元数据管理架构功能：支持多业务线，支持多租户，支持多种数据源，有数据血缘功能，数据标签功能，与数据中台集成等。
元数据中心统一对外提供了 API 访问接口，数据传输、数据地图、数据服务等其他的子系统都可以通过API 接口获取元数据。另外 Ranger 可以基于元数据中心提供的 API 接口，获取标签对应的表，然后根据标签更新表对应的权限，实现基于标签的权限控制。
1.元数据采集和存储在数据处理的每一步中，我们必须获取相应的元数据，并将这些元数据集中存储在关系型数据库中，便于后续查询和管理。元数据是理解和使用数据的根据，它的完整性和正确性是整个大数据分析系统的基本条件。元数据采集必须能够适应异构环境，支持从传统关系型数据库和大数据平台中采集数据产生系统、数据加工处理系统和数据应用报表系统的全量元数据，包括过程中的数据实体（系统、库、表、字段的描述）以及数据实体加工处理过程中的逻辑。同时，元数据管理系统必须支持人工输入，允许人工的增、删、改、查及发布。
2.数据血缘通过Spark/Hive/Flink本身提供的Listener/Hook机制，解析调度依赖中的FROM、CREATE、INSERT等语句，获取输入节点与输出节点，生成血缘关系，就可以解析除SQL之外的其他语法。
在明确了实现方式后，就要考虑计划执行时机了。执行时机主要有3个。
（1）在运行前通过解析静态的SQL，获取依赖的输入节点与输出节点。
（2）在运行中实时截取动态的SQL，获取依赖的输入节点与输出节点。
（3）在运行后通过解析任务日志，获取依赖的输入节点与输出节点。
在这3个时机中，时机（1）因为没有执行代码，所以无法保证可以正常运行，时机（3）则比较后置，没有时效性，所以最合适的是时机（2），在运行中解析SQL，能够实时获取输入与输出表，并且当依赖关系改变时也能实时变更。但是时机（2）也有一个缺点，那就是当数据表开发完成但还没有被执行时，就无法获取血缘关系，这时就需要通过解析静态SQL的方式，建立跟其他表的依赖关系。
Apache Atlas就是采用（2）方式实现，其架构图如下：
对于 Hive 计算引擎，Atlas 通过 Hook 方式，实时地捕捉任务执行计划，获取输入表和输出表，推送给Kafka，由一个 Ingest 模块负责将血缘写入 JanusGraph 图数据库中。然后通过 API 的方式，基于图查询引擎，获取血缘关系。对于 Spark，Atlas 提供了 Listener 的实现方式。
对于数据血缘的实现，可以简要概述为：首先，通过Spark Listener/HiveHook/Flink Hook，解析调度依赖中的FROM、CREATE、INSERT等语句获取输入节点与输出节点，生成血缘关系并推送给消息中间件（Kafka）；其次，消费端负责将血缘关系沉淀到图形数据库（Neo4j）中；最后，通过图计算引擎在前端以图形的方式将其展示出来。
3.数据字典在实际的场景中，公司普遍存在大量多源异构的数据，其数据源包括Hive、MySQL、Oracle、Greenplum等。支持不同数据源，建立一个可扩展的、统一的元数据层非常重要的，否则公司的元数据是缺失的。所以构建数据字典是很重要的，开源的Metacat 擅长管理数据字典，可以参考Metacat的架构构建公司的数据字典。
Metacat最大的优势：多数据源的可扩展架构:
从上面Metacat的架构图中，可以看到：Metacat的设计非常巧妙，它并没有单独再保存一份元数据，而是采取直连数据源拉取的方式。一方面，它不存在保存两份元数据一致性的问题；另一方面，这种架构设计很轻量化，每个数据源只要实现一个连接实现类即可，扩展成本很低。
4.数据地图数据地图是基于所有元数据搭建起来的数据资产列表，可以将数据地图看作将所有元数据进行可视化呈现的系统。数据地图是基于元数据中心构建的一站式企业数据资产目录，可以看作是元数据中心的界面。数据开发、分析师、数据运营、算法工程师可以在数据地图上完成数据的检索，解决了“不知道有哪些数据？”“到哪里找数据？”“如何准确的理解数据”的难题。
数据地图最核心的功能有两个：元数据信息的展示、血缘关系。