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acryldata/datahub-ingestion Docker 镜像 - 轩辕镜像

datahub-ingestion
acryldata/datahub-ingestion
Datahub Ingestion镜像用于数据元数据的自动化摄入,支持从数据库、数据仓库、消息队列等多种数据源抽取元数据,转换后加载至Datahub平台,实现元数据统一管理,助力数据发现、治理与数据资产盘点。
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Datahub Ingestion 镜像文档

镜像概述

Datahub Ingestion镜像是Datahub生态的核心组件之一,专注于数据元数据的采集与导入。该镜像提供标准化工具链,支持从各类数据源(数据库、数据仓库、流处理平台等)抽取元数据(如表结构、字段定义、分区信息、数据血缘等),经转换后加载至Datahub后端,为数据目录构建、数据治理及数据资产统一管理提供基础支撑。

核心功能与特性

多源适配能力
  • 支持主流数据源:包括关系型数据库(MySQL、PostgreSQL、Oracle)、数据仓库(BigQuery、***、Redshift)、消息队列(Kafka)、大数据框架(Hive、Spark)、BI工具(Tableau、Power BI)等。
  • 可扩展数据源:通过插件机制支持自定义数据源接入。
灵活的摄入模式
  • 批处理摄入:适用于全量元数据同步,支持按周期调度(如每日/每周执行)。
  • 流式摄入:针对动态更新的数据源(如Kafka主题元数据),支持近实时元数据同步。
丰富的元数据类型
  • 基础元数据:表/视图名称、字段名、数据类型、描述、所有者。
  • 扩展元数据:分区信息、统计数据(行数、大小)、数据血缘(上游依赖、下游消费)、标签与分类。
配置与集成能力
  • 基于YAML配置文件定义摄入任务,支持自定义转换规则(如字段重命名、过滤)。
  • 与Datahub后端(GMS服务)无缝对接,支持HTTP/HTTPS协议及认证机制(如Token认证)。

使用场景

  1. 数据治理流程:自动化采集跨系统元数据,构建统一数据目录,支撑数据质量监控与合规审计。
  2. 数据资产盘点:快速梳理企业数据资产分布,识别关键数据实体及依赖关系。
  3. 数据开发提效:帮助数据工程师快速定位数据源结构,减少跨团队沟通成本。
  4. 元数据变更追踪:通过流式摄入实时捕获数据源结构变更,确保数据目录时效性。

使用方法与配置说明

前提条件
  • 已部署Datahub后端服务(GMS、Frontend等),并可通过网络访问。
  • 目标数据源已配置访问权限(如数据库账号、API密钥等)。
镜像拉取
bash
docker pull datahub/ingestion:latest
基本使用步骤
  1. 准备配置文件:创建YAML格式的摄入任务配置文件(如ingestion_config.yaml),定义数据源(source)、目标(sink)及转换规则(transformers)。
  2. 运行摄入命令:通过docker run执行摄入任务,挂载配置文件并指定Datahub后端地址。
配置文件示例(MySQL数据源)
yaml
# ingestion_config.yaml
source:
  type: mysql
  config:
    username: "db_user"
    password: "db_pass"
    host_port: "mysql-host:3306"
    database: "target_db"
    include_tables: ["orders.*", "users.*"]  # 仅摄入orders和users库下的表

sink:
  type: datahub
  config:
    server: "[***]"  # Datahub GMS服务地址
    token: "datahub_auth_token"  # 若启用认证,需填写Token

transformers:
  - type: "add_dataset_tags"
    config:
      tags: ["mysql", "production"]  # 为摄入的元数据添加标签
执行摄入任务
bash
docker run --rm \
  -v $(pwd)/ingestion_config.yaml:/config/ingestion_config.yaml \
  datahub/ingestion:latest \
  ingest -c /config/ingestion_config.yaml
Docker Compose配置示例
yaml
# docker-compose.yml
version: "3.8"
services:
  datahub-ingestion:
    image: datahub/ingestion:latest
    volumes:
      - ./ingestion_config.yaml:/config/ingestion_config.yaml
    environment:
      - DATAHUB_GMS_ENDPOINT=[***]
      - DATAHUB_AUTH_TOKEN=your_auth_token
    command: ingest -c /config/ingestion_config.yaml
关键配置参数
环境变量
变量名描述默认值
DATAHUB_GMS_ENDPOINTDatahub GMS服务地址[***]
DATAHUB_AUTH_TOKENDatahub认证Token(可选)空
LOG_LEVEL日志级别(DEBUG/INFO/WARN/ERROR)INFO
配置文件核心字段
  • source.type:数据源类型(如mysql、***、kafka等),需与对应数据源插件匹配。
  • source.config:数据源连接参数(如账号、密码、地址、过滤规则等),因数据源类型而异。
  • sink.type:固定为datahub,表示目标为Datahub平台。
  • sink.config:Datahub连接参数(如server、token、超时时间等)。
  • transformers:元数据转换规则列表,支持添加标签、过滤字段、重命名等操作。
常见问题
  • 数据源连接失败:检查配置文件中数据源地址、账号密码是否正确,网络是否通畅。
  • 元数据未更新至Datahub:确认Datahub GMS服务是否正常运行,DATAHUB_GMS_ENDPOINT是否配置正确。
  • 摄入性能优化:对于大规模数据源,可通过配置source.config.limit限制单次摄入数据量,或启用批处理分片。

版本与更新

  • 镜像标签遵循Datahub版本号(如v0.12.0),推荐使用与Datahub后端一致的版本以确保兼容性。
  • 最新版本信息及更新日志可参考Datahub官方文档。
查看更多 datahub-ingestion 相关镜像 →
linkedin/datahub-ingestion logo
linkedin/datahub-ingestion
DataHub数据摄取镜像,用于从各类数据源(数据库、数据仓库、消息队列等)收集、同步数据及元数据到DataHub数据目录,支持多数据源连接、灵活同步策略配置与自动化数据摄取流程。
21M+ pulls
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linkedin/datahub-gms
DataHub GMS是LinkedIn DataHub的核心元数据服务,负责元数据的存储、管理与查询,支持数据发现、治理和协作,是构建企业级数据目录的关键组件。
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DataHub数据摄取容器的基础镜像
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DataHub GMS镜像作为开源数据目录平台DataHub的核心组件,提供元数据存储、查询与管理服务,支持数据发现及治理功能。
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用于配置MySQL服务器以支持Datahub运行的容器
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