元数据 应用场景,各种元数据在ko中的应用

我们常说数据是用来说话的数据是用来支持决策管理的，但是低质量的数据甚至是错误的数据必然会说假话！2.数据治理的目的降低风险建立数据通过使用内部规则改善内部和外部沟通来实施合规要求数据价值的便利性数据管理通过风险管理和优化来降低成本以帮助确保公司的可持续生存3。从技术实现的角度来看，数据治理包括五个步骤，即业务与数据资源排序，数据收集与清理，。

本文翻译了Hadoop系列下的This架构。原文经作者翻译后，约6000字。之后，作者对内容进行了简化和压缩，以便作者和其他读者在阅读本文时能够更高效、更快速地学习或复习Hadoop。本文主要介绍Hadoop的整体架构，包括但不限于节点的概念、命名空间、数据容错机制、数据管理模式、简单的脚本命令和垃圾收集概念。

HadoopDistributed(HDFS)是一个高容错、高吞吐量的分布式文件系统，用于处理海量数据。HDFS一般由数百台机器组成，每台机器存储整体的一部分数据 set 数据。快速发现和恢复机器故障是HDFS的核心目标。HDFS接口的核心目标是高吞吐量而不是低延迟。HDFS支持海量数据集合，一个集群一般可以支持1000多万个文件。

Da 数据是最珍贵的，也是最难替代的，一切都围绕着数据。HDFS是最早的大型数据存储系统，其中存储着有价值的数据资产。如果要广泛使用各种新的算法和框架，必须支持HDFS获得已经存储在其中的数据。因此，技术越发展，新技术越多，HDFS得到的支持就越多，就越离不开HDFS。HDFS可能不是最好的大数据存储技术，但它仍然是最重要的大数据存储技术。

Hadoop分布式文件系统HDFS的设计目标是管理数千台服务器和数万个磁盘，将大规模服务器计算资源作为单个存储系统进行管理，为应用提供数Pb的存储容量，让应用像普通文件系统一样存储大规模文件数据。文件存储多份:缺点:优点:实现了HDFS的大容量存储和高速访问。数据经过RAID分区后，在多个磁盘上同时进行读写访问，提高了存储容量，加快了访问速度，通过数据的冗余校验，提高了数据的可靠性，即使一个磁盘损坏也不会丢失数据。

1。需要企业高层的支持，将数据治理工作放在企业的重点工作中，保证数据治理项目的人力物力投入，提高数据治理相关部门和人员的执行力。2.建立健全数据治理组织、数据治理管理体系，明确组织中各角色的职责。数据治理团队可以由业务部门牵头，IT部门共同组建。然后根据企业现状，制定相应的管理办法、管理流程、问责制度、人员角色和岗位职责，颁布相关数据公司规章制度。3.建立数据规格。

elastic search存储的文档数量接近50亿(算上一份，接近100亿个文档)，共有10 数据 nodes和2 数据 nodes(内存48GB，8核CPU，es使用70%的内存)，每天都有文档。目前单个文档的查询效率基本处于实时状态；1-2周数据，也可以在10秒内返回结果。

1，什么是数据Governance数据data Governance是数据在组织中使用的一组管理行为。由企业数据管理部发起并实施的，针对整个企业如何制定和实施商业应用和技术管理的一系列政策和流程数据。数据的好坏直接影响着数据的价值，直接影响着数据的分析结果以及我们基于它所做决策的质量。我们常说数据是用来说话的数据是用来支持决策管理的，但是低质量的数据甚至是错误的数据必然会说假话！

2.数据治理的目的降低风险建立数据通过使用内部规则改善内部和外部沟通来实施合规要求数据价值的便利性数据管理通过风险管理和优化来降低成本以帮助确保公司的可持续生存3。从技术实现的角度来看，数据治理包括五个步骤，即业务与数据资源排序，数据收集与清理，。

阿里、腾讯、百度的互联网大数据应用不同如下:1。阿里的大数据应用主要集中在电商领域，通过淘宝、天猫、菜鸟等电商平台收集用户的消费数据购物行为，2.腾讯的big 数据应用主要专注于社交领域，通过微信、QQ等社交应用收集用户的社交行为，从而更好地了解用户的兴趣和社交圈，从而提供更好的社交服务和精准广告投放。