开源数据贬责平台为企业和建设者提供了一系列器具，用于对数据进行管束、监控、清洗、集成和元数据管束。这些平台时时具独特据目次、数据血统跟踪、数据质地管束、权限限度等功能。以下是一些常见的开源数据贬责平台很是特色：

1. Apache Atlas

•描摹：Apache Atlas 是一个开源的数据贬责和元数据管束框架，用于构建数据目次和数据血统跟踪系统。它因循Hadoop生态系统的数据贬责，尤其是大数据处理平台如Apache Hive、HBase等的元数据管束。

•特色：

•因循数据血统跟踪，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，因循数据钞票的分类和管束。

•可与Apache Ranger集成，提供数据安全管束和拜访限度。

•支配场景：大数据平台的数据贬责、元数据管束、数据合规性管束。

•GitHub：Apache Atlas GitHub

•官网：Apache Atlas官网

2. Amundsen (by Lyft)

•描摹：Amundsen 是 Lyft 建设的一个开源数据发现和元数据管束平台，旨在匡助用户快速发现和相识公司里面的数据集。它提供了直不雅的UI来浏览和搜索数据集、表、列等元数据。

•特色：

•因循数据集的搜索、发现和瞩目功能，便捷用户相识和使用数据。

•提供了数据血统跟踪功能，匡助相识数据从泉源到主看法的流动。

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

•支配场景：数据发现、数据贬责、数据钞票管束。

•GitHub：Amundsen GitHub

•官网：Amundsen官网

3. DataHub (by LinkedIn)

•描摹：DataHub 是 LinkedIn 建设的开源数据贬责和元数据管束平台，因循对数据钞票进行长入管束。它强调数据的发现、血统跟踪和贬责，提供弘远的元数据管束功能。

•特色：

•提供了天确实元数据建模和标签体系。

•因循跨多个系统的数据血统跟踪和数据发现。

•强调数据贬责和数据质地管束，因循跨团队的相助。

•支配场景：数据发现、数据血统管束、数据贬责。

•GitHub：DataHub GitHub

•官网：DataHub官网

4. OpenMetadata

•描摹：OpenMetadata 是一个轻量级开源元数据管束和数据贬责平台，旨在提供长入的元数据奇迹。它因循元数据自动发现、数据血统跟踪、数据质地管束以及数据安全贬责。

•特色：

•提供了可延伸的元数据模子，因循不同的数据存储系统和流式数据。

•因循自动化的数据血统跟踪，便捷相识数据的流转流程。

•提供数据质地检讨和自动化规定引擎，确保数据顺应圭臬。

•支配场景：元数据管束、数据质地贬责、数据血因缘析。

•GitHub：OpenMetadata GitHub

•官网：OpenMetadata官网

5. Kylo

•描摹：Kylo 是一个开源的数据湖管束和数据贬责平台，专注于自动化数据管说念管束和元数据管束。它的主见是加快数据湖中的数据集成和贬责。

•特色：

•提供可视化的数据管说念规划器具，简化数据集成和处理使命流的创建。

•因循数据质地监控和自动化的元数据管束。

•伙同了Apache NiFi进行数据流管束。

•支配场景：数据湖管束、数据管说念自动化、数据贬责。

•GitHub：Kylo GitHub

•官网：Kylo官网

6. Metacat (by Netflix)

•描摹：Metacat 是 Netflix 建设的一个元数据奇迹平台，因循跨多个数据存储系统（如S3、Hive、Redshift、Teradata等）的元数据管束和数据发现。

•特色：

•提供了对多种存储系统的长入元数据视图。

•因循跨系统的数据搜索、发现和元数据管束。

•强调延伸性，因循自界说元数据字段和属性。

•支配场景：跨数据系统的元数据管束、数据搜索与发现。

•GitHub：Metacat GitHub

7. Gobblin (by LinkedIn)

•描摹：Gobblin 是一个由 LinkedIn 建设的开源大数据集成平台，专注于数据的聚积、清洗和元数据管束。它适用于大鸿沟数据集的贬责和集成使命。

•特色：

•因循从多种数据源（如HDFS、Kafka、MySQL等）进行数据聚积和处理。

•提供数据清洗、交替退换和数据传输功能。

•与元数据管束系统集成，匡助终了全面的数据贬责。

•支配场景：数据集成、数据管说念、数据贬责。

•GitHub：Gobblin GitHub

•官网：Gobblin官网

8. Apache Ranger

•描摹：Apache Ranger 是一个开源的安全数据贬责平台，主要用于提供积存化的数据拜访限度管束。它允许管束员在不同的数据系统中长入管束拜访战术，保证数据的安全性。

•特色：

•提供细粒度的拜访限度，适用于Hadoop、Hive、HBase等系统。

•因循战术的积存管束和审计，便捷盲从数据安全合规条目。

•与Apache Atlas集成，因循基于元数据的拜访限度。

•支配场景：数据安全贬责、拜访限度、数据合规管束。

•GitHub：Apache Ranger GitHub

•官网：Apache Ranger官网

9. Great Expectations

•描摹：Great Expectations 是一个开源的数据质地贬责器具，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说念中进行自动化数据质地检讨。

•特色：

•提供了可建立的数据考证规定，匡助确保数据质地。

•因循将数据质地讲授自动生成文档，便于审核和跟踪。

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

•支配场景：数据质地贬责、数据考证、数据管说念监控。

•GitHub：Great Expectations GitHub

•官网：Great Expectations官网

归来

开源数据贬责平台为企业提供了一系列器具和功能，匡助它们有用管束数据钞票、晋升数据质地和确保数据安全性。阐明企业的具体需求，可以聘请不同的开源平台：

•要是需要积存式的元数据管束和血因缘析，Apache Atlas、DataHub 和 Amundsen 是可以的聘请。

•关于需要处理复杂数据管说念和数据湖管束的场景，Kylo 和 Gobblin 提供了弘远的数据集收遵守。

•Apache Ranger 安妥需要加强数据安全管束的场景，而 Great Expectations 则专注于数据质地管束。

通过这些开源器具，企业可以阐明需求构建天真且可延伸的数据贬责框架。