元数据（Metadata），通常的定义为"描述数据的数据"。元数据打通了源数据、数据仓库、数据应用，记录了数据从产生到消费的全过程。元数据管理是数据治理的核心。数据的真正价值在于数据驱动决策，通过数据指导运营。通过数据驱动的方法判断趋势，帮住我们发现问题，继而推动创新或产生新的解决方案。随着企业数据爆发式增长，数据体量越来越难以估量，我们很难说清楚我们到底拥有哪些数据，这些数据从哪里来，到哪里去，

1、什么是Mybatis？（1）Mybatis是一个半ORM（对象关系映射）框架，它内部封装了JDBC，加载驱动、创建连接、创建statement等繁杂的过程，开发者开发时只需要关注如何编写SQL语句，可以严格控制sql执行性能，灵活度高。（2）作为一个半ORM框架，MyBatis 可以使用XML 或注解来配置和映射原生信息，将POJO映射成数据库中的记录，避免了几乎所有的 JDBC 代码和手动设

Hudi 数据湖可以维护很多张表，与 Hive 类似，数据存储在 HDFS 不同的目录结构中。Hudi 维护了表在不同时刻执行的所有操作的 Timeline，这有助于提供表的瞬时视图。Timeline 是 HUDI 用来管理提交（commit）的抽象，每个 commit 都绑定一个固定时间戳，分散到时间线上。

云原生技术有利于各组织在公有云、私有云和混合云等新型动态环境中，构建和运行可弹性扩展的应用。云原生的代表技术包括容器、服务网格、微服务、不可变基 础设施和声明式 API这些技术能够构建容错性好、易于管理和便于观察的松耦合系统。结合可靠的自动化手段，云原生技术使工程师能够轻松地对系统作出频繁和可预测的重大变更。云原生计算基金会（CNCF）致力于培育和维护一个厂商中立的开源生态系统，来推广云原生技术。

Iceberg 支持分区来加快数据查询。在 Iceberg 中设置分区后，可以在写入数据时将相似的行分组，在查询时加快查询速度。Iceberg 中可以按照年、月、日和小时粒度划分时间戳组织分区。在 Hive 中也支持分区，但是要想使分区能加快查询速度，需要在写 SQL 时指定对应的分区条件过滤数据，在 Iceberg 中写 SQL 查询时不需要再 SQL 中特别指定分区过滤条件，Iceberg 会

导读：Gartner 用主动元数据市场指南取代元数据管理魔力象限，预示着什么？到底什么主动元数据管理？欢迎聪明的读者自己去文中探索。2022 年的元数据管理已走过 20 多个年头。而这一年，元数据管理正处于变革转型的风口浪尖。这一变化预示着什么？现代数据堆栈中即将产生一种处理元数据的新方法。无论您每天处理千字节还是兆字节的数据，您都可能想知道这究竟意味着什么。这篇文章，笔者将尝试解答这些问题并预测

这里有个真实的案例。然后这样的话，你大量的时间是在访问热数据 index，热数据可能就占总数据量的 10%，此时数据量很少，几乎全都保留在 filesystem cache 里面了，就可以确保热数据的访问性能是很高的。根据我们自己的生产环境实践经验，最佳的情况下，是仅仅在 es 中就存少量的数据，就是你要用来搜索的那些索引，如果内存留给 filesystem cache 的是 100G，那么你就将

以上 python 文件就是 Airflow python 脚本，使用代码方式指定 DAG 的结构。

Airflow 我们可以构建 Workflow 工作流，工作流使用 DAG 有向无环图来表示，DAG 指定了任务之间的关系，如下图：Airflow 架构图如下：Airflow 在运行时有很多守护进程，这些进程提供了 airflow 全部功能，守护进程包括如下：webserver：WebServer 服务器可以接收 HTTP 请求，用于提供用户界面的操作窗口，主要负责中止、恢复、触发任务；监控任务；

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