1.在数据分析与建模领域，dbt-core（Data Build Tool） 是一个广泛使用的 SQL 转换工具，能够简化数据建模、转换和治理流程。然而，原生 dbt-core 并不支持华为 GaussDB，导致以下问题： 无法直接在 GaussDB 上运行 dbt 模型，数据分析和转换需要额外的 SQL 脚本或 ETL 工具。 缺乏标准化的数据建模流程，使团队难以协作，增加了数据治理的复杂度。 数据测试与质量控制困难，无法利用 dbt 的测试功能检查数据一致性和正确性。 本项目适配 dbt-core 以支持 GaussDB，解决了这些问题，使数据团队能够： 直接在 GaussDB 上运行 dbt 转换、数据建模和数据质量测试。 采用 SQL + Jinja 进行标准化数据处理，提高数据一致性和可维护性。 利用 dbt 的 lineage（血缘追踪）功能，轻松管理数据依赖关系。 提升数据开发效率，减少 ETL 代码维护成本。 2.技术选型 数据库连接：使用 dbt Adapter（dbt-gaussdbdws），适配 GaussDB。 SQL 解析：基于 Jinja 模板引擎，支持 SQL 代码参数化和复用。 数据测试：集成 dbt Tests，可对 GaussDB 表进行数据质量检查。 数据血缘分析：dbt 原生支持数据血缘关系，可视化展示表间依赖。 调度与执行：可以与 Airflow、Dagster 等调度工具集成，实现自动化数据处理。 3.可以参考【https://bbs.huaweicloud.com/blogs/442659】 快速上手。

1.在数据治理领域，元数据管理是核心环节。OpenMetadata 是一个开源的元数据管理平台，能够提供数据发现、数据血缘分析、数据质量管理等功能。然而，原生 OpenMetadata 并不直接支持华为 GaussDB，这导致在使用 GaussDB 作为数据源时，缺乏有效的元数据管理工具。 本项目适配了 OpenMetadata 以支持 GaussDB，解决了以下问题： 元数据采集：通过适配 GaussDB，使 OpenMetadata 能够自动采集数据库的表、列、索引、存储过程等元数据信息。 数据血缘分析：支持 GaussDB 相关的数据血缘追踪，帮助用户理解数据的流向和依赖关系。 数据质量监控：在 OpenMetadata 现有框架下，扩展了对 GaussDB 数据质量规则的支持，提高数据治理能力。 统一数据目录：让 GaussDB 的数据资产可以在 OpenMetadata 统一管理，与其他数据源（如 MySQL、PostgreSQL、HDFS）无缝集成。 2.本项目的核心技术栈基于 OpenMetadata，同时引入了适配 GaussDB 的技术方案。 技术选型 数据库连接：采用 JDBC 适配 GaussDB，使 OpenMetadata 能够与 GaussDB 进行高效通信。 数据提取：使用 OpenMetadata Ingestion Framework，并扩展支持 GaussDB，能够定期或实时同步数据库中的元数据。 API 设计：利用 OpenMetadata 的 REST API，支持通过 API 访问和管理 GaussDB 的元数据。 存储与索引：元数据存储采用 Elasticsearch，确保数据查询速度快，同时支持全文搜索。 技术特点 高效的元数据采集：基于 OpenMetadata 原生 ingestion 机制，优化了对 GaussDB 的适配，支持增量同步和定期扫描。 数据血缘可视化：通过 OpenMetadata UI，提供 GaussDB 数据血缘关系图，便于分析数据流转情况。 安全与权限控制：集成 OpenMetadata 的 RBAC（基于角色的访问控制），确保不同用户对 GaussDB 数据的访问权限受控。 可扩展性：支持与其他数据源（如 Kafka、MongoDB、Hive）一起管理，适用于复杂的数据治理场景。 3.本项目基于 OpenMetadata，提供了适配 GaussDB 的完整安装指南，用户可以通过参考【https://bbs.huaweicloud.com/blogs/445193】 快速上手。