元数据驱动的数据管道是公司数据处理的游戏规则改变者。这些管道不是每次数据源更改时手动修改每个步骤，而是使用元数据（有关数据的数据）来动态更新流程。这可以节省时间并减少错误，因为管道会根据当前元数据自行配置其操作。简而言之，元数据驱动的管道提高了数据处理的效率和灵活性，使团队能够专注于比手动管道维护更重要的任务。
与经典数据管道的维护类似，元数据的维护可能被证明是管道框架的维护和进一步开发中容易出错且重复的瓶颈。在这篇博文中，我使用实际示例来展示 Jsonnet 模板语言如何使维护元数据变得更加容易。
经典元数据驱动管道框架的基石
经典的元数据驱动管道框架的体系结构侧重于两个主要 玻利维亚 whatsapp 数据 组件：ETL 工具和元数据存储库。
ETL 工具（ETL 代表提取、转换、加载）是负责执行数据转换的框架的主力。它从各种来源提取数据，根据定义的规则转换这些数据，最后将其加载到数据库或数据仓库等目标环境中。
同时，元数据存储库也发挥着至关重要的作用。它充当元数据的中央存储库，控制 ETL 工具的流程逻辑。该元数据包括有关数据源、目标结构、转换规则和序列以及数据字段映射的信息。 ETL 工具与此存储库交互，读取所需的元数据，并且在成功运行后还可以更新它以反映数据处理的状态。
这两个组件共同构成了任何元数据驱动的管道框架的核心，支持结构化和高效的数据处理，并确保数据移动保持可跟踪和可维护。
元数据存储库的标准通常是基于文件的格式（例如 JSON 和 YAML）或表格格式（例如关系数据库表）。
您可以在 Microsoft 社区中心找到有关Microsoft Fabric 元数据驱动管道主题的更多信息。其中介绍了 Microsoft Fabric 的基于元数据的管道框架。
手动元数据维护的挑战以及通过 Jsonnet 的解决方案
尽管元数据可以简化加载过程，但维护元数据的成本也很高。类似的元数据通常必须以不同的形式在不同的地方重复，这可能会导致维护工作量增加和不一致。每次数据结构或处理流程发生变化时手动更新元数据不仅耗时而且容易出现人为错误。