元数据驱动的用户界面

【转】元数据驱动的SaaS架构如何设计？作为业务系统技术开发同学，⾯向当下：⾸先应该是快速搭建业务通路，让线上业务跑起来，快速试错，解决⽣存问题；第⼆步是在链路通了，业务基本跑起来的基础上如何⽀撑业务跑更快，解决快速增长问题；第三步，在完成⽀撑业务快速增长的基础上，要进⾏精细化提升，通过在⽀撑业务快跑间隙挤时间打磨系统功能和体验，踏踏实实花时间，抽象能⼒，沉淀产品，提升效能。

同时，我们也必须⾯向未来，如何在抽象能⼒以及沉淀了产品的基础上，如何把所承载和沉淀的业务能⼒快速输出，贡献给整个⾏业，抑或为整个社会商业⽣态提供基座⽀撑。

那么⾯向未来，将平台产品进⾏SAAS化升级真正将能⼒进⾏有价值开放输出是我们提前要布局的核⼼⽅向。

那么将平台产品进⾏SAAS输出，需要解决那些问题呢？这⾥尝试把核⼼问题列举⼀下：1. 如何根据不同⽤户需求进⾏计算能⼒按需调度分配？（IAAS/PAAS）2. 如何满⾜⽤户数据安全性要求，严格隔离不同⽤户的数据，使⽤户只能看到⾃⼰的数据？（PAAS）3. 如何⽀持不同⽤户在标准的数据对象/数据模型上按需添加定义⾃定义的数据对象/扩展模型？（PAAS & SAAS）4. 如何按照不同⽤户进⾏按需功能搭配组合，满⾜不同⽤户从基础到专业级不同业务场景需求？（SAAS）5. 如何统⼀对平台产品进⾏升级⽽不影响⽤户已有数据及功能？（IAAS、PAAS、SAAS）通过以上问题，我们可以看出产品SAAS化输出的关键是如何对不同的⽤户通过标准+扩展能⼒按需进⾏算⼒、数据、安全、功能有效定制，⽀持多⽤户共性和个性的问题，也暨多租户的问题，同时也涉及到计费和服务⽔平等相关问题。

我们下⾯来聊下上述问题的解题关键和解题思路1. 第1个算⼒的问题核⼼是调度问题，弹性计算提供在IAAS层的统⼀算⼒调度能⼒，⽽Serverless则可以在PAAS层提供更⾼层次的算⼒调度能⼒。

2. 第4个问题的核⼼是业务流程的抽象和业务功能的拆分，领域驱动的设计以及服务化(微服务)在平台功能抽象拆分提供了相对成熟的思路，催化了以纵向业务功能细分作为域划分的依据的服务化⽅案以及组织结构，主要诉求是在细分的业务功能服务基础上，能按需快速灵活的组合⽀撑不同的业务模式，提供业务敏捷性，⽀撑业务创新求变。

[标签:标题]篇一：大型软件系统技术路线分析大型软件系统技术路线分析纵观全球大型软件系统软件系统技术发展路线，历经了二十多年的时间，逐步从vb、.NET 向J2EE java全面迁移，迄今为止，所有的集团客户和高端政府机关在大型软件系统技术的选择上，几乎清一色的选择JA V A品台，而且面向集团化的大型软件系统定位的企业，如九思软件、东软集团，也统统在此路线上完成系统的架构和功能设计。

在国外，JA V A技术已成为解决大型应用的事实标准，符合J2EE规范的应用服务器则是构建面向对象的多层企业应用的中间核心平台。

因其具有易移植性，广开放性、强安全性和支持快速开发等特性，成为面向对象开发组织应用的首选平台。

参照文档如下：基于J2EE应用服务器支持EJB组件开发技术，包括消息队列、负载均衡机制和交易管理等。

支持中大型网站和中大型组织应用等需要大规模跨平台、网络计算的领域。

软件构造有几个不可逆转的发展方向:XML数据结构、面向对象的构件技术、网络化应用。

其中Java 因为与平台无关、安全、稳定、易开发、好维护、很强的网络使用性等, 而成为主流环境。

J2EE是企业级应用的标准。

J2EE平台提供了一个基于组件的方法，来设计、开发、装配及部署企业级应用程序，并提供了多层的分布式的应用模型、组件再用、一致化的安全模型以及灵活的事务控制机制。

使之具有重用的能力，并集成了基于XML的数据交换一个统一的安全模式及灵活的事务控制。

J2EE应用程序由组件构成。

一个J2EE组件是自包含的，与其相关的语气它组件通信的类及文件集成到J2EE应用程序的功能软件单元。

J2EE规范定义了下面一些组件：1）、运行在客户端的应用客户程序及小程序。

2）、运行于服务器网络的Servlet&Jsp组件。

3）、运行于服务端的企业逻辑组件。

J2EE组件用Java语言编写，通过相同的方法编译。

J2EE组件与标准Java类的不同之处在于J2EE组件集成到了应用程序中，与J2EE规范兼容，并部署到负责运行、管理的J2EE服务器上。

informatica+powercenter8.6简易使⽤⼿册informatica powercenter8.6 简易使⽤⼿册（Windows）2009年9⽉27⽇⽬录第1章简介 (3)1.1概念 (3)1.2作⽤ (3)第2章安装配置 (5)2.1下载 (5)2.2服务器安装 (6)2.3客户端安装 (17)2.4服务器配置 (22)2.5客户端介绍 (27)第1章简介1.1 概念Informatica PowerCenter 是Informatica公司开发的世界级的企业数据集成平台，也是业界领先的ETL⼯具。

Informatica PowerCenter使⽤户能够⽅便地从异构的已有系统和数据源中抽取数据，⽤来建⽴、部署、管理企业的数据仓库，从⽽帮助企业做出快速、正确的决策。

此产品为满⾜企业级要求⽽设计，可以提供企业部门的数据和电⼦商务数据源之间的集成，如XML，⽹站⽇志，关系型数据，主机和遗留系统等数据源。

此平台性能可以满⾜企业分析最严格的要求。

Informatica PowerCenter 是建⽴可伸缩和可扩展的Informatica数据集成平台的核⼼和基础。

与Informatica PowerConnect产品⼀起使⽤，Informatica PowerCenter 可以提供对⼴泛的应⽤和数据源的⽀持，包括对ERP系统的⽀持（Oracle, PeopleSoft, SAP），对CRM系统的⽀持（Siebel），对电⼦商务数据的⽀持（XML, MQ Series），遗留系统，及主机数据。

Informatica PowerCenter 是最突出的分析性数据集成平台。

Informatica PowerCenter 是⼀个可以使⼤的企业或组织能够按其复杂的业务信息需求，读取、转换、集成遗留系统、关系型ERP，CRM，消息信息和电⼦商务数据的数据集成平台。

1.2 作⽤数据整合引擎Informatica PowerCenter拥有⼀个功能强⼤的数据整合引擎，所有的数据抽取转换、整合、装载的功能都是在内存中执⾏的，不需要开发者⼿⼯编写这些过程的代码。

主题：Kettle解析Java解析1. Kettle简介Kettle是一款开源的ETL工具，用于提取、转换和加载数据。

它是由PDI（Pentaho Data Integration）项目开发的一款基于元数据驱动的工具，可以帮助用户在数据库、文件和流数据之间移动和转换数据。

Kettle提供了一个直观的用户界面和强大的数据集成功能，使得用户可以轻松地创建复杂的数据处理流程。

2. Java解析Java是一种通用的面向对象编程语言，它具有评台无关性、可移植性和强大的性能。

Java可以用于开发各种类型的应用程序，包括桌面应用程序、Web应用程序、移动应用程序和企业级应用程序。

Java的语法简洁清晰，易于学习和使用，因此备受开发者青睐。

3. Kettle与Java的结合Kettle作为一款强大的数据集成工具，与Java的结合可以实现更加复杂和灵活的数据处理功能。

通过Kettle可以轻松实现数据的抽取、转换和加载，而Java的编程能力则可以帮助用户实现更加精细化的数据处理逻辑。

将Kettle和Java结合起来可以实现更加灵活、高效的数据集成和处理。

4. Kettle的数据处理能力Kettle提供了丰富的数据处理组件和功能，用户可以利用Kettle实现数据的抽取、清洗、转换和加载。

Kettle提供了多种数据连接和输入输出方式，可以方便地将数据从不同的数据源中抽取出来，并进行灵活的数据处理。

Kettle还提供了丰富的数据转换组件，用户可以通过简单的拖拽操作实现不同数据之间的转换和关联。

Kettle还提供了数据加载组件，用户可以将处理好的数据重新加载回目标数据源。

5. Java的编程能力Java作为一种强大的编程语言，具有丰富的编程能力和库函数。

使用Java可以实现更加复杂和精细化的数据处理逻辑，包括数据格式化、算法处理、业务逻辑等。

Java还提供了诸如多线程、网络编程、数据库访问等丰富的编程库，可以帮助用户实现更加复杂和高效的数据处理功能。

[PX4笔记]参数设置本笔记内容基于v1.8.2固件，基于px4官⽅⽂档中章节。

0. 命令⾏使⽤PX4(NSH)提供了命令，可以⽤该命令来实现参数设置、读取、保存、导出和导⼊。

1. 获得和设置参数使⽤param show命令可以获得系统的全部参数并且可以使⽤通配符搜索例如：param shwo RC_MAP_A*可以使⽤-c命令来查看已经改变的数值(不同于默认值的)2. 导出和加载参数使⽤param save命令可以保存参数到默认⽂件。

也可以增加⼀个参数来指定参数⽂件保存位置。

param save /fs/microsd/vtol_param_backup可以看出来，存储后在对应⽬录下⽣成了vtol_param_backup的参数⽂件。

有两个命令可以加载参数：param load和param import。

param load命令⾸先重置所有参数到默认值，然后再从⽂件中加载参数并重写。

param import命令从⽂件中加载参数，重写参数值，并保存结果（调⽤ param save）。

load命令和import不同的是load会恢复⽂件中保存的参数，⽽把其他参数恢复为默认值；import将⽂件中保存的参数融合进当前的飞机。

例如可以⽤来导⼊校准参数，⽽不重置系统设置。

3. 参数命名参数名字不超过16个ASCII字符。

通常，同⼀组中的每个参数使⽤相同的前缀后跟⼀个下划线，例如MC_和FW_分别表⽰多旋翼和固定翼相关参数，不过该惯例不是强制的。

代码中的参数命名必须和参数元数据()中的⼀致，从⽽将参数和他的元数据（包括固件中的默认值）关联起来。

4. C/C++ API有单独的C和C++ API⽤来在PX4的模块和驱动中访问参数值。

C++版本的API有⼀个更有效的标准化机制来同步参数值的更改（从地⾯站）。

参数同步特别重要，因为参数值在什么时候都有可能更改，如果没法⽴即获得参数的最新值，那就需要在参数改变之后重启然后更新参数值（可以使⽤@reboot_required元数据来设置该特性）。

来自苹果官方的建议→这么设置App元数据最有效！9月2日凌晨，苹果曾通过一封邮件向开发者们公开宣布两件事情：一清除不符合规定的废弃应用；二从9月7日（美国时间）起，将应用名称的长度限制在50个字符以内（已实施）。

而在邮件的【Shorter App Names】部分，苹果除解释了缩短标题的原因之外，还向开发者推荐了创建更有效的应用名称、图标、关键词、截图和描述等元数据的方式。

↓↓↓（横线部分英文翻译：欲了解更多关于如何设置有效的应用名称、图标、关键词、截图和描述的信息，可阅读【App Store Product Page】。

）近日，小编对该页面的内容进行了翻译和分析，并提炼出了重点，希望能在设置关键词、设计截图、撰写描述等方面，为大家提供一些苹果官方认可的，且确实能带来更好的效果的方法。

原文以及分析如下所示：Every element of your App Store product page has the power to drive downloads of your app. Creating a great app is just the beginning —now it’s time to help users find and engage with your app through thoughtfully crafted app metadata.App Store产品页的每个元素都可以驱动App下载量的增加。

创建一款伟大的App其实仅仅是一个开端——是时候通过精心制作的应用程序元数据来帮助用户发现和使用你的App了。

App Name（应用名称）Your app’s name plays a critical role in how users discover it on the App Store. Choose a simple, memorable name that is easy to spell and hints at what your app does. Be distinctive — avoid names that use generic terms or are substantially similar to existing app names.在用户如何于App Store中发现应用方面，应用名称扮演着非常关键的角色。

数贝TurboDX数据同步复制产品用户操作手册文件编号：SYNBALL/BJ202201002版本号：V52022年3月北京数贝软件科技有限公司因为专注所以专业目录1 产品介绍 (1)1.1关于复制同步（D ATA R EPLICATE） (2)1.2文件传输（F ILE T RANSFER） (3)1.3T URBO DX复制同步 (3)1.4T URBO DX功能特点 (5)2 系统主界面 (6)3 数据源连接 (9)3.1关系型数据库 (10)3.1.1 连接列表 (10)3.1.2 新建连接 (10)3.1.3 删除连接 (13)3.1.4 连接可用性 (13)3.1.5 指定分组 (13)3.1.6 连接另存为 (15)3.2主题服务 (15)3.2.1 连接列表 (15)3.2.2 新建连接 (16)3.2.3 删除连接 (18)3.2.4 连接可用性 (18)3.3数据文件 (18)3.3.1 连接列表 (19)3.3.2 新建连接 (19)3.3.3 源文件集和目标文件集 (21)3.3.4 删除连接 (23)3.3.5 连接可用性 (23)3.4二进制文件 (23)3.4.1 连接列表 (24)3.4.2 新建连接 (24)3.4.3 删除连接 (25)3.4.4 连接可用性 (25)3.5其他类型连接 (25)4 元数据目录 (26)4.1元数据 (26)4.1.1 关系型数据库 (27)4.1.2 Kafka (37)4.1.3 Hive (38)4.2主数据表 (38)4.3敏感信息表 (39)4.4分类管理 (40)4.5交换数据结构 (41)5 任务管理 (44)5.1任务流程 (44)5.2任务类型 (44)5.3任务导航树 (46)5.4任务列表 (46)5.5新建任务 (47)5.6任务配置 (48)5.6.1 选择数据源连接和目标连接 (48)5.6.2 选择交换表 (49)5.6.3 映射（库表配置，可选） (50)5.6.4 源数据过滤（可选） (52)5.6.5 任务设置（可选） (52)5.6.6 任务运行与监控 (58)6 运行管理 (71)6.1集群管理 (71)6.2事件管理 (71)6.3函数管理 (73)6.4自定义程序 (74)6.5驱动包管理 (75)6.6触发器管理 (77)6.7 KERBEROS认证 (78)6.8节假日管理 (78)7 事件通知 (80)7.1规则管理 (80)7.2历史通知 (81)7.3接口设置 (81)8 系统管理 (82)8.1用户管理 (82)8.1.1 新建用户 (82)8.1.2 修改用户信息 (83)8.1.3 删除用户 (83)8.2角色管理 (84)8.3机构管理 (84)8.4菜单管理 (85)8.5菜单授权 (85)8.6操作日志 (86)8.7登录日志 (87)8.8在线用户 (87)8.9全局设置 (88)8.9.1 异常策略 (88)8.9.2 日志设置 (89)8.9.3 目标库大小写 (89)8.9.4 数据库类型字典 (90)8.10事件模板管理 (90)附录1 TURBODX支持数据源列表 (91)1产品介绍北京数贝软件科技有限公司自主研发的新一代基于Web、流处理和微服务容器技术的数据同步交换整合软件TurboDX系列产品，提供元数据目录、异构数据库复制、实时同步、交换整合、ELT/ETL及跨网络远程通道传输服务等集成一体化的功能，可用于数据复制、数据同步、数据备份，数据迁移、实时ETL、数据汇聚整合、读写分离、数据分发、数据服务、大数据集成(MPP、Hadoop、Kafka)等应用场景，满足各种应用场景的统一使用和监控管理需求，已成功应用于大型企业集团、国家部委、北京市及数十家省市跨部门数据共享交换项目，获得了客户的信赖和赞誉。

《计算机英语》参考答案Chapter 11.(1) 中央处理器(Central Processing Unit)(2) 随机访问内存(Random-access Memory)(3) 美国国际商用机器公司(International Business Machine)(4) 集成电路(Integrated Circuit)(5) 大规模集成电路(Large Scale Integration)(6) 超大规模集成电路(Very Large Scale Integration)(7) 个人数字助理(Personal Digital Assistant)(8) 图形用户界面(Graphical User Interface)2.(1) data(2) software(3) IC(4) ENIAC(5) supercomputer(6) superconductivity3.(1) F (ENIAC is the second digital computer after Atanasoff-Berry Computer)(2) T(3) F (Data is a unorganized)(4) T(5) T(6) T4.(1) 人工智能(2) 光计算机(3) 神经网络(4) 操作系统(5) 并行处理(6) vacuum tube(7) integrated circuit(8) electrical resistance(9) silicon chip(10) minicomputer5.数据是未经组织的内容的集合，数据可以包括字符、数字、图形和声音。

计算机管理数据，并将数据处理生成信息。

向计算机输入的数据称为输入，处理的结果称为输出。

计算机能在某一个称为存储器的地方保存数据和信息以备后用。

输入、处理、输出和存储的整个周期称为信息处理周期。

与计算机交互或使用计算机所产生信息的人称为用户。

1.(1) 发光二极管(Light-Emitting Diode)(2) 静态随机存储器(Static Random Access Memory)(3) 只读存储器(Read Only Memory)(4) 运算器(Arithmetic and Logical Unit)(5) 阴极射线管(Cathode Ray Tube)(6) 视频显示单元(Visual Display Unit)(7) 可编程只读存储器(Programmable Read Only Memory)(8) 液晶显示屏(Liquid Crystal Display)2.(1) CPU(2) peripheral(3) memory(4) modem(5) control unit(6) byte3.(1) T(2) T(3) F (RAM is volatile memory because the information within the computer chips is erased as soon as the computer is powered off whereas ROM is nonvolatile)(4) T(5) T(6) F (Microphones and digital cameras are input devices)4.(1) 寄存器组(2) 主机(3) 二进制的(4) 算法(5) 光盘(6) CD-RW(7) logic operation(8) barcode(9) peripheral device(10) volatile memory5.计算机的内存可被视为一系列的单元，可以在单元中存取数字。

第10章元数据管理在整本书中，我们都提到了元数据的使用和管理。

数据管理的原则之一是元数据是管理数据所不可或缺的。

换句话说，您需要数据来管理数据。

元数据描述您拥有的数据。

而且，如果您不知道拥有什么数据，就无法对其进行管理。

元数据管理是一项基本活动，需要在整个数据生命周期中进行。

还需要管理元数据的生命周期。

元数据最常见的定义是“关于数据的数据”，这种说法容易引起误解。

不幸的是，对于某些人来说，这是造成混乱而不是澄清的原因，因为可以将多种信息归类为元数据，并且“数据”和“元数据”之间没有清晰的界线。

我们不会描述这条线，而是将描述元数据的使用方式及其重要性。

要了解元数据在数据管理中的重要作用，请想象一个大型图书馆，其中有成千上万的书籍和杂志，但没有卡片目录。

没有卡片目录，读者甚至可能不知道如何开始寻找特定的书甚至特定的主题。

卡片目录不仅提供必要的信息（图书馆拥有的书籍和材料以及在何处被搁置），还使读者可以使用不同的起点（主题区域，作者或标题）来查找材料。

没有目录，很难甚至不可能找到一本书。

没有元数据的组织就像没有卡片目录的图书馆。

像其他数据一样，元数据也需要管理。

随着组织收集和存储数据的能力的增强，元数据在数据管理中的作用越来越重要。

但是元数据管理本身并不是目的。

这是组织可以从其数据中获得更多价值的一种手段。

要以数据驱动，组织必须以元数据驱动。

元数据及其好处在数据管理中，元数据包括有关技术和业务流程，数据规则和约束以及逻辑和物理数据结构的信息。

它描述了数据本身（例如，数据库，数据元素，数据模型），数据表示的概念（例如，业务流程，应用程序系统，软件代码，技术基础结构）以及数据和概念之间的连接（关系）。

元数据可帮助组织了解其数据，系统和工作流程。

它可以进行数据质量评估，并且是数据库和其他应用程序管理的组成部分。

它有助于处理，维护，集成，保护，审核和管理其他数据。

没有元数据就无法管理数据。

另外，必须管理元数据本身。

美国Newtera公司简介以“从数据到知识”为理念，美国Newtera公司专注于开发工程数据管理领域的应用软件。

致力于为工程技术人员提供最优品质的软件产品和服务，使他们能更容易、更方便、更有效和更安全地管理和使用工作中产生的工程数据，从而最大限度地发挥工程数据的价值并提高工程技术人员的工作效率。

美国Newtera公司于2003年创立于美国硅谷，并于2004年推出了基于微软.Net架构的工程数据管理平台产品，以及搭建在该平台之上的试验数据管理系统。

作为工程数据管理软件领域的领导者，美国Newtera公司积累了十多年工程数据管理软件的架构设计和开发经验。

美国Newtera公司的几个主要创始人早期在美国硅谷开发出的完全基于Internet和XML技术的工程数据管理平台软件，并在这一平台上开发出的一系列针对工程数据管理的解决方案，迅速成为这一领域的领先者。

其产品以强大的功能，极大的灵活性和优异的品质著称，客户遍布全世界，其中包括：洛克希德•马丁、霍尼韦尔和波音等军工企，以及福特、IBM、HP等世界500强公司。

试验数据管理所面临的问题与挑战简论工业部门在产品开发过程中，通常包括设计、仿真（虚拟样机）和试验（物理样机）及检验三个阶段，每一阶段的工作均产生大量的工程数据，管理好这三方面的工程数据是保证产品开发成功和提高工作效率的关键；而对于国防武器装备产品的设计和制造而言，试验和检验更是确保产品实际性能指标的重要手段；尤其是因此工程数据管理技术已经成为产品开发过程中最为关键的技术之一。

产品设计、仿真和试验过程都会产生海量的工程数据，每一阶段产生的数据都有各自的特点及多样性；更重要的是，对三大工程数据需要管理的不仅仅是数据，还有流程，以及对工程数据的后处理等，各自的专业性和独特性都决定了三方面的工程数据管理需要不同的管理技术和软件工具来实现。

多年来，各主流CAD软件的厂商都各自开发出了产品设计数据的管理工具软件，对产品的设计数据和流程加以管理，也就是大家所熟知的PDM。

kettle原理Kettle原理。

Kettle是一种开源的ETL工具，ETL是Extract-Transform-Load的缩写，意为数据抽取、转换和加载。

Kettle主要用于数据仓库的建设和维护，它提供了强大的数据抽取、转换和加载功能，能够帮助用户快速、高效地实现数据的处理和分析。

Kettle原理是指Kettle工具实现数据处理的基本原理和机制，下面将详细介绍Kettle的原理。

首先，Kettle采用了元数据驱动的设计思想，即通过元数据描述数据处理的逻辑和流程。

元数据是描述数据的数据，它包括数据的结构、属性、关系、约束等信息。

在Kettle中，用户可以通过图形化界面设计数据处理的流程，包括数据抽取、转换和加载的步骤，每个步骤都可以通过元数据进行配置和定制。

这种设计思想使得Kettle具有很高的灵活性和可扩展性，用户可以根据实际需求定制和修改数据处理的流程，而不需要修改程序代码。

其次，Kettle采用了基于插件的架构，即Kettle的核心功能是由一系列插件组成的。

每个插件负责实现特定的功能，比如数据抽取、数据转换、数据加载等。

用户可以根据自己的需求选择和配置不同的插件，从而实现不同的数据处理功能。

这种架构使得Kettle具有很高的可扩展性和灵活性，用户可以根据实际需求定制和扩展Kettle的功能，而不需要修改程序代码。

另外，Kettle采用了基于元数据的数据处理引擎，即Kettle的数据处理是通过元数据驱动的。

在Kettle中，用户可以通过元数据描述数据处理的逻辑和流程，包括数据抽取、转换和加载的步骤，每个步骤都可以通过元数据进行配置和定制。

Kettle的数据处理引擎会根据元数据自动生成数据处理的代码，然后执行数据处理的流程。

这种设计思想使得Kettle具有很高的灵活性和可扩展性，用户可以根据实际需求定制和修改数据处理的流程，而不需要修改程序代码。

最后，Kettle采用了基于元数据的作业调度引擎，即Kettle的作业调度是通过元数据驱动的。

⼤数据：元数据（Metadata）⼀、元数据概述1、元数据定义元数据：按传统的定义，元数据就是关于数据的数据；元数据的⽤途：打通源数据、数据仓库、数据应⽤，记录数据从产⽣到消亡的全过程；主要记录：数据仓库中模型的定义、各层级间的映射关系、监控数据仓库中的数据状态、监控 ETL 的任务的运⾏状态；在数据仓库系统中，元数据可以帮助数据仓库管理员和开发⼈员，⾮常⽅便的找到他们所关系的数据，⽤于指导其进⾏数据管理和开发，提供⼯作效率；将元数据按⽤途的不同分为两类：1. 技术元数据（Technical Metadata）；2. 业务元数据（Business Metadata）；　1/1）技术元数据作⽤ / ⽤途：存储关于数据仓库系统技术细节的数据，⽤于开发和管理数据仓库；例：阿⾥常见的技术元数据：1. 分布式计算系统的存储元数据如，MaxCompute 表、列、分区等：1. 记录了表的表名、分区信息、负责⼈信息、⽂件⼤⼩、表类型，⽣命周期；2. 列的字段名、字段类型、字段备注、是否是分区字段等；2. 分布式计算系统的运⾏元数据如，MaxCompute 上所有作业运⾏等信息；类似于 Hive 的 Job ⽇志，包括作业类型、实例名称、输⼊输出、SQL、运⾏参数、执⾏时间、最细粒度的 FuxiInstance（MaxCompute 中 MR执⾏的最⼩单元）执⾏信息等；3. 数据开发平台中，数据同步、计算任务、任务调度等信息数据同步信息：数据同步的输⼊输出表和字段、同步任务本⾝的节点信息；任务调度信息：任务的依赖类型、依赖关系等，以及不同类型调度任务的运⾏⽇志等；计算任务信息：输⼊输出、任务本⾝的节点信息；4. 与数据质量和运维相关的元数据如任务监控、运维报警、数据质量、故障等信息，包括任务监控运⾏⽇志、告警配置及运⾏⽇志、故障信息等；　1/2）业务元数据作业 / ⽤途：从业务⾓度描述了数据仓库中的数据，提供了介于使⽤者和实际系统之间的语义层，使得不懂计算机技术的业务⼈员也能够 “读懂” 数据仓库中的数据；阿⾥常见的业务元数据：1. OneData 元数据如，维度及属性、业务过程、指标等的规范化定义，⽤于更好的管理和使⽤数据；2. 数据应⽤元数据如，数据报表、数据产品等的配置和运⾏元数据；2、元数据的价值元数据最重要的应⽤价值，是数据管理、数据内容、数据应⽤的基础；1. 数据管理⽅⾯为集团数据提供在计算、存储、成本、质量、安全、模型等治理领域上的数据⽀持；如，在计算上可以利⽤元数据查找超长运⾏节点，对这些节点进⾏专项治理，保障基线产出时间；2. 数据内容⽅⾯为集团数据进⾏数据域、数据主题、业务属性等的提取和分析，提供数据材料；如，可以利⽤元数据构建知识图谱，给数据打标签，清楚的知道现在有哪些数据；3. 数据应⽤⽅⾯打通了产品及应⽤链路，保障产品数据准确、及时产出；如，打通 MaxCompute 和应⽤数据，明确数据资产等级，更有效的保障产品数据；3、统⼀元数据体系建设元数据建设的⽬标：打通数据接⼊到加⼯，再到数据消费的整个链路，规范元数据体系与模型，提供统⼀的元数据服务出⼝，保障元数据产出的稳定性和质量；元数据体系建设的思路：（以阿⾥元数据体系 OneMata 为例）1. ⾸先梳理清楚元数据底层数据1. 对元数据做分类，较少数据重复建设，保障数据的唯⼀性；分类：计算元数据、存储元数据、质量元数据、模型元数据、成本管理元数据等；2. 丰富表和字段使⽤说明，⽅便使⽤和理解；2. 根据元仓底层数据构建元仓中间层1. 依据 OneData 规范，建设元数据基础宽表，也就是元数据中间层，打通从数据产⽣到消费的整个链路，不断丰富中间层数据；如，MaxCompute 元数据、调度元数据、同步元数据、产品访问元数据、服务器元数据、应⽤注册元数据等；2. 基于元数据中间层，对外提供标准统⼀的元数据服务出⼝，保障元数据产出的质量；3. 应⽤1. 丰富的元数据中间层，能够为集团数据提供在计算、存储、成本、质量、安全、模型等治理领域上的数据⽀持，形成⼀套完整的ROI 数据体系；2. 丰富的元数据中间层，还能为为集团数据进⾏数据内容、数据域、数据主题、业务属性等的提取和分析提供了数据素材；⼆、元数据应⽤数据的真正价值在于，数据驱动决策，通过数据指导运营；数据化运营：通过数据驱动的⽅法，判断趋势，从⽽展开有效⾏动，帮助发现问题，推动创新或解决⽅案的产⽣；元数据应⽤⽰例：1. 对于数据使⽤者，可以通过元数据指导其快速找到所需要的数据；2. 对于 ETL ⼯程师，可以通过元数据指导其进⾏模型设计、任务优化、任务下线等各种⽇常 ETL ⼯作；3. 对于运维⼯程师，可以通过元数据指导其进⾏整个集群的存储、计算、系统优化等运维⼯作；1、Data Profile核⼼思路：为纷繁复杂的数据，建⽴⼀个脉络清晰的⾎缘图谱；主要功能：通过图计算、标签传播算法等技术，系统化、⾃动化的对计算与存储平台上的数据，进⾏打标、整理、归档；形象的说，Data Profile 实际承担的是为元数据 “画像” 的任务；Data Profile 共有四类标签：思路：数据之间的个性化，除了应⽤场景的不同之外，实际上在数据研发流程、保障登记、数据质量要求、安全等级、运维策略、警告设置上都会有差异；作⽤：节约研发⼈员的时间成本，同时对阿⾥内部的⾮研发⼈员来说，也可以更直观的理解数据、利⽤数据，从⽽提升数据的研发效率；根据这种差异化，Data Profile 开发了四类标签：1. 基础标签：针对数据的存储情况、访问情况、安全等级等进⾏打标；2. 数仓标签：针对数据是增量还是全量、是否可再⽣、数据的⽣命周期来进⾏标签化处理；3. 业务标签：根据数据归属的主题域、产品线、业务类型，为数据打上不同的标签；4. 潜在标签：主要为了说明数据潜在的应⽤场景，如，社交、媒体、⼴告、电商、⾦融等；2、元数据门户主要功能：数据搜索和数据管理；功能模块：“前台”、“后台”；1. “前台” 产品数据地图功能：定位消费市场，实现检索数据、理解数据等 “找数据” 的需求；数据地图：服务对象：围绕数据搜索，服务于数据分析、数据开发、数据挖掘、算法⼯程师、数据运营等，数据表的使⽤者和拥有者；服务内容：提供⽅便快捷的数据搜索服务，拥有功能强⼤的⾎缘信息及影响分析，利⽤表使⽤说明、评价反馈、表收藏级精品表机制，为⽤户浮现⾼质量、⾼保障的⽬标数据；1. 如，在数据分析前，使⽤数据地图进⾏关键词搜索，帮助快速缩⼩范围，找到对应的数据；2. 如，使⽤数据地图根据表名直接查看表详情，快速查阅明细信息，掌握使⽤规则；3. 如，通过数据地图的⾎缘分析，可以查看每个数据表的来源、去向，并查看每个表及字段的加⼯逻辑；2. “后台” 产品数据管理功能：定位于⼀站式数据管理，实现成本管理、安全管理、质量管理等；数据管理平台：服务对象及内容：个⼈开发者、BU 管理者、系统管理员等⽤户，提供个⼈和 BU 全局资产管理、成本管理、质量管理等；1. 针对个⼈开发者，主要包括计算费⽤和健康分管理、存储费⽤和健康分管理，并提供优化建议和优化接⼝；2. 针对 BU 管理者和管理员，主要提供 BU、应⽤、集群等全局资产消耗概览、分析和预测；3、应⽤链路分析思路 / 功能：配置数据间的 “⾎缘关系”，⽤户可以通过元数据⾎缘，分析产品及应⽤的链路；通过⾎缘链路可以清楚的统计到某个产品所⽤到的数据在计算、存储、质量上存在哪些问题；通过治理优化保障产品数据的稳定性；实例：业务需求对于某个数据计算任务或表，其重要程度如何？是否还有下游在使⽤？是否可以下线？阿⾥的很多数据产品，都依赖哪些 MaxCompute 表？对这些 MaxCompute 表是否需要根据应⽤的重要程度进⾏资源、运维保障？解决思路：通过元数据⾎缘来分析产品及应⽤的链路，通过⾎缘链路可以清楚的统计到某个产品所⽤到的数据在计算、存储、质量上存在哪些问题，通过治理优化保障产品数据的稳定性；通过应⽤链路分析，产出 3 中⾎缘类型：表级⾎缘、字段⾎缘、表的应⽤⾎缘；表级⾎缘主要有 2 中计算⽅式：1. 通过 MaxCompute 任务⽇志进⾏解析；2. 根据任务依赖进⾏解析；表的应⽤⾎缘解析：难点最⼤；按照应⽤和物理表的配置关系，可以分为配置型和⽆配置型：1. 配置型：如，对于数据报表、集市等应⽤，其数据源直接或间接使⽤ MaxCompute 数据，且有元数据配置依赖关系，通过配置元数据，可以获取 MaxCompute 物理表、具体的报表、集市等应⽤的⾎缘关系；问题案例：对于⽣意参谋等数据产品，其数据源通过数据同步⽅式同步到 MySQL、HBase 等数据库，间接使⽤MaxCompute 数据，且⽆配置产品和 MySQL、HBase 等物流数据源的依赖关系，导致⽆法通过配置源数据解析MaxCompute 数据和数据产品的关系；解决⽅案：主要通过统⼀的应⽤⽇志打点 SDK 来解决此类问题，可以做到配置化、应⽤⽆痕化；2. ⽆配置型：常见的应⽤链路分析应⽤：主要有影响分析、重要性分析、下线分析、链路分析、寻根溯源、故障排查等；4、数据建模思路 / 业务场景：基于现有底层数据已经有下游使⽤的情况，可以通过下游使⽤的元数据指导数据参考模型；通过元数据驱动的数据仓库模型建设，提⾼了数据仓库建模的数据化指导，提升建模效率；下游使⽤情况：指查询、关联、聚合、过滤等操作；记录下游使⽤情况的数据，就是辅助建设模型的元数据；操作：设置阈值，记录下游对数据的使⽤情况，使⽤次数超过阈值的情况，将被⽤来参考建模；数据仓库建模所使⽤的元数据：其中，查询值 SQL 的 SELECT，关联指 SQL 的 JOIN，聚合指 SQL 的 GROUP BY，过滤指 SQL 的 WHERE；1. 表的基础元数据包括下游情况、查询次数、关联次数、聚合次数、产出时间等；2. 表的关联关系元数据包括关联表、关联类型、关联字段、关联次数等；3. 表的字段的基础元数据包括字段名称、字段注释、查询次数、关联次数、聚合次数、过滤次数等；在星形模型设计过程中，可能类似于如下使⽤元数据：1. 基于下游使⽤中关联次数⼤于某个阈值的表，或查询次数⼤于某个阈值的表等元数据信息，筛选⽤于数据模型建设的表；2. 基于表的字段元数据，如，字段中的时间字段、字段在下游使⽤中的过滤次数等，选择业务过程标识字段；3. 基于主从表的关联关系、关联次数，确定和主表关联的从表；4. 基于主从表的字段使⽤情况，如，字段的查询次数、过滤次数、关联次数、聚合次数等，确定哪些字段进⼊⽬标模型；5、驱动 ETL 开发思路：通过元数据，指导 ETL ⼯作，提⾼ ETL 的效率；实例场景：1. 通过 Data Profile 得到数据的下游任务依赖情况、最近被读写次数、数据是否可再⽣、每天消耗的存储计算等，通过这些信息判断数据是否可以下线；2. 如果根据⼀些规则判断数据可以下线，则会通过 OneClick 触发⼀个数据下线的⼯作任务流，数据 Owner 可能只需要点击提交按钮，删除数据、删除元数据、下线调度任务、下线 DQC 监控等⼀些列的操作就会⾃动在后台执⾏完成；。

题目：探索jeecg-boot表单设计功能的原理jeecg-boot是一款基于Spring Boot和MyBatis的快速开发评台，它提供了丰富的功能和组件，其中包括了表单设计功能。

本文将深入探讨jeecg-boot表单设计的功能原理，帮助您更好地理解和应用这一功能。

一、jeecg-boot表单设计功能概述jeecg-boot的表单设计功能是该评台的核心组件之一，它为用户提供了可视化的界面，让用户可以灵活地设计各种表单，包括新增、修改、查看等功能。

通过该功能，用户可以快速搭建复杂的业务表单，无需编写过多的代码，极大地提高了开发效率。

二、jeecg-boot表单设计功能的原理解析1. 数据模型：jeecg-boot表单设计功能的核心是数据模型。

用户可以通过界面拖拽各种字段（如文本框、下拉框、日期选择器等）来构建数据模型，然后将这些模型持久化到数据库中。

这些数据模型将作为业务表单的基础数据结构，为表单的展示和数据存储提供支持。

2. 元数据驱动：jeecg-boot表单设计功能采用元数据驱动的设计思想，即通过配置元数据来驱动界面的展示和业务逻辑的处理。

用户可以在界面上配置字段的属性、验证规则、联动关系等，这些配置信息将以元数据的形式保存在数据库中，应用程序在运行时动态解析这些元数据来生成表单界面和处理用户交互。

3. 代码生成：在用户完成表单设计后，jeecg-boot会根据用户设计的数据模型和配置的元数据，自动生成相应的后端Java代码和前端页面。

这些代码包括数据实体类、控制器、服务接口、前端表单页面等，用户无需手动编写这些代码，大大降低了开发工作量。

三、jeecg-boot表单设计功能的个人观点和理解jeecg-boot表单设计功能的设计理念非常先进，它充分利用了元数据驱动和代码生成技术，让用户可以在可视化界面上完成复杂表单的设计，而无需深入了解后端技术细节。

这大大降低了开发门槛，提高了开发效率，特别适合快速迭代和业务变化频繁的项目。

[译]五层逻辑构架设计PDF版浏览：/JimmyZhang/Five-Layer-Architecture.pdf 出处：《Expert C# Business Objects, Second Edition》一书第一章术语表逻辑：Logical物理：Physical构架：Architecture框架：Framework表现层：Presentation用户界面：User Interface业务逻辑：Business Logic数据访问：Data Access数据和存储管理：Data and Storage Management图形用户接口：Graphical User Interface胖客户端：Richer Client-side智能客户端：Smart Client应用程序：Application服务器端控件：Server-side control事件驱动：Event-driven可重用组件：Reusable component用户控件：User Control元数据驱动：Metadata-driven对象关系映射：object-relational mapping本文将探讨5层逻辑构架的程序设计。

这种类型的构架一旦建立成功，就可以配置成适用于各种各样的物理构架，从而为Windows窗体、Web窗体、Web服务提供最佳的服务。

这种构架由图1所示的五部分构成：应该时刻记得使用 N层逻辑构架的好处是将功能清楚地划分成角色或者组，以便提升程序的可读性和可维护性。

下面我们来仔细的定义一下这几个层的功能。

表现层首先，可能你很想知道为什么我会将表现层从用户界面层分离出去。

的确，从Windows应用程序的角度来看，表现层和用户界面是一回事：它们都是些可以与用户进行交互的图形用户接口。

然而从Web程序的角度来看(或者从一个基于终端的程序来看)，区别应该是很明显的。

典型地，浏览器仅仅是将内容显示给用户，并采集用户的输入信息。