元数据

数据治理选型对比：Apache Atlas vs 商业平台在存储过程解析与自动化治理的实测分析本文首发于 Aloudata 官方技术博客：《选型对比：Apache Atlas vs 商业元数据平台存储过程解析能力实测》转载请注明出处。

金融数据治理新范式：如何用算子级血缘与主动元数据 10分钟定位 EAST 报送异常？本文首发于 Aloudata 官方技术博客：《EAST 报送前夜数据异常：如何用主动元数据 10 分钟定位根因？》转载请注明出处。

破解监管溯源难题：从表级血缘到算子级血缘的数据治理升级摘要：在金融强监管背景下，传统表级血缘因精度不足，无法满足监管对指标口径和字段来源的精准追溯要求，导致数据团队陷入低效的“考古式”排查。本文深入探讨了数据治理中“最后一公里”的困局，并介绍了如何通过算子级血缘和主动元数据技术，实现监管指标的自动化盘点与精准溯源，将盘点周期从数月缩短至小时级，有效支撑 DataOps 流程与合规风控。

告别 90% 误报率：基于算子级血缘实现精准数据治理与变更影响分析本文首发于 Aloudata 官方技术博客：《变更影响分析误报率 90%？因为你还在用表级血缘做「假分析」》载请注明出处。

EAST 口径文档自动化生成：破解 SQL 过滤条件解析难题，实现 20 倍效率提升本文首发于 Aloudata 官方技术博客：《一表痛、EAST、1104 报表口径文档自动生成：解析 SQL 过滤条件，一键溯源与保鲜》转载请注明出处。

北京地铁1号线

1.3 元数据（Metadata）管理在RAG中，元数据是“关于数据块的数据”。它不仅仅是附加信息，而是实现精准检索、可信溯源和高效过滤的关键。

保险类文档 RAG 全流程实现方案整页为单 Chunk：将单页保险文档作为 1 个检索单元（Chunk），保留内容逻辑关联性；元数据对齐：文档入库的元数据字段与提问提取的元数据字段完全一致，确保过滤检索精准；

04_Spring AI 干货笔记之对话客户端 APIChatClient 提供了用于与 AI 模型通信的流式 API，支持同步和流式两种编程模型。关于 ChatClient 中命令式与响应式编程模型结合使用的说明，请参阅本文档末尾的实现说明。

元数据 Unity Catalog v0.3.0 安装以下图片来自网络检查 JAVA 版本，需要 17执行命令（编译加启动）首先停止start-uc-server

元数据 Unity Catalog v0.3.0 UI需要先启动UC server (./bin/start-uc-server)浏览器打开地址： http://192.168.71.129:3000/

ClickHouse查看数据库、表、列等元数据信息ClickHouse提供系统表查询数据库的状态，包括服务器环境、数据库信息、表信息、列信息、函数、配置等信息。系统表位于system数据库中，仅可用于读取数据，大多数系统表数据会加载到内存中。CK提供的系统表主要包括：

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。