4、元数据目录服务与搜索服务：实现模式与关键要点

元数据目录服务与搜索服务：实现模式与关键要点

在大数据时代，数据的有效管理和利用对于获取有价值的洞察至关重要。元数据目录服务和搜索服务在其中扮演着关键角色，下面将详细介绍它们的实现模式、面临的挑战以及相关要求。

元数据目录服务的自动化级别与实现模式

元数据目录服务有三个自动化级别，对应不同的任务组合，旨在解决当前手动或低效的任务。这三个模式分别是：
1. 特定源连接器模式（Source - Specific Connectors Pattern） ：简化与不同数据源的连接，并提取与数据相关的元数据信息。
2. 血缘关联模式（Lineage Correlation Pattern） ：自动提取关联源表和目标表的转换血缘关系。
3. 团队知识模式（Team Knowledge Pattern） ：简化业务上下文的聚合，并促进数据用户之间的知识共享。

常见的开源实现包括FINRA的Herd、Uber的Databook、LinkedIn的WhereHows和DataHub、Netflix的Metacat、Apache的Atlas项目以及AWS Glue等云服务。

特定源连接器模式

该模式从数据源提取元数据以聚合技术元数据，使用基于URN的命名来识别数据集，包含两个构建块：
- 自定义提取器（Custom extractors） ：使用特定源连接器连接并持续获取元数据。提取器需要适当的访问权限来授权连接到RDBMS、Hive、GitHub等数据存储的凭据。对于结构化和半