用戶在使用 Docker 的過程中,往往需要能查看容器內應用產生的數據,或者需要把容器內的數據進行備份,甚至多個容器之間進行數據的共享,這必然涉及容器的數據管理操作。容器中管理數據主要有兩種方式:數據卷(Data Volumes),數據卷容器(Data Volume Containers ...
一 基礎思維 數據在現在互聯網的行業中可以說是最核心的話題,數據的價值已經被稱為資產了,大部分的互聯網應用都會源源不斷的產生各種數據,如何管理和使用這些數據,讓這些看似平常的數據產生更大的價值,一直是熱門的探索領域。比如常見的風控 營銷 推廣等各種業務,都需要依賴大量的用戶行為數據作為依賴,才能精准的對相關流程做出分析判斷。 數據管理是一項復雜而且龐大的工程,需要付出的時間和成本非常高,通常的說法 ...
2020-12-08 21:56 0 352 推薦指數:
用戶在使用 Docker 的過程中,往往需要能查看容器內應用產生的數據,或者需要把容器內的數據進行備份,甚至多個容器之間進行數據的共享,這必然涉及容器的數據管理操作。容器中管理數據主要有兩種方式:數據卷(Data Volumes),數據卷容器(Data Volume Containers ...
背景:筆者和團隊的小伙伴近期在進行數據治理/元數據管理方向的探索, 在接下來的系列文章中, 會陸續與讀者們進行分享在此過程中踩過的坑和收獲。 元數據管理系列文章: [0] - 使用Atlas進行元數據管理之Atlas簡介 [1] - 使用Atlas進行元數據管理之Glossary ...
隨着數字化轉型的工作推進,數據治理的工作已經被越來越多的公司提上了日程。作為Hadoop生態最緊密的元數據管理與發現工具,Atlas在其中扮演着重要的位置。但是其官方文檔不是很豐富,也不夠詳細。所以整理了這份文檔供大家學習使用。 本文檔基於Atlas2.1.0版本,整理自部分官網內容,各種博客 ...
數據集成是當下比較熱門的話題,相關的產品和平台也越來越多。非常多CIO都在各種數據集成平台和產品之間猶豫不決。因此對數據集成平台的框架體系有全面的理解,對各個廠家產品所提供的功能有深入的認識才干為數據平台選型的決策提供可靠的保證。 我有幸參與了國內一個知名企業的集成平台的設計工作,並主導 ...
一、業務背景 1、應用場景 在多變的數據服務場景中,應用中常見如下的業務需求,通過對多種數據結構的靈活組合,快速實現業務模型構建,整體示意圖如下: 像常用的畫圖工具,左邊提供基礎圖形庫,中間是畫布,右邊是組件的控制細節,對比到這里的邏輯如下: 字段面板:提供業務數據結構的字段 ...
一、什么是數據卷 生成環境中使用docker的過程中,往往需要對數據進行持久化,或者需要多個容器之間進行數據共享,這個就涉及到了容器數據管理 容器中管理數據主要有兩種方式: 數據卷:容器內數據之間映射到本地主機環境 數據卷容器:使用特定的容器來維護數據卷 數據卷 ...
。本文是《Apache Atlas元數據管理從入門到實戰》系列博文的第1篇。相關內容配套視頻課程,已發 ...
1、什么是元數據? hdfs的目錄結構及每一個文件的塊信息(塊的id,塊的副本數量,塊的存放位置<datanode>) 2、元數據由誰負責管理? namenode 3、namenode把元數據記錄在哪里? namenode的實時的完整的元數據存儲在內存中 ...