Marquez由Willy Lul Ciuc和Julien Le Dem在WeWork于2017年开拓，并在2019年开源，现在是LF AI & Data基金会的孵化阶段神志。具有用户友好且直不雅的界面，操作细节瞎想出色，方便用户快速上手和使用。代码简易，部署相对容易，缩短了使用门槛和部署资本。依靠底层的OpenLineage合同，具有较好的结构，大要与其他战胜该合同的用具和系统进行精湛的交互和集成。

一、中枢功能

元数据网罗：网罗对于数据源、数据颐养和输出的元数据，并将这些信息存储在一个蚁集式存储库中，匡助用户流露地了解数据钞票的一脉相通。

数据血统可视化：不错直不雅地展示数据的血统关连，即数据从那儿来、经过了哪些处理和颐养，最终到那儿去。这对于领路数据的流向、追踪数据的变化以及排查数据问题相配有匡助。

数据发现与贬责：算作数据发现的中枢用具，方便用户查找和拜谒数据集。同期，在数据贬责方面，它不错匡助团队更好地照顾和监控数据钞票，确保数据的质地和合规性。

二、使命旨趣

1. 元数据网罗：

主动网罗：救助与多样数据源进行主见，数据源不错是数据库（如 MySQL、PostgreSQL、Hive 等）、数据仓库、数据处理框架（如 Spark）、ETL 用具等。Marquez 通过与这些数据源的接口或日记文献进行交互，主动赢得对于数据的元数据信息，举例表结构、字段界说、数据类型、创建时刻、修改时刻等。

秉承推送：除了主动网罗，也救助数据源主动向 Marquez 推送元数据信息。一些当代的数据处理系统和用具不错在数据处理过程中生成元数据事件，并将这些事件发送给 Marquez，这种阵势大要确保元数据的实时性和准确性。

2. 元数据存储：

蚁集存储：将网罗到的元数据存储在一个蚁集式的存储库中。这个存储库不错是关连型数据库，也不错是其他有益的存储系统，用于长久保存和照顾元数据。蚁集存储使得用户不错在一个合资的位置拜谒和查询系数的数据钞票元数据。

索引建立：为了晋升元数据的查询成果，Marquez 会在存储的元数据基础上建立索引。索引不错笔据元数据的不同属性，如数据源称呼、表名、字段名等进行创建，以便快速地定位和检索所需的元数据信息。

3. 数据血分缘析：

依赖关连解析：当从数据源网罗到元数据后，Marquez 会对数据之间的依赖关连进行解析。举例，对于一个数据处理历程，它会分析输入数据来自哪些源表，经过了哪些颐养操作（如 SQL 查询、数据清洗、团聚等），最终身成了哪些输出数据。通过这种阵势，建立起数据的血统关连图。

可视化展示：将解析出的数据血统关连以可视化的阵势呈现给用户。用户不错通过图形界面直不雅地观看数据的流向和依赖关连，便于领路数据的产生过程和影响范围。这对于数据溯源、问题排查和影响分析相配有匡助。

4. 数据发现与拜谒：

数据目次构建：基于存储的元数据，Marquez 构建一个数据目次，访佛于藏书楼的目次系统，用于匡助用户快速找到所需的数据钞票。数据目次中包含了数据源的列表、表的空洞信息、字段的形色等，用户不错通过搜索、筛选等功能在数据目次中查找感兴趣的数据。

拜谒适度与分享：提供拜谒适度功能，确保唯有经过授权的用户大要拜谒明锐的数据钞票。同期，救助用户之间的数据分享和勾通，用户不错将我方发现的数据钞票分享给团队成员，或者对数据进行审视和标志，方便团队成员之间的交流和勾通。

三、不及之处

1. 功能深度方面：

数据钞票照顾功能不够全面：天然在数据血统可视化方面进展出色，但在其他数据钞票照顾的重要功能上，如数据质地评估和监控、数据安全照顾等方面的功能相对较弱。对于企业级的数据钞票照顾需求来说，这些功能的缺失可能导致无法酿成完满的数据贬责体系。举例，在对数据的准确性、完满性、一致性等质地维度进行监测和评估时，Marquez 可能无法提供充足浩瀚的用具和机制，需要与其他有益的数据质地用具进行集成。

短少深度的数据加工处理救助：在数据处理和颐养过程中，对于复杂的数据加工逻辑和算法的救助不及。当企业需要对数据进行深度清洗、颐养、团聚等操作时，Marquez 可能无法提供高效的用具和接口，使得数据处理过程不够粗浅和高效。

2. 性能与膨胀性方面：

性能瓶颈：在处理大领域数据和复杂数据结构时，可能会出现性能着落的情况。跟着企业数据量的握住增长，Marquez 在元数据网罗、存储和查询等操作上的性能可能无法得志企业的实时性要求。举例，在对大型数据仓库中的海量数据表进行血分缘析时，可能会出现查询反适时刻过长的问题。

膨胀性受限：对于一些颠倒的数据存储系统或数据处理框架的救助可能不够生动，导致在与企业现存数据架构进行集成时存在一定的穷苦。要是企业使用了一些较为小众或自界说的数据处理系统，Marquez 可能无法很好地与之对接，罢休了其在企业中的豪爽应用。

3. 用户体验方面：

界面功能的局限性：尽管界面好意思不雅且操作细节瞎想较好，但在一些高档功能的操作界面上，可能存在操作历程不够简易、功能选项不够直不雅等问题，增多了用户的学习资本和使用难度。举例，在莳植数据血统的复杂过滤条目或进行深广据源的关联查询时，用户可能需要破耗较多的时刻去熟谙和操作界面。

短少个性化定制才能：对于不同用户的个性化需求，Marquez 在界面定制、功能定制和报表定制等方面的救助不够浩瀚。每个企业的数据钞票照顾需求齐有其特有性，而 Marquez 可能无法很好地得志用户对于个性化定制的需求，导致用户在使用过程中无法笔据我方的施行情况进行生动的树立和治愈。

四、应用场景

数据钞票照顾用具 Marquez 的应用场景如下：

1. 企业数据贬责：

数据血统追踪：在复杂的数据处理环境中，企业领有稠密的数据处理历程和系统。Marquez 不错流露地展示数据的着手、颐养过程和去处，匡助数据贬责团队领路数据的流转情况。举例，在银行的业务系统中，客户的交游数据经过多个系统的处理和颐养，Marquez 大要准确追踪这些数据的血统关连，便于发现数据质地问题的根源以及评估数据变更的影响。

数据质地监控：通过对元数据的网罗和分析，Marquez 不错匡助企业建立数据质地监控机制。企业不错界说数据质地章程，并诳骗 Marquez 监测数据是否顺应这些章程。要是发现数据质地问题，大要快速定位问题场所的数据起源或处理法子，实时进行开拓和矫正。

数据合规性照顾：在一些行业，如金融、医疗等，数据的合规性要求相配高。Marquez 不错匡助企业照顾数据的合规性，纪录数据的使用情况和拜谒权限，确保数据的使用顺应关联法例和计谋。举例，医疗行业中患者的个东说念主信息数据，Marquez 不错追踪数据的拜谒和使用情况，保证数据的阴私和安全。

2. 数据仓库与数据集市建设：

数据钞票清点：在构建数据仓库或数据集市时，企业需要对现存的数据钞票进行清点和梳理。Marquez 不错匡助企业网罗和整理数据仓库中的元数据信息，包括表结构、字段界说、数据类型等，使企业大要明晰地了解数据仓库中存储的数据钞票，为数据仓库的瞎想和优化提供依据。

ETL 历程照顾：ETL（Extract, Transform, Load）是数据仓库建设中的重要法子。Marquez 不错监控 ETL 历程的实施情况，纪录每个功课的开动现象、输入输出数据等信息，匡助企业优化 ETL 历程，晋升数据加载的成果和准确性。

3. 数据科学与机器学习神志：

特征工程照顾：在数据科学和机器学习神志中，特征工程瑕瑜常热切的法子。Marquez 不错匡助数据科学家照顾特征工程过程中的元数据，纪录特征的索求法子、着手数据等信息，便于团队成员之间的勾通和特征的复用。举例，在一个瞻望用户购买步履的机器学习神志中，数据科学家使用 Marquez 纪录每个特征的诡计阵势和数据着手，方便其他成员领路和使用这些特征。

模子可证实性：对于机器学习模子的可证实性，数据血统信息瑕瑜常热切的。Marquez 不错提供模子检修过程中使用的数据的血统关连，匡助数据科学家和业务东说念主员领路模子的有策画依据，晋升模子的真正度和可证实性。

4. 数据团队勾通与常识分享：

数据钞票发现与分享：数据团队成员不错使用 Marquez 快速发现企业中的数据钞票，了解数据的基本信息和使用情况。同期，成员不错将我方使用的数据钞票分享给其他成员，促进数据的分享和复用，晋升团队的使命成果。举例，一个数据分析团队中的成员发现了一个有价值的数据集，通过 Marquez 将其分享给其他成员，其他成员不错在这个数据集的基础上进行进一步的分析和挖掘。

神志勾通与相似：在数据神志的实施过程中，团队成员需要进行平日的相似和勾通。Marquez 不错算作一个合资的元数据照顾平台，为团队成员提供数据的关联信息和配景常识，减少相似资本，晋升勾通成果。举例，在一个数据搬动神志中，团队成员不错通过 Marquez 了解源数据和想法数据的结构和关连，更好地进行数据搬动使命。

企业数据照顾：适用于企业里面的数据照顾，匡助企业更好地领路和照顾其数据钞票，晋升数据的可见性和可照顾性，为企业的数据驱动有策画提供救助。

数据团队勾通：方便数据团队成员之间的勾通和相似，团队成员不错通过Marquez分享数据细察和更新，共同悭吝和照顾数据钞票。

数据工程与分析：对于数据工程师和分析师来说，Marquez是一个浩瀚的用具，不错匡助他们快速了解数据的着手和处理过程，晋升数据处理和分析的成果。

总的来说，Marquez是一个功能浩瀚、易于使用的数据钞票用具，止境适宜需要对数据钞票进行灵验照顾、追踪数据血统和终了数据发现的组织和团队。但它也有一些不及，比如在数据钞票照顾的一些功能上，还需要进一步的开拓使命来完善。