这期内容当中小编将会给大家带来有关Github 1.9K Star的数据治理框架Amundsen如何理解，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
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Amundsen的使命，整理有关数据的所有信息，并使其具有普遍适用性。
这是Amundsen官网的一句话，对于元数据的管理工作，复杂且繁琐。可用的工具很多但各有千秋，数据血缘做的较好的应该是Apache Atlas，而数据可视化做的较好的应该是Apache Superset。业界一直需要一个可以整合这些功能，让数据治理更加的简单便捷，而这正是Amundsen的使命。
类似于Atlas (Apache)，Datahub (LinkedIn)。Amundsen主要在于提高数据分析师，数据科学家和数据工程师的工作效率。它可以通过为数据资源建立索引，并通过一定的机制来支持在页面上进行排名搜索。可以将其视为搜索功能，但搜索的是元数据。该项目以挪威探险家Roald Amundsen（第一个发现南极的人）的名字命名。
Amundsen由LF AI＆Data基金会维护。LF AI＆Data是Linux Foundation的保护基金会，支持人工智能，机器学习，深度学习和数据方面的开源创新。
目前Amundsen在github有1.9kStar，还没有Releases的版本，项目正处于蒸蒸日上的上升期。
下图显示了Amundsen的总体架构。
可见，Hive，Presto等数据源通过Databuilder ingestion框架获取元数据，写入Elasticsearch和Neo4j，通过搜索服务与元数据服务提供给前端。
主要模块如下：
作为用户交互的web页面。
这是基于Flask的Web应用程序，页面是React构建的。
搜索服务采用Elasticsearch的搜索功能（或者Apache Atlas），并提供一个RESTful API服务。
元数据服务目前使用的Neo4j的图数据库进行交互。
Amundsen提供了搜索，推荐，表描述，数据预览在内的非常多的功能，数据血缘功能正在研发中。
以上是部分功能展示：
登陆页面：Amundsen的登陆页面
搜索预览：查看搜索结果
表的详细页面：Hive 等表的可视化
列详细信息：主要是一些列的统计信息
数据预览页面：表数据预览的可视化，可以与Apache Superset或其他数据可视化工具集成。
Amundsen支持的数据源非常多。
Apache Druid，Apache Hive，CSV，Oracle，
MySQL，Delta Lake等等。
Amundsen还可以连接到任何提供dbapi或sql_alchemy接口的数据库。
同时Amundsen还支持和一些仪表盘的集成，比如
Redash，Tableau。
ETL工具的集成，Apache Airflow。
BI可视化工具，Apache Superset。
上述就是小编为大家分享的Github 1.9K Star的数据治理框架Amundsen如何理解了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。
