amundsen 导入mysql
时间: 2023-05-18 10:01:53 浏览: 54
Amundsen是一个开源数据发现和元数据管理平台,支持导入多种数据源,其中包括MySQL数据库。在Amundsen中,我们需要通过配置一些参数来导入MySQL数据。
首先,我们需要在Amundsen的配置文件中配置连接MySQL数据库的参数,包括数据库名称、用户名、密码、主机名等。同时,我们还需要配置用于识别MySQL表架构的正则表达式和时间戳格式。
接下来,我们需要使用Amundsen的命令行工具进行MySQL数据导入。我们可以使用以下命令:
```
amundsen-metadata [options] import mysql
```
在命令中,[options]是一些可选参数,例如设置导入的数据表名、导入时间戳的起始和结束日期等。而import mysql则表示导入MySQL数据库的数据。
在导入数据之后,Amundsen会自动解析MySQL数据库的表架构和元数据,例如表名、列名、数据类型、表的描述等。同时,Amundsen还会自动识别表之间的关系,例如外键关系和表的依赖关系等。所有的元数据都会被存储在Amundsen的元数据存储中,以便后续在Amundsen中进行数据发现和搜索。
总之,Amundsen导入MySQL数据库的过程比较简单,只需要在配置文件中配置连接参数和正则表达式,然后使用Amundsen命令行工具进行导入即可。导入之后,Amundsen会自动解析MySQL数据库的元数据并存储到元数据存储中,方便后续的数据发现和搜索。
相关问题
amundsen载入MySQL元数据代码
以下是一个示例代码,用于从MySQL数据库中载入元数据到Amundsen:
```python
from pyhocon import ConfigFactory
from databuilder.extractor.mysql_metadata_extractor import MySQLMetadataExtractor
from databuilder.loader.file_system_elasticsearch_json_loader import FSElasticsearchJSONLoader
from databuilder.publisher.elasticsearch_constants import *
from databuilder.task.task import DefaultTask
from databuilder.pipeline.pipeline import Pipeline
# 定义MySQL连接信息
mysql_conf = ConfigFactory.from_dict({
'extractor.mysql_metadata.{}'.format(METADATA_EXTRACTOR_SOURCE_HOST): 'localhost',
'extractor.mysql_metadata.{}'.format(METADATA_EXTRACTOR_SOURCE_PORT): 3306,
'extractor.mysql_metadata.{}'.format(METADATA_EXTRACTOR_USERNAME): 'mysql_user',
'extractor.mysql_metadata.{}'.format(METADATA_EXTRACTOR_PASSWORD): 'mysql_password',
'extractor.mysql_metadata.{}'.format(METADATA_EXTRACTOR_DATABASE): 'my_database',
})
# 定义Elasticsearch连接信息
es_conf = ConfigFactory.from_dict({
'loader.filesystem.elasticsearch.{}'.format(ELASTICSEARCH_CLIENT_MODE): 'default',
'loader.filesystem.elasticsearch.{}'.format(ELASTICSEARCH_HOST_PORT): 'localhost:9200',
'loader.filesystem.elasticsearch.{}'.format(ELASTICSEARCH_INDEX): 'metadata',
'loader.filesystem.elasticsearch.{}'.format(ELASTICSEARCH_DOC_TYPE): 'my_metadata',
})
# 定义MySQL Metadata Extractor
mysql_extractor = MySQLMetadataExtractor()
mysql_extractor.init(mysql_conf)
# 定义Elasticsearch Loader
es_loader = FSElasticsearchJSONLoader()
es_loader.init(es_conf)
# 定义任务并运行
task = DefaultTask(extractor=mysql_extractor, loader=es_loader)
task.execute()
```
在这个示例代码中,我们首先定义了MySQL和Elasticsearch的连接信息,并使用这些信息初始化了MySQLMetadataExtractor和FSElasticsearchJSONLoader。然后,我们定义了一个DefaultTask,并使用MySQLMetadataExtractor和FSElasticsearchJSONLoader初始化它。最后,我们运行了这个任务,它将从MySQL数据库中提取元数据并将其写入Elasticsearch。
请注意,这只是一个示例代码,你需要根据自己的实际情况自定义连接信息和任务配置。
amundsen 数据血缘
Amundsen是现在非常流行的数据发现和元数据管理平台。在一个组织中,数据的来源会非常多且分散,在数据使用和维护时会变得非常麻烦,而Amundsen就能很好的解决这些问题。Amundsen可以通过使用血缘(Lineage)功能轻松地知道数据从何而来,它是如何进行转换,以及哪些应用程序在使用这些数据。
Amundsen的血缘数据支持整个数据生命周期,包括数据提取、转换和加载(ETL)过程。因此,从源头到目的地对于每个数据点都有完整的记录。当使用Amundsen时,用户可以查看数据的血缘(Lineage),并可轻松追踪数据的流向,找到数据的源头和使用者,便于进行数据管理。
在Amundsen中,血缘信息是通过元数据管理存储的,因此它还提供了搜索和发现这些元数据的功能,以便用户更快地找到他们需要的数据。Amundsen也提供了API,以方便开发人员集成到他们的工具和应用程序中。通过Amundsen的API,可以像任何其他系统一样访问血缘数据,轻松地执行自动化操作,并跟踪数据的更改记录。
总之,Amundsen的血缘功能对于数据管理和发现非常有用,它不仅可以轻松追踪数据的源头和流向,还可以使数据管理更加系统化、高效和自动化。