开源数据措置平台为企业和确立者提供了一系列用具，用于对数据进行料理、监控、清洗、集成和元数据料理。这些平台往往具罕有据目次、数据血统跟踪、数据质地料理、权限限定等功能。以下是一些常见的开源数据措置平台过头性情：

1. Apache Atlas

•描述：Apache Atlas 是一个开源的数据措置和元数据料理框架，用于构建数据目次和数据血统跟踪系统。它撑执Hadoop生态系统的数据措置，尤其是大数据处理平台如Apache Hive、HBase等的元数据料理。

•性情：

•撑执数据血统跟踪，匡助用户了解数据的流动旅途。

•提供丰富的元数据模子和标签功能，撑执数据钞票的分类和料理。

•可与Apache Ranger集成，提供数据安全料理和造访限定。

•诈欺场景：大数据平台的数据措置、元数据料理、数据合规性料理。

•GitHub：Apache Atlas GitHub

•官网：Apache Atlas官网

2. Amundsen (by Lyft)

•描述：Amundsen 是 Lyft 确立的一个开源数据发现和元数据料理平台，旨在匡助用户快速发现和泄漏公司里面的数据集。它提供了直不雅的UI来浏览和搜索数据集、表、列等元数据。

•性情：

•撑执数据集的搜索、发现和防护功能，粗略用户泄漏和使用数据。

•提供了数据血统跟踪功能，匡助泄漏数据从泉源到倡导地的流动。

•撑执集成多种数据存储系统（如Hive、Redshift、BigQuery等）。

•诈欺场景：数据发现、数据措置、数据钞票料理。

•GitHub：Amundsen GitHub

•官网：Amundsen官网

3. DataHub (by LinkedIn)

•描述：DataHub 是 LinkedIn 确立的开源数据措置和元数据料理平台，撑执对数据钞票进行合股料理。它强调数据的发现、血统跟踪和措置，提供雄伟的元数据料理功能。

•性情：

•提供了生动的元数据建模和标签体系。

•撑执跨多个系统的数据血统跟踪和数据发现。

•强调数据措置和数据质地料理，撑执跨团队的妥洽。

•诈欺场景：数据发现、数据血统料理、数据措置。

•GitHub：DataHub GitHub

•官网：DataHub官网

4. OpenMetadata

•描述：OpenMetadata 是一个轻量级开源元数据料理和数据措置平台，旨在提供合股的元数据管事。它撑执元数据自动发现、数据血统跟踪、数据质地料理以及数据安全措置。

•性情：

•提供了可推广的元数据模子，撑执不同的数据存储系统和流式数据。

•撑执自动化的数据血统跟踪，粗略泄漏数据的流转经由。

•提供数据质地查抄和自动化端正引擎，确保数据顺应表率。

•诈欺场景：元数据料理、数据质地措置、数据血人缘析。

•GitHub：OpenMetadata GitHub

•官网：OpenMetadata官网

5. Kylo

•描述：Kylo 是一个开源的数据湖料理和数据措置平台，专注于自动化数据管谈料理和元数据料理。它的方针是加快数据湖中的数据集成和措置。

•性情：

•提供可视化的数据管谈接头用具，简化数据集成和处理使命流的创建。

•撑执数据质地监控和自动化的元数据料理。

•脱色了Apache NiFi进行数据流料理。

•诈欺场景：数据湖料理、数据管谈自动化、数据措置。

•GitHub：Kylo GitHub

•官网：Kylo官网

6. Metacat (by Netflix)

•描述：Metacat 是 Netflix 确立的一个元数据管事平台，撑执跨多个数据存储系统（如S3、Hive、Redshift、Teradata等）的元数据料理和数据发现。

•性情：

•提供了对多种存储系统的合股元数据视图。

•撑执跨系统的数据搜索、发现和元数据料理。

•强调推广性，撑执自界说元数据字段和属性。

•诈欺场景：跨数据系统的元数据料理、数据搜索与发现。

•GitHub：Metacat GitHub

7. Gobblin (by LinkedIn)

•描述：Gobblin 是一个由 LinkedIn 确立的开源大数据集成平台，专注于数据的网络、清洗和元数据料理。它适用于大鸿沟数据集的措置和集成使命。

•性情：

•撑执从多种数据源（如HDFS、Kafka、MySQL等）进行数据网络和处理。

•提供数据清洗、依次调理和数据传输功能。

•与元数据料理系统集成，匡助杀青全面的数据措置。

•诈欺场景：数据集成、数据管谈、数据措置。

•GitHub：Gobblin GitHub

•官网：Gobblin官网

8. Apache Ranger

•描述：Apache Ranger 是一个开源的安全数据措置平台，主要用于提供邻接化的数据造访限定料理。它允许料理员在不同的数据系统中合股料理造访计策，保证数据的安全性。

•性情：

•提供细粒度的造访限定，适用于Hadoop、Hive、HBase等系统。

•撑执计策的邻接料理和审计，粗略罢职数据安全合规条件。

•与Apache Atlas集成，撑执基于元数据的造访限定。

•诈欺场景：数据安全措置、造访限定、数据合规料理。

•GitHub：Apache Ranger GitHub

•官网：Apache Ranger官网

9. Great Expectations

•描述：Great Expectations 是一个开源的数据质地措置用具，用于界说、考证和文档化数据中的预期。它允许数据团队在管谈中进行自动化数据质地查抄。

•性情：

•提供了可竖立的数据考证端正，匡助确保数据质地。

•撑执将数据质地发扬自动生成文档，便于审核和跟踪。

•兼容多种数据源（如Pandas、SQL、Spark等），适用于各式数据管谈。

•诈欺场景：数据质地措置、数据考证、数据管谈监控。

•GitHub：Great Expectations GitHub

•官网：Great Expectations官网

纪念

开源数据措置平台为企业提供了一系列用具和功能，匡助它们灵验料理数据钞票、提升数据质地和确保数据安全性。字据企业的具体需求，可以聘用不同的开源平台：

•要是需要邻接式的元数据料理和血人缘析，Apache Atlas、DataHub 和 Amundsen 是可以的聘用。

•关于需要处理复杂数据管谈和数据湖料理的场景，Kylo 和 Gobblin 提供了雄伟的数据集得胜能。

•Apache Ranger 妥当需要加强数据安全料理的场景，而 Great Expectations 则专注于数据质地料理。

通过这些开源用具让您的资金得到最完善的保障，企业可以字据需求构建生动且可推广的数据措置框架。