| 技术元数据 | 库表结构、分区、存储、任务依赖 |
|---|---|
| 业务元数据 | 字段含义、指标口径、负责人 |
| 能力 | 搜索、字段级血缘、影响分析、质量标签 |
| 采集 | 从 Metastore 与调度平台定时同步 |
元数据登记要点
元数据登记要点
表名 / 中文名 / 分层 / 主题域
负责人（团队与联系人）
更新频率与调度任务
分区字段与最新分区
字段含义与枚举取值说明表说明与字段注释缺失时，数据地图只能提供表名搜索，价值大打折扣。
本包目录（311 条）
管道基础52 条Kafka64 条调度与编排40 条
数仓建模52 条
- 数仓分层总览（ODS/DWD/DWS/ADS/DIM）
- DWD 明细层设计
- ODS 贴源层设计
- DWS 轻度汇总层设计
- 维度建模基础（事实与维度）
- ADS 应用层设计
- 星型模型
- 维度建模四步法
- 缓慢变化维 Type 2：版本化保留历史
- 事实表类型总览
- 缓慢变化维总览（SCD）
- 事务事实表
- 维度表设计
- 拉链表设计与使用
- 指标体系搭建
- 分层边界与加工下沉判断
- 周期快照事实表
- 粒度声明与唯一键校验
- 雪花模型
- 代理键与自然键
- 指标口径管理
- 数仓命名规范
- 数仓表分区与分桶设计
- 累积快照事实表
- 一致性维度与一致性事实
- 拉链表增量维护 SQL
- 宽表设计
- 时间维度表设计
- 退化维度
- 角色扮演维度
- 缓慢变化维 Type 1：直接覆盖
- 总线矩阵与实施路线
- 原子指标与聚合方式
- 派生指标与衍生指标
- 留存分析模型
- 数据仓库与数据湖的关系
- 无事实事实表
- OLAP 引擎与模型选择
- 漏斗分析模型
- 数据地图与元数据
- 物化视图与预聚合加速
- 杂项维度
- 桥接表处理多值维度
- 数据集市与主题集市
- 主题域划分
- 数仓表生命周期与归档
- OneData 方法论要点
- 数据血缘与影响分析
- 缓慢变化维 Type 3：保留前值列
- Data Vault 建模要点
- 建模评审与上线检查
- 数仓存储与计算成本治理
数据地图与元数据
数据地图（元数据平台）登记表结构、字段含义、负责人、更新频率、分区信息与血缘，是找数、认责与影响分析的基础设施；元数据可从引擎与调度系统自动采集，再补充业务说明。
易错点
- 建表不写注释，半年后无人能解释字段含义
- 元数据只采集不治理，血缘里一堆废弃任务干扰判断
数据来源与参考
- Apache Atlas 官方文档（元数据与血缘管理）
- 行业数据治理实践