenode 3、namenode把元数据记录在哪里? namenode的实时的完整的元数据存储在内存中 ...