元数据

让数据流动更智能：元数据如何重塑DataOps与ETL近几年，随着企业数据资产规模的指数级增长，传统的ETL和数据集成方式已经难以应对多源、异构、实时和高频变化的数据场景。 Gartner 在其最新的《Data Integration Strategies》和《Market Guide to DataOps》报告中提出了一个重要趋势：“未来的数据管理将以元数据为中心，从静态记录走向主动驱动（Metadata Activation）。”

北邮-吴怀玉

5.2 大数据方法论与实践指南-存储元数据治理5.2 元数据5.2.1 工具数仓开源元数据项目对比（Apache Atlas、Apache Gravitino、DataHub、OpenMetadata、Amundsen、Metacat、Marquez）

Spark-SQL任务提交方式Spark-SQL在一定程度上可以代替Hive，但一般依赖Hive的元数据，即Metastore。Spark-SQL的交互式模式可以运行bin/spark-sql进入，按照类似hive方式写SQL代码。

FalconFS: Distributed File System for Large-Scale Deep Learning Pipeline——论文阅读NSDI 2026 Paper 分布式元数据论文阅读笔记整理分布式文件系统（DFS）是现代数据中心的重要组成部分。通过在统一的分层目录结构中提供符合POSIX标准的文件接口，DFS实现了对底层存储资源的通用访问，从而简化了存储管理，促进了不同应用程序之间的数据共享[2,35]。

一文辨析：数据仓库、数据湖、湖仓一体目录一、数据仓库1.结构化数据为主2.OLAP 优化3.强一致性保障4.SQL 优先接口二、数据湖1. SchemaonRead结构

什么是数据清洗？数据清洗有哪些步骤？目录一、数据清洗的定义和重要性1. 数据清洗的定义2. 数据清洗的重要性二、数据清洗的前期准备1. 明确清洗目标

程序员一一涤生

RAG越来越不准？一文详解元数据与标签的系统优化方法（附完整流程图+实用提示词）你是不是也遇到过这样的场景？其实，你不是一个人。90%的RAG系统体验不理想，核心问题并不在于大模型“笨”，而是元数据、标签、知识目录这“三板斧”没有用对！

程序员一一涤生

RAG越来越不准？你可能忽略了“元数据”的力量结果它却信誓旦旦地告诉了你B软件的安装步骤。在这个过程中，你可能已经花了大量时间解析和清洗上千份文档，接入RAG，但结果仍然不理想。

Apache Iceberg 解析，一文了解Iceberg定义、应用及未来发展Apache Iceberg 是一种开源的表格式（Table Format），专为超大规模数据分析场景设计，通过标准化数据存储规范与访问协议，解决了传统数据湖在元数据管理、事务控制、查询性能等方面的核心痛点。以下从六个维度全面解析其技术原理、应用场景与最佳实践。

35页PDF | 元数据与数据血缘落地实施（限免下载）这份报告详细介绍了元数据与数据血缘的概念、重要性以及在企业数据中台中的应用。报告阐述了数据中台的核心价值在于整合和管理体系内的数据，以提升数据资产化能力并支持业务决策。报告还涵盖了元数据的分类（技术元数据和业务元数据）、数据血缘的构成要素（流转路径、实体节点和节点属性），并通过流程图和框架图展示了元数据与数据血缘的落地实施过程。此外，报告还探讨了元数据采集的方法、血缘解析的技术手段，以及如何通过图数据库高效存储和查询血缘关系。最后，报告强调了元数据与数据血缘在业务中的价值，如数据资产管理、数据地图构建、血

平凡之大路

【数据管理】DAMA-元数据专题导读：元数据是关于数据的组织、数据域及其关系的信息，是描述数据的数据。在数据治理中，元数据扮演着至关重要的角色，是数据治理的基础和支撑。以下是对数据治理中元数据专题方案的详细介绍：

Android技术栈

鸿蒙（API 12 Beta3版）【元数据(C/C++)】媒体相机开发指导元数据（Metadata）是对相机返回的图像信息数据的描述和上下文，针对图像信息，提供的更详细的数据，如照片或视频中，识别人像的取景框坐标等信息。

《数据资产管理核心技术与应用》读书笔记-第三章：数据血缘《数据资产管理核心技术与应用》是清华大学出版社出版的一本图书，全书共分10章，第1章主要让读者认识数据资产，了解数据资产相关的基础概念，以及数据资产的发展情况。第2～8章主要介绍大数据时代数据资产管理所涉及的核心技术，内容包括元数据的采集与存储、数据血缘、数据质量、数据监控与告警、数据服务、数据权限与安全、数据资产管理架构等。第9～10章主要从实战的角度介绍数据资产管理技术的应用实践，包括如何对元数据进行管理以发挥出数据资产的更大潜力，以及如何对数据进行建模以挖掘出数据中更大的价值。

使用 createError 创建错误对象的详细指南title: 使用 createError 创建错误对象的详细指南 date: 2024/8/8 updated: 2024/8/8 author: cmdragon

梧桐数据库（WuTongDB）：数据库中元数据表的常见信息元数据表是数据库系统中用于存储和管理元数据的表。这些表提供关于数据库对象（如表、列、索引、视图、存储过程等）的详细信息。以下是元数据表的一些常见类型及其详细解释：

《数据资产管理核心技术与应用》读书笔记-第二章：元数据的采集与存储《数据资产管理核心技术与应用》是清华大学出版社出版的一本图书，全书共分10章，第1章主要让读者认识数据资产，了解数据资产相关的基础概念，以及数据资产的发展情况。第2～8章主要介绍大数据时代数据资产管理所涉及的核心技术，内容包括元数据的采集与存储、数据血缘、数据质量、数据监控与告警、数据服务、数据权限与安全、数据资产管理架构等。第9～10章主要从实战的角度介绍数据资产管理技术的应用实践，包括如何对元数据进行管理以发挥出数据资产的更大潜力，以及如何对数据进行建模以挖掘出数据中更大的价值。

《数据资产管理核心技术与应用》读书笔记-第一章：认识数据资产《数据资产管理核心技术与应用》是清华大学出版社出版的一本图书，全书共分10章，第1章主要让读者认识数据资产，了解数据资产相关的基础概念，以及数据资产的发展情况。第2～8章主要介绍大数据时代数据资产管理所涉及的核心技术，内容包括元数据的采集与存储、数据血缘、数据质量、数据监控与告警、数据服务、数据权限与安全、数据资产管理架构等。第9～10章主要从实战的角度介绍数据资产管理技术的应用实践，包括如何对元数据进行管理以发挥出数据资产的更大潜力，以及如何对数据进行建模以挖掘出数据中更大的价值。

图书《数据资产管理核心技术与应用》分享《数据资产管理核心技术与应用》是由清华大学出版社出版的一本图书，该图书主要特点如下：1、依托于大数据技术，独家解密数据血缘的底层技术实现

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解读MySQL 8.0数据字典缓存管理机制MySQL的数据字典（Data Dictionary，简称DD），用于存储数据库的元数据信息，它在8.0版本中被重新设计和实现，通过将所有DD数据唯一地持久化到InnoDB存储引擎的DD tables，实现了DD的统一管理。为了避免每次访问DD都去存储中读取数据，使DD内存对象能够复用，DD实现了两级缓存的架构，这样在每个线程使用DD client访问DD时可以通过两级缓存来加速对DD的内存访问。

Finding a needle in Haystack: Facebook’s photo storage——论文泛读OSDI 2010 Paper 分布式元数据论文阅读笔记整理到2010年为止，用户已经在Facebook上传了超过650亿张照片，对于每个上传的照片，Facebook生成并存储四个不同大小的图像，导致目前存储了超过2600亿张图片，相当于超过20PB的数据。用户每周上传10亿张新照片（~60TB），Facebook在峰值时每秒提供超过100万张图片。庞大的数据量为图片存储提出了新的挑战。