1.项目简介 Apache Atlas是Hadoop社区为解决Hadoop生态系统的元数据治理问题而产生的开源项目,它为Hadoop集群提供了包括数据分类.集中策略引擎.数据血缘.安全和生命周期管理在内的元数据治理核心能力. 官网地址:http://atlas.apache.org/ 2.项目架构 Data Hub使用的是Generalized metadata architecture(GMA),重点面对多种元数据可伸缩性的四项挑战. 建模:以对开发人员友好的方式对所有类型的元数据和关系进行建

近期Datahub 发布了最新的版本0.8.5,作为LinkedIn开源的通用的元数据搜索和发现工具.Datahub近一年来有了巨大的发展,也成为了很多公司进行元数据管理的调研方向并进行使用的选择. 新功能 0.8.5版本中datahub修复了各种稳定性的修复,并改进了多个数据源的元数据获取方式,包括mongodb.looker.hive.snowflake. 在采用React重构前端以后,datahub的可视化功能得到了极大的提高. 但对于功能方面的改进,DataHub 也没有停止. 功能简介

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.文章较长,建议收藏.新版本的文档请关注公众号 大数据流动,会持续的更新~ 通过本文档

DataHub 首先,阿里云也有一款名为DataHub的产品,是一个流式处理平台,本文所述DataHub与其无关. 数据治理是大佬们最近谈的一个火热的话题.不管国家层面,还是企业层面现在对这个问题是越来越重视.数据治理要解决数据质量,数据管理,数据资产,数据安全等等.而数据治理的关键就在于元数据管理,我们要知道数据的来龙去脉,才能对数据进行全方位的管理,监控,洞察. DataHub是由LinkedIn的数据团队开源的一款提供元数据搜索与发现的工具. 提到LinkedIn,不得不想到大名鼎鼎的Ka

作者:Mars Lan, Seyi Adebajo, Shirshanka Das 译者: DataPiepline yaran 作为全球最大的职场社交平台,LinkedIn的数据团队不断致力于扩展其基础架构,以满足不断增长的大数据生态系统需求.随着数据量和丰富度的增长,对数据科学家和工程师而言:发现数据资产,理解它们的来源并基于这些见解采取适当的行动变得愈发具有挑战. 为了在数据增长的同时继续扩展数据的生产力和创新力,我们创建了一个通用的元数据搜索和发现工具Data Hub. 一.扩展元数据

数据治理意义重大,传统的数据治理采用文档的形式进行管理,已经无法满足大数据下的数据治理需要.而适合于Hadoop大数据生态体系的数据治理就非常的重要了. ​ 大数据下的数据治理作为很多企业的一个巨大的难题,能找到的数据的解决方案并不多,但是好在近几年,很多公司已经进行了尝试并开源了出来,本文将详细分析这些数据发现平台,在国外已经有了十几种的实现方案. 数据发现平台可以解决的问题 为什么需要一个数据发现平台? 在数据治理过程中,经常会遇到这些问题: 数据都存在哪? 该如何使用这些数据? 数据是做什

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

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,各种博客及实践过程.文章较长,建议收藏.新版本的文档请关注公众号 大数据流动,会持续的更新~ 本文档共分为8个部分,层级结构如下图所示. 文档版权为公众号 大数据流动 所有,请勿商用.相关技术问题以及安装包可以联系

本文使用博客园Markdown编辑器进行编辑 1.问题呈现 项目中使用了jQuery UI的Dialog控件,一般用来处理需要提示用户输入或操作的简单页面.逻辑是修改一个广告的图片和标题. 效果截图如下: 使用Select2,主要是因为它支持下拉式搜索.所以在数据稍微多一点,作为搜索选择功能的首选.但是运行出来之后,发现搜索框无法点击.开始想到的index不够大,被其他的元素覆盖了.但是跳转z-index也无法解决.在普通的页面,搜索框是ok的. 2.解决办法 通过Google搜索,发现sele

最近看完nutch后总感觉像好好捯饬下solr,上次看到老大给我展现了下站内搜索我便久久不能忘怀.总觉着之前搭建的nutch配上solr还是有点呆板,在nutch爬取的时候就建立索引到solr服务下,然后在solr的管理界面中选择query,比如在q选项框中将“*:*”改写为“title:安徽”,则在管理界面中就能看到搜索结果,可是这个与搜索引擎的感觉差远了,总感觉这些结果是被solr给套在他的管理界面中了,于是自己在网上搜索,也想整个站内搜索一样的东西,就算整不到那么炫,只要整到在solr的管

前言:如果一个文档库里面有很多文档,成千上万,对我们来说查找就是个麻烦事儿,所以搜索的必要性就体现出来了.下面,我们简单的介绍下,sharepoint搜索配置,并创建一个简单的搜索页面. 一. 配置SharePoint的搜索: 1. 我们可以看到sharepoint的搜索服务,点击启动,发现提示错误,原因是没有相应的应用程序,提醒我们为搜索创建应用程序. 2. 点击服务应用程序,确实很少,没有我们需要的搜索应用程序,我们点击创建. 3. 选择搜索的应用程序,一看就知道是哪个了~~ 4. 填入搜索

毕竟新手上路23333,有谬误还请指正. 课程设计遇到八数码问题(这也是一坨),也查过一些资料并不喜欢用类函数写感觉这样规模小些的问题没有必要,一开始用深度搜索却发现深搜会陷入无底洞,如果设定了深度限制又会有很多情况无法找到,然后果断放弃,改用广度搜索.  如果要改善代码效率还可以用双向搜索,即从起始状态和最终状态同时搜索,找到相同状态,这样搜索时间会缩短一半.此外还可以用A*(启发式算法)会显得高端很多. 题目要求: 在一个3*3的棋盘上,随机放置1到8的数字棋子,剩下一个空位.数字可以移动到

作者:jostree 转载请注明出处 http://www.cnblogs.com/jostree/p/4102743.html 题目链接:hdu 4778 Gems Fight! 博弈+状态dp+搜索 不难发现,无论Alice和Bob以何种方式投掷包裹,他们得到的Magic Stones个数的和$Sum$是一定的,因此只需要计算Alice可以获得的最大的Magic Stones的个数MAXA,则Bob获得的个数为Sum-MAXA,而两者的最大的差为MAXA-(sum-MAXA)为答案.那么如何

参考官网集群配置方式 https://hub.docker.com/r/progrium/consul/   集群中需要manager与node能通信consul的发现服务,不然,管理节点选举不了,无法执行docker 命令. 集群中consul工作3台的机器,大于等2台时,集群仍正常工作,如果,发生只有1台时,集群失效,无法选择管理节点,需要启动数据再次达到3台的标准后,集群才能慢慢恢复.   测试最终得出一个惊人结论,我把consul集群删除后,重新拉起时,元数据全部自动发现恢复.    

写了两篇之后,我觉得关于爬虫,重点还是分析过程 分析些什么呢: 1)首先明确自己要爬取的目标 比如这次我们需要爬取的是使用百度搜索之后所有出来的url结果 2)分析手动进行的获取目标的过程,以便以程序实现 比如百度,我们先进行输入关键词搜索,然后百度反馈给我们搜索结果页,我们再一个个进行点击查询 3)思考程序如何实现,并克服实现中的具体困难 那么我们就先按上面的步骤来,我们首先认识到所搜引擎,提供一个搜索框,让用户进行输入,然后点击执行 我们可以先模拟进行搜索,发现点击搜索之后的完整url中有一

构建seq2seq模型,并训练完成后,我们只要将源句子输入进训练好的模型,执行一次前向传播就能得到目标句子,但是值得注意的是: seq2seq模型的decoder部分实际上相当于一个语言模型,相比于RNN语言模型,decoder的初始输入并非0向量,而是encoder对源句子提取的信息.因此整个seq2seq模型相当于一个条件语言模型,本质上学习的是一个条件概率,即给定输入\(x\),学习概率分布\(P(y|x)\).得到这个概率后,对应概率最大的目标句子\(y\)就是模型认为的最好的输出.我们

此次服务器被植入挖矿程序发现起来较为巧合,首先是上周三开始,我通过sonatype/nexus3搭建的仓库间歇性崩溃,但是每次重新start一下也能直接使用所以没有彻底清查,去docker logs里查看发现是执行bash命令和powershell命令出错,没有想明白是什么原因. 后来恰好ES更新7.0版本了,我一看“呦呵,7.0里面连type都没有了?”赶紧跟个风,于是把我运行很长时间的ES5.6+kibana5.6的镜像删除了,去官网pull了最新的ES和kibana镜像.在启动的过程中ES

昨天晚上,花了点时间学习了Chrome插件的制作方法,并书写了<Chrome 百度搜索热点过滤插件 - 开源软件>这一文章,简单地介绍自己实现的百度搜索热点过滤神器的原理和使用方式,并进行了开源(https://github.com/yaowenxu/Hot-Search-Killer)(哈哈,很简单的代码,很羞耻得拿出去开源了...).过滤神器的原理很简单,功能也很简单.就当是学习一次chrome插件书写吧. 我把文章写好后,并在朋友圈进行转发,成功地分享了自己创造的喜悦,十分有趣!但是通过

最近看完nutch后总感觉像好好捯饬下solr,上次看到老大给我展现了下站内搜索我便久久不能忘怀.总觉着之前搭建的nutch配上solr还是有点呆板,在nutch爬取的时候就建立索引到solr服务下,然后在solr的管理界面中选择query,比如在q选项框中将“*:*”改写为“title:安徽”,则在管理界面中就能看到搜索结果,可是这个与搜索引擎的感觉差远了,总感觉这些结果是被solr给套在他的管理界面中了,于是自己在网上搜索,也想整个站内搜索一样的东西,就算整不到那么炫,只要整到在solr的管

//邻居连表 //先加入各顶点,然后加入边 //队列 var Queue = (function(){ var item = new WeakMap(); class Queue{ constructor(){ item.set(this,[]); } enqueue(ele){ var ls = item.get(this); ls.push(ele); } dequeue(){ var ls = item.get(this); return ls.shift(); } size(){ var

1.SSMS安装报错,如下图 根据搜索资料发现是防火墙的问题,关闭防火墙就行了. 2.连接用户时报错 这个是因为远程连接相关问题. 首先打开服务器远程连接: 其次点击: SqlServer配置管理器--点击MSSQLSERVER的协议--启用TCP/IP 最后新增入站规则端口1433 3.在数据库 'master' 中拒绝了 CREATE DATABASE 权限. 使用windows认证登录客户端,选中数据库用户右键--属性--服务器角色为用户授予如下权限: