开源大数据治理与安全软件综述
数据治理技术综述
数据治理技术综述数据在当今社会中扮演着至关重要的角色。
无论是在企业管理、科学研究，还是在政府决策等领域，数据都扮演着不可替代的角色。
然而，数据的使用也伴随着一系列的挑战和风险，因此数据治理技术的重要性愈发凸显。
本文将对数据治理技术进行综述，探讨其在数据安全、隐私保护、合规性等方面的应用和发展趋势。
数据治理技术包括数据采集、存储、处理、分析等全过程的管理和控制。
在数据安全方面，数据治理技术主要关注数据的完整性、保密性和可用性。
数据的完整性意味着数据在存储和传输过程中不受损坏或篡改，保密性则要求数据只能被授权用户访问和使用，而可用性则要求数据在需要时能够及时被访问和使用。
为了确保数据安全，数据治理技术采用了一系列措施。
首先，数据加密技术是数据安全的基石之一。
通过对数据进行加密，可以有效保护数据的保密性，防止数据在传输或存储过程中被窃取或篡改。
其次，数据访问控制技术也是数据安全的重要组成部分。
通过对用户的身份验证和授权控制，可以有效限制用户对数据的访问权限，避免未经授权的用户获取敏感数据。
在隐私保护方面，数据治理技术也发挥着重要作用。
随着数据采集和分析技术的发展，个人隐私数据的泄露和滥用现象日益严重。
为了保护个人隐私，数据治理技术提出了一系列解决方案。
比如，数据匿名化技术通过对敏感数据进行处理，去除个人身份信息，从而保护个人隐私。
另外，数据脱敏技术也可以有效降低敏感信息的泄露风险，保护个人隐私。
除了数据安全和隐私保护，数据治理技术还涉及到数据的合规性管理。
在不同的领域和行业中，数据使用需要遵守一系列的法律法规和行业标准，以确保数据的合法、合规使用。
数据治理技术通过制定数据治理政策、建立数据管理流程，来保证数据的合规性。
此外，数据治理技术还可以通过数据质量管理、数据审计和监控等手段，确保数据的准确性和可靠性，保证数据的有效使用。
总的来说，数据治理技术在当今信息时代扮演着至关重要的角色。
数据治理技术不仅可以确保数据的安全和隐私，还可以提高数据的价值和效用。
开源大数据技术的应用与研究
开源大数据技术的应用与研究随着互联网的发展和普及，数据已经成为我们生活中不可缺少的一部分，也成为了支撑各行各业发展的一个重要支柱。
但是，面对越来越大的数据量和复杂的数据类型，如何处理和分析这些数据已成为一个急需解决的问题。
因此，大数据技术应运而生，它可以帮助我们快速的获取、处理、分析和展现数据，并对决策提供支持。
其中，开源大数据技术在大数据领域的应用已经成为了趋势。
一、开源大数据技术的定义开源大数据技术是指利用开源技术处理和分析大规模数据的技术。
它主要包括分布式存储系统、分布式计算框架和数据挖掘算法等三个方面。
分布式存储系统是将数据分布存储在多个节点中，并通过一定的算法保证数据的可靠性和一致性。
常见的分布式存储系统包括HDFS、Ceph、GlusterFS等。
这些系统都具有高可用性、高吞吐量、可扩展性强等优点。
分布式计算框架是将计算任务分解为多个小任务，分配到多个节点上进行计算，并利用数据存储系统快速获取数据，比如Hadoop、Spark等。
这些计算框架可以以极高的效率完成对大规模数据的计算和统计分析，提供高效的决策支撑。
数据挖掘算法是对大规模数据进行挖掘和分析的核心。
开源数据挖掘算法包括机器学习算法、聚类分析、关联规则挖掘等。
它们以高效、准确、全面的特点来满足人们对大数据的需求。
二、开源大数据技术的应用随着大数据时代的到来，越来越多的企业和组织开始运用开源大数据技术来获取商业洞察力、提高工作效率和优化利润。
以下是几种典型的应用场景：1. 电商网站的智能推荐如京东、天猫等电商网站经常利用用户的浏览、购买等信息来进行商品的智能推荐。
在推荐过程中，数据挖掘算法发挥了重要作用，帮助网站判断用户类型、购买偏好和购物习惯，并精确地向用户推送商品。
2. 物流企业的运营优化物流是一个复杂的、高风险的行业，目前许多物流企业已利用开源大数据技术来优化运营流程。
运用分布式存储和计算系统，以及数据挖掘算法，能够有效地计算物流流程、预测运输需求、质量控制、安全管理等，大大提高服务质量和效率。
大数据时代 文献综述
大数据时代文献综述在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为各行各业的热门话题。
大数据时代给我们带来了许多机遇和挑战，对于如何更好地利用大数据进行决策和创新，吸引了众多学者和研究者的关注。
本文将对大数据时代的相关文献进行综述，探讨大数据时代的发展趋势和应用前景。
一、大数据时代的定义和特点1.1 大数据的定义大数据是指规模巨大、种类繁多、处理速度快的数据集合，通常需要借助先进的技术和工具来进行存储、管理和分析。
1.2 大数据的特点大数据具有四个特点，即“四V”：Volume（规模）、Velocity（速度）、Variety（多样性）和Value（价值）。
1.3 大数据的来源大数据来自各种渠道，包括社交媒体、传感器、互联网搜索、移动设备等，呈现出多样性和复杂性。
二、大数据时代的发展趋势2.1 数据驱动决策大数据时代强调数据驱动的决策，通过分析大数据来获取洞察和预测，帮助企业和组织做出更明智的决策。
2.2 人工智能与大数据融合人工智能技术的发展与大数据的应用相互促进，通过人工智能技术来挖掘和分析大数据，实现更高效的数据处理和应用。
2.3 数据安全和隐私保护随着大数据的应用范围不断扩大，数据安全和隐私保护问题日益凸显，如何确保数据的安全性和隐私性成为大数据时代的重要课题。
三、大数据时代的应用领域3.1 金融行业金融机构利用大数据技术进行风险管理、市场分析和客户画像等，提高业务效率和风险控制能力。
3.2 医疗健康医疗健康领域通过大数据分析来实现个性化诊疗、疾病预测和药物研发，提升医疗服务水平和效率。
3.3 零售行业零售企业通过大数据分析来了解消费者需求、优化供应链、提升销售效率，实现精准营销和客户关系管理。
四、大数据时代的挑战与解决方案4.1 数据质量与一致性大数据时代面临着数据质量和一致性的挑战，需要建立数据管理和质量控制机制来确保数据的准确性和可靠性。
4.2 技术人才短缺大数据技术的快速发展导致技术人才短缺，需要加强教育培训和技术创新，培养更多的大数据专业人才。
大数据时代 文献综述
大数据时代文献综述引言：随着信息技术的迅速发展，大数据已经成为当今社会的一个热门话题。
大数据时代的到来，给各个领域带来了巨大的变革和机遇。
本文将对大数据时代的概念、应用领域、挑战以及未来发展进行综述，以期对读者对大数据时代有一个全面的了解。
一、大数据时代的概念大数据时代是指由于计算机技术和互联网的快速发展，导致数据量呈指数级增长，数据类型多样化，数据获取、存储、处理和分析能力大幅提升的时代。
大数据时代的特点主要包括数据量大、速度快、种类多、价值高以及隐私性等。
二、大数据时代的应用领域1. 商业和市场营销领域：大数据分析可以帮助企业了解消费者行为、市场趋势，从而优化产品和服务，提高市场竞争力。
2. 医疗保健领域：大数据分析可以帮助医疗机构提高病患诊断的准确性和效率，提供个性化的医疗服务。
3. 金融领域：大数据分析可以帮助银行和金融机构进行风险评估、欺诈检测等，提高金融业务的效率和安全性。
4. 城市管理领域：大数据分析可以帮助城市进行交通管理、环境保护、公共安全等，提高城市的可持续发展能力。
5. 教育领域：大数据分析可以帮助教育机构了解学生学习情况，提供个性化的教育服务，改善教育质量。
三、大数据时代的挑战1. 数据隐私和安全：大数据时代涉及大量的个人隐私数据，如何保护数据的安全性和隐私性成为一个重要的挑战。
2. 数据质量和可信度：大数据时代的数据量庞大，数据质量和可信度的问题需要得到解决，以保证数据分析的准确性和可靠性。
3. 技术和人才短缺：大数据时代需要大量的技术和人才支持，但目前技术和人才的供给还不足以满足需求。
4. 数据分析和应用能力：大数据时代需要具备数据分析和应用能力，但目前很多企业和机构在这方面还存在不足。
四、大数据时代的未来发展1. 人工智能与大数据的结合：人工智能技术的快速发展为大数据的应用提供了更多可能性，未来人工智能与大数据的结合将会产生更多的创新和突破。
2. 数据治理和合规性：随着数据泛滥的问题日益突出，数据治理和合规性将成为大数据时代的重要议题，需要建立更加健全的数据管理机制。
数字治理理论研究综述
数字治理理论研究综述一、本文概述随着信息技术的快速发展和广泛应用，数字治理已经成为现代社会治理的重要组成部分。
数字治理理论研究综述旨在全面梳理和分析当前数字治理领域的研究现状和发展趋势，为数字治理实践提供理论支撑和指导。
本文将从数字治理的定义、特点、研究内容和方法等方面展开综述，以期为数字治理领域的研究和实践提供有益的参考。
本文将明确数字治理的定义和内涵，阐述数字治理在现代社会治理中的重要性和作用。
通过对国内外数字治理研究文献的梳理和分析，总结当前数字治理研究的主要内容和研究热点，包括数字治理的理论基础、数字治理的体制机制、数字治理的实践案例等。
本文还将探讨数字治理研究的方法和手段，分析现有研究的不足之处和未来研究的发展方向。
本文将结合数字治理实践的需要，提出数字治理理论研究的建议和思考，为数字治理领域的深入研究和广泛应用提供有益的启示和借鉴。
通过本文的综述，我们期望能够为数字治理理论和实践的发展贡献一份力量。
二、数字治理的理论基础数字治理作为新兴的跨学科领域，其理论基础融合了多个学科的知识体系。
在信息技术飞速发展的背景下，数字治理逐渐凸显出其重要性，成为公共管理、政治学、社会学、经济学等多个学科共同关注的焦点。
数字治理的理论基础离不开公共管理的核心理念。
公共管理强调政府、企业和社会公众之间的合作与互动，以实现公共利益的最大化。
数字治理作为公共管理的新形态，借助数字技术的力量，使这种合作与互动更加高效、便捷。
在数字治理中，政府通过数字化手段提高政策制定和执行的透明度与参与度，企业则通过数据共享和平台协作来优化资源配置和服务供给，而社会公众则可以通过数字平台表达诉求、参与决策和监督。
数字治理的理论基础也汲取了政治学的智慧。
政治学关注权力结构、政治过程和政治制度，这些元素在数字治理中同样发挥着重要作用。
数字治理不仅改变了传统政治权力的运作方式，也推动了政治参与和政治沟通的民主化。
在数字时代，政治权力不再局限于特定的机构和个体，而是更加分散和多元。
大数据时代 文献综述
大数据时代文献综述引言概述：随着信息技术的快速发展，大数据时代已经到来。
大数据的概念是指规模大、种类多、速度快的数据集合，对数据的采集、存储、处理和分析提出了巨大挑战。
本文将通过文献综述的方式，探讨大数据时代的发展现状和未来趋势。
一、大数据的定义和特点1.1 大数据的定义：大数据是指规模大、种类多、速度快的数据集合，通常包括结构化数据和非结构化数据。
1.2 大数据的特点：大数据具有四个特点，即3V特征，即Volume（数据量大）、Velocity（数据处理速度快）、Variety（数据类型多样）、Value（数据价值高）。
二、大数据的应用领域2.1 金融领域：大数据在金融领域的应用包括风险管理、反欺诈、精准营销等方面。
2.2 医疗领域：大数据在医疗领域的应用包括个性化治疗、疾病预测、医疗资源优化等方面。
2.3 零售领域：大数据在零售领域的应用包括用户画像分析、商品推荐系统、库存管理等方面。
三、大数据技术和工具3.1 数据采集技术：大数据的采集技术包括传感器技术、网络爬虫技术、日志文件采集技术等。
3.2 数据存储技术：大数据的存储技术包括分布式文件系统、NoSQL数据库、云存储等。
3.3 数据处理技术：大数据的处理技术包括MapReduce、Spark、Hadoop等。
四、大数据时代的挑战和机遇4.1 挑战：大数据时代面临的挑战包括数据安全、数据隐私、数据质量等方面。
4.2 机遇：大数据时代带来的机遇包括数据驱动决策、商业智能、创新服务等方面。
4.3 发展趋势：大数据时代的发展趋势包括数据治理、数据可视化、人工智能与大数据的结合等。
五、大数据时代的未来展望5.1 数据科学家的需求：随着大数据时代的到来，数据科学家的需求将越来越大。
5.2 数据安全和隐私保护：在大数据时代，数据安全和隐私保护将成为重要议题。
5.3 人工智能与大数据的融合：未来，人工智能技术将与大数据技术深度融合，推动产业变革和创新。
大数据时代 文献综述
大数据时代文献综述在大数据时代，数据的产生和积累呈现出爆炸式的增长，这给各行各业带来了前所未有的机遇和挑战。
为了更好地理解和应对大数据时代带来的影响，许多学者和研究人员开始进行大数据领域的文献综述。
一、大数据的定义和特点大数据是指规模庞大、复杂多样、高速增长的数据集合，这些数据无法用传统的数据处理工具进行处理和分析。
大数据具有四个特点：数据量大、数据种类多样、数据处理速度快、数据价值密度低。
二、大数据的应用领域1. 商业领域：大数据在商业领域的应用非常广泛，包括市场营销、客户关系管理、供应链管理等方面。
通过对大数据的分析，企业可以更好地了解市场需求、优化产品和服务，提高竞争力。
2. 医疗健康领域：大数据在医疗健康领域的应用可以帮助提高医疗服务的质量和效率。
例如，通过对大量的医疗数据进行分析，可以发现疾病的规律和趋势，提前进行预防和治疗。
3. 交通运输领域：大数据在交通运输领域的应用可以帮助提高交通管理的效率和安全性。
通过对交通数据的分析，可以实时监测交通状况，优化交通流量，减少交通事故。
4. 城市规划领域：大数据在城市规划领域的应用可以帮助城市规划者更好地了解城市的发展趋势和需求。
通过对大数据的分析，可以优化城市的布局和设计，提高城市的宜居性和可持续发展性。
三、大数据的挑战和问题1. 数据隐私和安全：大数据的应用涉及大量的个人隐私信息，如何保护数据的安全性和隐私性是一个重要的问题。
2. 数据质量和可信度：大数据的质量和可信度直接影响到数据分析的准确性和可靠性，如何确保数据的质量和可信度是一个关键的挑战。
3. 数据处理和分析能力：由于大数据的规模和复杂性，传统的数据处理和分析方法往往无法满足需求，如何提高数据处理和分析的能力是一个重要的问题。
四、大数据的发展趋势1. 人工智能与大数据的结合：人工智能技术的发展为大数据的处理和分析提供了新的方法和工具，两者的结合将进一步推动大数据的应用和发展。
2. 边缘计算和大数据的融合：边缘计算技术可以将数据处理和分析的能力推向数据源头，减少数据传输和存储的成本，提高数据处理的效率。
大数据治理的数据模式与安全
大数据治理的数据模式与安全一、引言随着大数据时代的到来，数据的规模和复杂性不断增加，对数据的治理和安全性提出了更高的要求。
大数据治理的数据模式与安全成为了重要的研究领域。
本文将详细探讨大数据治理的数据模式与安全的相关内容。
二、大数据治理的数据模式1. 数据集成模式数据集成是指将来自不同来源的数据整合成一个统一的数据集。
常见的数据集成模式包括：批量集成模式、实时集成模式和增量集成模式。
批量集成模式适用于数据量较大、更新频率较低的情况；实时集成模式适用于需要实时更新数据的场景；增量集成模式适用于数据量较大、更新频率较高的情况。
2. 数据存储模式数据存储模式是指将数据存储在何种方式下，以便于数据的管理和查询。
常见的数据存储模式包括：关系型数据库、NoSQL数据库和分布式文件系统。
关系型数据库适用于结构化数据的存储和查询；NoSQL数据库适用于非结构化和半结构化数据的存储和查询；分布式文件系统适用于海量数据的存储和管理。
3. 数据处理模式数据处理模式是指对大数据进行处理和分析的方式。
常见的数据处理模式包括：批处理模式、流式处理模式和交互式处理模式。
批处理模式适用于对大规模数据进行离线分析；流式处理模式适用于对实时数据进行实时分析；交互式处理模式适用于用户交互式查询和分析。
4. 数据质量模式数据质量模式是指对数据质量进行评估和管理的方式。
常见的数据质量模式包括：完整性、准确性、一致性和可信度。
完整性指数据是否完整；准确性指数据是否准确；一致性指数据在不同系统之间是否一致；可信度指数据的可信程度。
三、大数据治理的数据安全1. 数据隐私保护大数据治理中，保护用户的隐私是至关重要的。
常见的数据隐私保护方法包括：数据脱敏、数据加密和访问控制。
数据脱敏是指对敏感数据进行处理，如将身份证号码的后几位替换为*号；数据加密是指对数据进行加密，确保只有授权的人可以解密；访问控制是指对数据的访问进行权限控制，只有具有访问权限的人可以查看和修改数据。
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28开源大数据治理与安全软件综述收稿日期： 2017-3-11基金项目： 国家自然科学基金[61300179]作者简介： 王文杰（1995—），男，江西，硕士研究生，主要研究方向为大数据安全；胡柏青（1992—），男，湖北，硕士研究生，主要研究方向为大数据安全；刘驰（1984—），男，北京，教授，博士，主要研究方向为大数据、物联网技术。
通信作者： 刘驰 chiliu@doi ：10.3969/j.issn.1671-1122.2017.05.005290 引言在大数据时代，随着信息量与日俱增，数据价值也得到越来越多人的认可。
但在大数据迅猛发展的同时也带来了大量问题，如数据管理、实现数据价值最大化等问题，这些问题始终未得到完美解决。
数据在不同时间段，对于不同业务需求，其价值也不尽相同。
为了能使大数据价值得到最大化实现，互联网数据共享不可缺少。
然而，由于各个企业和部门之间相互独立，数据所在的系统甚至数据存储结构存在较大差异，数据之间难以进行信息共享，从而造成信息孤岛这一普遍现象。
同时面对互联网庞大的使用群体，也使得互联网数据在实现共享时，数据的安全性以及数据隐私难以得到保障。
为了解决这些问题，大数据治理与安全已经成为当前最为热门的研究领域之一。
大数据治理主要在于建立一个统一标准化平台，使从不同数据源中获得的数据，在对数据进行生命周期管理的同时能够满足各方对数据进行相应操作（如数据审计、数据筛选及数据迁移等），使数据价值得到最大化体现。
而在数据业务流程中，这个统一标准化平台能够针对不同用户，根据不同的时间点以及IP 地址，对不同的元数据进行权限设置，保证数据使用的安全性。
1 大数据治理与安全基本概念大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具在合理时间内达到撷取、管理、处理并整合成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
大数据本身是一个比较抽象的概念，仅仅从字面来理解，它表示数据规模的庞大。
但是仅仅数量庞大这一简单的理解显得有些狭隘，难以区分这一概念和以往的海量数据、超大规模数据等概念的区别。
现在谈到大数据定义时都运用比较有代表性的3V 定义，即规模性（Volume ）、多样性（Variety ）和高速性（Velocity ）[1]。
而IDC 认为数据还应当具有价值性（Value ），IBM 也认为大数据必然具有真实性（Veracity ）[2]。
伴随着网络和信息技术的不断发展与普及，人类产生的数据量也正在呈指数级增长，因此大数据应运而生。
而随着大数据与云计算技术的深度融合，数据不再像在传统技术时代那样在数据所有者的可控范围内。
因此大数据安全与隐私成为了人们共同关注的热点问题，同时数据作为原材料，怎样对其进行治理也成为了当今难题。
本文认为大数据的治理可以从治理原则、治理范围、治理的实施与评估3个方面进行展开。
其中，大数据治理原则是指大数据所遵循的、首要的、基本的指导性法则，对大数据治理起到指导作用。
为了高效采集、有效整合、充分运用庞大的数据，将大数据治理原则细分为有效性原则、价值化原则、统一性原则、开放性原则、安全性原则。
而其治理主要是围绕大数据生命周期、大数据架构、大数据安全与隐私、大数据质量、大数据服务创新5个关键领域进行。
大数据治理的实施与评估描述了大数据治理过程中需要重点关注的内容，包含了大数据治理的实施环境、实施步骤以及实施结果的评估3个方面，实施与评估为企业的大数据治理提供指导性方案[3-5]。
随着信息技术的发展，大数据也为审计提供了机遇和挑战。
大数据治理审计是指独立于审计对象的审计人员以第三方的客观立场对大数据治理的过程进行综合检查和评价，向审计对象的最高领导层提出问题与建议的一连串活动。
其目的是了解组织大数据活动的总体状况，对组织是否实现大数据治理目标进行审查和评价，充分识别与评估相关治理风险，提出评价意见及改进建议，促进组织实现大数据治理目标[6]。
大数据的审计有自己的一套流程，与一般的审计流程相似，大数据审计的流程一般包括制定大数据审计目标、确定大数据审计风险领域、制定大数据审计计划、搭建大数据治理审计环境、执行大数据治理审计计划以及出具审计结果和管理建议。
大数据治理审计主要围绕着大数据治理战略目标审计、大数据治理内容审计、大数据治理架构审计、大数据安全审计以及大数据生命周期审计5个方面对大数据的治理进行监督和评价，以此保证治理的质量。
大数据审计遵循一定的审计标准规范。
目前大数据审计方法主要分为传统审计方法、IT 内部审计方法以及大数据审计方法。
虽然目前有很多大数据设计方法，但也不能盲目进行审查评价，需要有一定的技术手段。
当前已有的云存储中的审计模式有数据持有（Provable Data Possession，PDP ）模型、可恢复证明（Proof of Retrievability，POR ）模型，而这两种方案只能适用于静态数据的审计，无法支持对动态数据的审30计。
针对此问题，一些学者提出了第三方审计（Third Party Auditor，TPA ）模型，该模型能够高效地完成对数据的审计且不会给用户的隐私带来脆弱性，能够在保护用户隐私的情况下完成公开审计，很好地保护了数据的安全[7]。
2 开源大数据治理框架介绍本文大数据治理框架主要围绕两大组件Apache Falcon 与Apache Atlas 展开，阐明了两大组件对大数据治理发挥的重要作用。
Apache Falcon 能够对大数据平台执行包括数据采集、数据处理、数据备份和数据清洗在内的数据生命周期管理，也能够对大数据平台的各种组件进行很好的调度。
而Apache Atlas 能够对大数据平台执行包括元数据管理、数据生命周期审计和可视化显示、数据血统的搜索以及数据安全与隐私保护等内容。
因此本文大数据治理的内容主要围绕这两大组件进行阐述。
2.1 Apache FalconApache Falcon 作为Hadoop 集群数据处理和数据生命周期管理系统框架，通过声明数据管理及处理方案，解决对Hadoop 数据复制、业务连续以及血统追踪等难题。
Apache Falcon 的优点主要体现在对数据生命周期的集中管理，促进数据快速复制，以此来实现业务连续性和灾难恢复，并通过实体沿袭追踪和审计日志收集为审计和合规性提供基础，方便用户设定数据管理以及处理方案，并将其提交到Hadoop 集群调度执行[8]。
Apache Falcon 是一个面向Hadoop 的数据处理和管理平台。
如图1所示，Apache Falcon 通过标准工作流引擎将用户的数据集及其流程配置转换成一系列重复的活动，而本身不做任何繁琐的工作，所有功能以及工作流状态管理需求都是委托给工作流调度器进行调度的[9]。
由于Apache Falcon 本身并没有对工作流做额外的工作，使得Apache Falcon 唯一的工作就是保持数据流程实体之间的依赖和联系，这让开发人员在使用Apache Flacon 建立工作流时完全感觉不到Oozie 调度器以及其他基础组件的存在，使他们的工作重心放在数据及其处理本身上，而不需要进行任何多余操作。
虽然Apache Falcon 将工作流交由调度器负责（默认调度器为Oozie，由于Oozie 自身的局限性，Apache Flacon 也在进行自带调度器的开发）调度，但是Apache Falcon 也与调度器之间保持通信（如JMS 消息），从而对执行路径下的每一个工作流都会产生消息追踪，确保当前工作流任务的进度。
Apache Falcon 通过更高层次的抽象简化了数据处理管道的开发和管理，通过提供开箱即用的数据管理服务，在数据处理应用程序的开发过程中省略了复杂的编码，同时也简化了数据移动、灾难恢复和数据复制等工作流的配置和编排。
Apache Falcon 通过提供一个定义、部署、管理数据管道的框架来实现这种简化的管理。
作为开源的数据生命周期管理项目，Apache Falcon 能够提供以下服务：1）建立各种数据之间的关系以及处理Hadoop 环境下的元素；2）数据集管理服务，如数据保留、跨集群复制及数据归档等；3）方便进行新工作流/管道上传，支持后期数据处理和Retry 政策；4）同元数据/编目，如Hive/HCatalog 集成；5）为终端用户提供基于可用性数据集组（大部分同逻辑组的相关数据集一起使用）；6）支持通过局部或全局聚合的本地处理进行案例使用；7）获取数据集和处理程序的血统。
总的来说，Apache Falcon 实现的企业级数据治理需求主要体现在3个方面，如表1所示。
用户通过Apache Falcon 客户端或者Rest API 提交实体声明文件至Apache Falcon 服务器，Apache Falcon 根据声明信息生成工作流实体并将其存放在Hadoop 环境的配置存Apache FalconHadoopOozieMessagingConfig StoreEntity statusProcess status/notification JMSEntity Client/REST APIHcatalog图1 Apache Falcon 架构图31储中。
在执行工作流时，Apache Falcon 主要通过Oozie 进行任务调度，并将实体执行状态存储至Hcatalog 中。
在调度执行任务过程中，Oozie 会返回执行过程中的状态信息以及执行命令消息并通过Oozie 调度器发送至JMS 消息公告，并将结果返回至Apache Falcon。
在调度器方面，目前Apache Falcon 默认使用Oozie 作为调度引擎。
由于Apache Falcon 依赖Oozie 进行调度和工作流执行，这限制了数据集自然回归。
为了获得更好的调度能力，目前Apache Falcon 项目也开始进行自带原生调度器的研发工作。
目前Apache Falcon 原生调度器可以实现以下功能：1）提交并调度Ap a che Fa lc on 定期运行处理过程 （不需要数据依赖），程序可以是PIG 脚本、Oozie 工作流或Hive ；2）监控/查询/修改预定的处理过程，所有使用的实体API 和实例API 都保持原有状态。
Apache Falcon 以生命数据集的方式提供数据管理函数，它允许用户在HDFS 文件中提交数据集位置作为基于时间的分区目录。
虽然工作流调度主要依靠调度器执行（如默认Oozie 调度），但是Apache Falcon 依然通过订阅每个工作流可能产生的消息保留工作流的执行路径。
当Apache Falcon 在Oozie 中生成工作流后，它会使用包括JMS 消息传递等附加步骤对工作流执行进行检测。