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日志通道监控日志异常排查与修复
1、背景 Datahub-monitor不打印服务日志。在生产环境中，日志是一个非常重要的监控手段，如果没有日志输出，无疑是非常危险的。 2、出题初步排查 1) 检查log4j2的配置，没有发现任何问题 2）本地代码调试，可以打印日志，控制台可以打印日志，没毛病 3）如果一个pod能正常启动，但是不能打印日志，有没DataHub开源元数据管理工具搭建及使用
一、DataHub安装 1、安装docker和docker-compose yum -y install docker curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/1.29.2/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose chmod +x /usr/local/biDataHub: 现代数据栈的元数据平台--如何快速验证所有组件容器都在正确的运行?
databub中的组件较多，并且都在docker 容器中运行，那么如何快速验证所有组件容器都在正确的运行呢？ 本文提供如下3类检查方式 使用datahub内置工具检查 使用docker 命令检查 检查组件数据初始化是否正常？ 最后针对检查出的常见问题，提供解决方案。 1. 使用datahub内置工具检查 如DataHub: 现代数据栈的元数据平台--如何搭建本地开发环境
在使用datahub时，业务上可能需要针对源代码进行修改，这就需要搭建一个本地的开发环境。 1.如何搭建本地开发环境？ 1.1.搭建步骤 fork 并且 clone github上的datahub项目，需要将{username}替换为自己在github上的账户名称 切换到datahub 根目录 checkout 指定Tag 执行构建命令 在DataHub: 现代数据栈的元数据平台--如何针对元数据建模？
元数据建模概念 DataHub采用模式优先【schema-first】的方法对元数据进行建模: 使用开源的Pegasus模式语言(PDL)'扩展了一组定制的注释来针对元数据建模。 DataHub存储、服务、索引和摄取层直接在元数据模型之上操作，并支持从客户端到存储层的所有强类型。 核心抽象 从概念上DataHub: 现代数据栈的元数据平台的入门体验及填坑记录
数据治理平台系统文章： DataHub: 现代数据栈的元数据平台系列之一 什么是datahub DataHub是为现代数据栈【Modern Data Stack】构建的第三代元数据平台，支持数据发现、协作、治理和端到端可观察性。DataHub采用模型优先的理念，专注于解锁不同工具和系统之间的互操作性。 DataHub项目流程及阿里云工具
数据仓库定义：为企业所有的决策制定过程，提供所有系统数据支持的战略集合来源：日志采集系统业务系统数据库爬虫系统等数据仓库是做什么的：清洗，转义，分类，重组，合并，拆分，统计等数据仓库输出到哪：报表系统，用户画像，机器学习，推荐系统，风控系统项目需求分析：1、采集埋点日志数据 以文件存储2、采部署oracle-ogg-datahub
DataHub插件下载页面https://help.aliyun.com/document_detail/193505.html?spm=a2c4g.11186623.6.593.41a01652K0OwJLOGG下载页面https://edelivery.oracle.com/osdc/faces/SoftwareDelivery 打包下载链接：https://pan.baidu.com/s/1KgcCcmHLJbvp85rTAJbAZg 提取码：1234 部署环境：源尚硅谷_尚硅谷离线数据仓库项目(阿里云离线数仓)_笔记
网址：https://www.bilibili.com/video/BV1AJ411Q7ox?p=29&spm_id_from=pageDriver 一、项目架构设计 1.1 阿里云技术框架 1.2 技术选型 1.3 系统数据流程设计 二、数据生成模块 三、数据采集模块 3.1 购买 ECS 云服务器 3.2 基础环境准备 3.3 Flume Flume 是 Cloudera 提供Datahub 0.8.5发布! 通用的元数据搜索和发现工具
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数据治理方案技术调研 Atlas VS Datahub VS Amundsen
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阿里云产品之数据中台架构
1. 场景描述 客户打包买了很多阿里云的产品，但是阿里云不负责实施，基于阿里云产品与客户需求，拟采用的数据中台架构，有类似需求的，可以参考下，拿走不谢！ 2. 解决方案 阿里产品大数据架构图： 从下到上，简要介绍下各个阿里产品作用及承担的任务： 2.1 云数据库 RDS 阿里云关系型数据库RDS（RelatMySQL数据库数据同步至DataHub实例
本小节介绍如何使用数据传输 DTS (以下简称 DTS) 完成MySQL数据库数据同步至DataHub实例的配置，让数据可以实时进入流计算等大数据产品进行数据实时分析。支持通过专线、VPN网关或智能网关接入阿里云的自建MySQL数据同步至Datahub实例。支持ECS上的自建MySQL数据同步至Datahub实例宜信敏捷数据中台建设实践|分享实录
内容来源：宜信技术学院第2期技术沙龙-线上直播|宜信敏捷数据中台建设实践 分享嘉宾：宜信数据中台平台团队负责人 卢山巍 导读：宜信于2017年推出了一系列大数据开源工具，包括大家熟悉的DBus、Wormhole、Moonbox、Davinci等，在技术社区内得到了广泛关注和好评。这些工具是如何在宜信内部数据中台：宜信敏捷数据中台建设实践|分享实录
内容来源：宜信技术学院第2期技术沙龙-线上直播|宜信敏捷数据中台建设实践 分享嘉宾：宜信数据中台平台团队负责人 卢山巍 导读：宜信于2017年推出了一系列大数据开源工具，包括大家熟悉的DBus、Wormhole、Moonbox、Davinci等，在技术社区内得到了广泛关注和好评。这些工具是如何在宜信内部