3 步跑通 DataHub从启动到看见第一张血缘图【免费下载链接】datahubThe Context Platform for your Data and AI Stack项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/da/datahub团队里 200 张表那张核心宽表到底谁在维护、下游谁在用基本没人说得清。DataHub 就是干这个的一个开源的元数据管理平台把散在各处的表、字段、血缘关系收进同一个目录让你搜得到、看得懂、改得动。 先跑起来再看别的前提是装好 DockerDocker Compose v2和 Python 3.10机器至少留 8GB 内存给 Docker。然后三条命令python3 -m pip install --upgrade acryl-datahub装的是 CLI 工具后面所有操作都用它。接着启动整套服务GMS、前端、Kafka、搜索索引会一起拉起来datahub docker quickstart跑完这条浏览器打开 http://localhost:9002用默认账号 datahub / datahub 登录看到欢迎页就算成了。想让界面里有点东西可看再加载一份官方示例数据约 1000 个实体含血缘和标签datahub init --username datahub --password datahub datahub datapack load showcase-ecommerce 3 个最值得花时间的功能DataHub 的分工很简单左边是各种数据源通过摄取把元数据推进中间的 DataHub 平台右边供人、API 和 Agent 消费。1. 全局搜索从表名查到业务名在顶部搜索框直接敲Customer Profiles这类业务名字不用记表名。结果卡片上直接带出数据平台、标签、业务术语和最近查询量。2. 数据血缘一张图看清上下游点进任意数据集详情页血缘 Tab 默认展开上游是谁产的、下游谁在消费一目了然。点任意一个上游节点能直接跳到那个表或任务自己的页面。3. 治理标注标签 术语 负责人给数据集打上 PII、金级客户 这类标签挂上业务术语指定负责人。之后左侧边栏就能按标签批量过滤哪些表涉及客户隐私一个问题从群里人变成一次筛选。 一个端到端小场景把 MySQL 里的订单库用摄取配方接进来跑一次表结构、字段说明、上下游血缘自动落到目录里。某天一张销售报表跑得很慢进 DataHub 搜到这张报表数据集血缘页往上跳两跳就能定位到它依赖的 MySQL 宽表和 Kafka topic30 秒内确认是上游任务延迟而不是报表本身的问题。⚠️ 容易踩的 4 个坑前端起不来日志报 address already in use9002 端口被别的服务占了。 设置DATAHUB_MAPPED_FRONTEND_PORT19002再跑一次 quickstart 即可。刚接的数据搜不到数据在库里但搜索索引还没刷出来。 看摄取状态或curl http://localhost:9200/_cat/indices确认索引存在。quickstart 起来后登不进去多半是 CLI 没初始化指向了别的环境。 重新执行datahub init --username datahub --password datahub。OpenSearch 容器反复重启Docker 分配内存不足 8GB。 给 Docker 加内存然后docker system prune后重启 quickstart。接下来可以往哪走接真实数据源MySQL、Snowflake、BigQuery 等都有对应插件配个摄取 recipe 定时跑就行见 数据源插件目录。生产部署本地 quickstart 只适合验证正式环境建议上 Kubernetes见 Kubernetes 部署文档。监控告警仓库自带 Prometheus Grafana 配置见 监控配置。开头那个没人说得清的问题现在你已经有地方查了。服务跑起来了示例数据也在了搜表、看血缘、打标签都是界面点两下的事。【免费下载链接】datahubThe Context Platform for your Data and AI Stack项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/da/datahub创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 3 步跑通 DataHub：从启动到看见第一张血缘图
3 步跑通 DataHub从启动到看见第一张血缘图【免费下载链接】datahubThe Context Platform for your Data and AI Stack项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/da/datahub团队里 200 张表那张核心宽表到底谁在维护、下游谁在用基本没人说得清。DataHub 就是干这个的一个开源的元数据管理平台把散在各处的表、字段、血缘关系收进同一个目录让你搜得到、看得懂、改得动。 先跑起来再看别的前提是装好 DockerDocker Compose v2和 Python 3.10机器至少留 8GB 内存给 Docker。然后三条命令python3 -m pip install --upgrade acryl-datahub装的是 CLI 工具后面所有操作都用它。接着启动整套服务GMS、前端、Kafka、搜索索引会一起拉起来datahub docker quickstart跑完这条浏览器打开 http://localhost:9002用默认账号 datahub / datahub 登录看到欢迎页就算成了。想让界面里有点东西可看再加载一份官方示例数据约 1000 个实体含血缘和标签datahub init --username datahub --password datahub datahub datapack load showcase-ecommerce 3 个最值得花时间的功能DataHub 的分工很简单左边是各种数据源通过摄取把元数据推进中间的 DataHub 平台右边供人、API 和 Agent 消费。1. 全局搜索从表名查到业务名在顶部搜索框直接敲Customer Profiles这类业务名字不用记表名。结果卡片上直接带出数据平台、标签、业务术语和最近查询量。2. 数据血缘一张图看清上下游点进任意数据集详情页血缘 Tab 默认展开上游是谁产的、下游谁在消费一目了然。点任意一个上游节点能直接跳到那个表或任务自己的页面。3. 治理标注标签 术语 负责人给数据集打上 PII、金级客户 这类标签挂上业务术语指定负责人。之后左侧边栏就能按标签批量过滤哪些表涉及客户隐私一个问题从群里人变成一次筛选。 一个端到端小场景把 MySQL 里的订单库用摄取配方接进来跑一次表结构、字段说明、上下游血缘自动落到目录里。某天一张销售报表跑得很慢进 DataHub 搜到这张报表数据集血缘页往上跳两跳就能定位到它依赖的 MySQL 宽表和 Kafka topic30 秒内确认是上游任务延迟而不是报表本身的问题。⚠️ 容易踩的 4 个坑前端起不来日志报 address already in use9002 端口被别的服务占了。 设置DATAHUB_MAPPED_FRONTEND_PORT19002再跑一次 quickstart 即可。刚接的数据搜不到数据在库里但搜索索引还没刷出来。 看摄取状态或curl http://localhost:9200/_cat/indices确认索引存在。quickstart 起来后登不进去多半是 CLI 没初始化指向了别的环境。 重新执行datahub init --username datahub --password datahub。OpenSearch 容器反复重启Docker 分配内存不足 8GB。 给 Docker 加内存然后docker system prune后重启 quickstart。接下来可以往哪走接真实数据源MySQL、Snowflake、BigQuery 等都有对应插件配个摄取 recipe 定时跑就行见 数据源插件目录。生产部署本地 quickstart 只适合验证正式环境建议上 Kubernetes见 Kubernetes 部署文档。监控告警仓库自带 Prometheus Grafana 配置见 监控配置。开头那个没人说得清的问题现在你已经有地方查了。服务跑起来了示例数据也在了搜表、看血缘、打标签都是界面点两下的事。【免费下载链接】datahubThe Context Platform for your Data and AI Stack项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/da/datahub创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 RELATED READING
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