浅谈我对数据湖Catalog的认识

在大数据时代，数据已经被公认为一项重要的资产，对于拥有大量数据的企业而言，如何整合数据，用好数据，让数据本身为我们产生更大的价值，形成数据资产，将是我们不得不面临的一个课题。而这些数据想要“变现”，就要快速的从数据中获取价值，在数据新时代中，在大量晦涩数据中查找数据所花费的时间多于分析数据的时间，为了使发现数据资产变的更加简单，就需要通过数据目录让各个组织内的晦涩数据变的更加明晰，随着企业体量增大，企业也需要更智能地处理这些横跨多个系统的数据，以及拉通管理这些数据进而产生更大的价值。

什么是数据湖

数据湖是一种存储架构，本质上讲是存储，企业基于云服务，可以快速挖出一个适合自己的“湖”，完成数据的采集、存储、处理、治理，提供数据集成共享服务、高性能计算能力和大数据分析算法模型，支撑经营管理数据分析应用的全面开展，为规模化数据应用赋能。数据湖技术架构涉及了数据接入（转移）、数据存储、数据计算、数据应用、数据治理、元数据、数据质量、数据资源目录、数据安全及数据审计等。数据湖本身是一个中心化的存储，能够存储任意规模的结构化与非结构化数据。数据湖的优势就是数据可以先作为资产存放起来，问题就在于如何把这些数据在业务中利用起来。当部署了数据湖之后，数据治理问题将会接踵而至，这时有一个统一的数据目录来进行纳管，就显得很有必要了。

为什么不是数据池、数据海？

因为要有足够大的数据量，那么一个池子肯定存不下o(╥﹏╥)o，另外企业的数据要有边界，可以流通和交换，但更注重隐私和安全，因此也不能是数据海^_^

什么是元数据

这里给大家分享一句《DAMA数据管理知识体系指南》中的解释，元数据与数据的关系就像数据与自然界的关系，数据反映了真实世界的交易、事件、对象和关系，而元数据则反映了数据的交易、事件、对象和关系等。简单来说，只要能够用来描述某个数据的，都可以认为是元数据。

如果将一部电影看作数据，那么你在该电影海报上看到的所有信息，如电影名、导演、演员、制片人、电影类型等，都可以认为是这部电影的元数据。

对于企业而言，元数据是跟企业所使用的物理数据、业务流程、数据结构等有关的信息，描述了数据（如数据库、数据模型）、概念（如业务流程、应用系统、技术架构）以及它们之间的关系。

什么是数据湖Catalog

数据湖Catalog是数据湖内统一的元数据目录，它可以帮助我们让数据资产发现变的更简单，更加快速的查找到你想要的数据，同时提供面向多引擎（Hive  Spark  DLI等）的公共元数据存储和统一元数据服务。

数据湖Catalog到底有什么价值

采集企业元数据，全面梳理企业数据信息资产

企业数据通常呈现碎片化分布，一共有多少系统，有多少个集群，各系统之间有哪些关联，各个集群的数据怎么拉通共享，数据湖Catalog可以帮助企业实现完整数据资产的整合，方便数据的交互和共享。

支撑多种分析引擎，迅速相应业务数据问题

数据湖Catalog可以对接多种分析引擎，例如Hive Spark 等。

面向数据治理，提供查询检索数据地图等元数据服务

数据湖Catalog对外提供Rest API和Thrift API接口支撑元数据服务。

统一版本管理，保障企业元数据一致性

数据湖Catalog在进行元数据管理中，要保证元数据的一致性和连续性，为上层分析引擎可靠的元数据结构，避免元数据错乱。

元数据变更监控，方便掌握数据资产变化

数据湖Catalog实现对元数据的可视化信息查看，实时监控元数据的变化，以及相关统计变化趋势。

数据湖Catalog作为系统元数据的纳管者，可以帮助企业方便、快速的把自身不同系统、不同集群的元数据接入到Catalog里，来创建自己企业级的数据资产目录，进行统一的管理和数据资产共享，进一步形成系统化数据资产的视图，从而精确把握数据获取数据，把数据转为有价资产。

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