数据库：DataHub 开源项目深度指南

数据库：DataHub 开源项目深度指南

  datahubAn experimental hosted platform (GitHub-like) for organizing, managing, sharing, collaborating, and making sense of data.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/dat/datahub
项目介绍

DataHub 是一个用于现代数据栈的元数据平台，由 Acryl Data 和 LinkedIn 团结开发并维护。它提供了一个连续更新的数据目录，包括数据仪表板、图表、机器学习模型等，旨在帮助用户理解数据上下文。DataHub 支持数据文档化、模式定义、全部权追踪、数据血缘、管道管理、数据质量监控以及利用情况分析等功能，成为数据管理和发现的一站式办理方案。
项目快速启动

要快速开始利用 DataHub，您必要先安装其依赖，并初始化一个新的项目。以下步骤将引导您完成初始设置：

1. # 克隆 DataHub 源码仓库
2. git clone https://github.com/datahuborg/datahub.git
4. # 进入项目根目录
5. cd datahub/
7. # 根据官方文档指引安装必要的依赖，这可能包括 Java SDK、Gradle 等。
8. # 注意：具体的安装命令需参照最新版的官方 README 或者 Quickstart 指南。
10. # 构建并运行 DataHub
11. ./bin/start-local.sh

复制代码

接下来，按照 DataHub 的官方 Quickstart 文档配置您的元数据源和前端展示，以确保系统能够正确运行。
应用案例和最佳实践

数据发现能力提升

在 Acryl Data 和 LinkedIn，DataHub 通过实时元数据图谱加强了数据发现能力，帮助企业员工迅速定位所需数据资产。例如，Expedia Group 利用 DataHub 来改善其复杂数据环境中的数据可查找性。
数据管理和合规

数据管理团队可以利用 DataHub 的元数据管理功能，实现对数据流程的透明化控制，确保数据质量和安全符合行业标准，如通过记录数据血缘来支持GDPR等法规遵从性。
数据Mesh实现场景

Saxo Bank 利用 DataHub 实现了数据Mesh架构下的数据发现，展现了如何通过元数据管理促进构造内的数据共享和自助服务。
典型生态项目

DataHub 的生态系统广泛，涵盖多种集成和插件，便于与其他数据工具和服务协同工作。例如，它可以与Airflow、Hadoop、Spark等大数据技术栈组件集成，同时也支持多种数据库和数据仓库。开发者可以通过贡献或定制这些插件，来顺应特定的数据处置惩罚流程和业务需求。
为了深入探索DataHub的生态和这些集成，建议访问其官方文档和社区论坛，获取最新的集成示例和最佳实践分享。参加DataHub的Slack频道是紧跟最新进展和与其他利用者交流的精良途径。

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本指南提供了DataHub项目标基本概述、快速上手指南、应用场景及生态介绍，希望能够帮助您顺利地开始利用这个强盛的元数据管理工具。记得始终参考项目最新的官方文档，由于技术和指导大概会随时间而更新。
  datahubAn experimental hosted platform (GitHub-like) for organizing, managing, sharing, collaborating, and making sense of data.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/dat/datahub

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