大数据开源数据治理平台包括Apache Atlas、Apache Ranger、Marquez等。Apache Atlas提供了一种可扩展且合规的框架，用于数据治理和一个综合的数据链路追踪能力。它支持元数据管理与数据分类，使组织能够对其数据资产有全面的了解并维护数据质量。通过集成数据治理的策略和流程，Atlas 助力企业满足合规要求，并提升数据使用的安全性和效率。
Apache Ranger 提供了针对Hadoop集群的安全性管理，尽管它的主要目的是安全性管理，但它也成为了数据治理的重要组成部分，因为治理与安全性是紧密相关的。Ranger可以帮助企业确保对敏感数据的访问是合规和受控的。
Marquez是LNKD开源的数据治理和元数据系统，它提供了对数据集的元数据管理，任务执行和依赖关系的追踪，有助于改善数据架构的透明度，并优化数据使用流程。
这些平台透过提供不同层面上的数据治理功能，助力大数据生态系统用户更好地组织、管理和保护他们的数据资产。
一、APACHE ATLAS
Apache Atlas 是为了解决大数据集群在数据治理方面而设计的。它主要针对Hadoop生态中的数据治理需求，提供强大的数据目录、分类、数据血缘以及安全性和隐私遵守功能。Atlas可以帮助定义数据湖中的数据模型和处理流程，便于用户理解数据源、计算流程和使用。
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数据目录和分类管理
Atlas允许用户建立数据资产的目录和分类机制，使数据资产及其属性可以灵活管理和搜索。此外，数据的分类还便于数据的使用和治理，例如敏感数据可以标记并实施相应的安全策略。 -
数据血缘追踪
通过Atlas可以跟踪数据从源到目的地的整个流程。这对于数据质量管理、问题定位、影响评估等是非常重要的。
二、APACHE RANGER
Apache Ranger 则专注于数据安全性管理，它支持细粒度的访问控制和审计。在大数据安全性管理中，Ranger成为了数据治理的一个关键组成部分，帮助企业保护数据并确保数据操作的合规性。
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细粒度的数据访问控制
Ranger提供细致到列和行级别的数据权限控制，这让数据管理员能够更精确地管理谁可以访问数据、以及他们可以进行怎样的操作。 -
数据访问审计
审计功能能够记录所有的数据访问活动，为合规性检查和数据安全分析提供了重要信息。
三、MARQUEZ
Marquez是一个由LNKD开源的数据治理平台，它提供了丰富的元数据管理功能，便于数据工程师理解和对数据资产进行操作管理。
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任务执行和依赖关系追踪
Marquez可以追踪数据处理任务，通过数据血缘图为用户呈现数据如何被转换和使用，这对于理解复杂数据流程至关重要。
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元数据管理
通过Marquez可以对不同的数据集进行分类、注释和搜索，便于数据用户发现和理解数据资产。这轻化了数据资产的管理工作，提升了数据工程的效率。
以上列举的这些开源平台在大数据领域内各自有着重要的角色和功能，针对不同的需求场景提供了数据治理的解决方案，有助于推动数据治理工作的标准化和自动化。为企业和组织在大数据时代管理数据资产、保障数据安全合规和提高数据治理效率提供了可靠的选择。
相关问答FAQs：
问题1： 有哪些免费的大数据开源数据治理平台？
回答：如今，大数据领域的开源数据治理平台有很多选择。其中比较流行的包括Apache Atlas、Hue、Metacat等。这些平台提供了数据集元数据管理、数据血缘追溯、数据质量管理等功能，帮助组织有效地管理和治理海量数据。
问题2： 哪些大数据开源数据治理平台适合初学者使用？
回答：对于初学者而言，建议选择相对易用的大数据开源数据治理平台。其中一款不错的选择是Hue。Hue提供了直观的用户界面，并内置了许多常用的数据治理工具和功能。它支持多种数据源和格式，并且拥有强大的查询和可视化功能，非常适合初学者进行数据治理的学习和实践。
问题3： 哪些大数据开源数据治理平台适用于企业级应用？
回答：如果你需要在企业级中使用大数据开源数据治理平台，推荐考虑Apache Atlas。Apache Atlas是一款开放、可扩展的平台，专注于数据治理。它提供了丰富的元数据管理功能，支持多种数据源和格式，以及数据血缘追溯和数据质量管理等高级功能。此外，Apache Atlas还与其他大数据平台（如Apache Hadoop和Apache Spark）无缝集成，可以实现全面的数据治理和管理。
