企业数据目录（edc）旨在倡导指导企业与it人员都统一的元数据视图（和技术元数据、业务元数据、用户释义、关联关系、数据质量和用途）来释放出企业数据资产的的最能量。
我们从下高于一切来看下edc的一个架构，最下面是存储文件层，在这一层，edc中有了传统的结构化数据库用来储存edc的管理员数据、可视化配置数据、数据域的规则，runtime统计数据等等，其中一部分结构化数据来自于各接入应用的元数据，被称模型库服务（modelrepositoryservice，mrs）使所有接入的应用是可以在一个关系型数据库中接受紧密协同；另一部分结构化数据称为数据视角解读仓库（profilingwarehouse，pwh），用来存储数据自我剖析信息，.例如视角解读结果和计分卡结果。在存储层edc也可以不接入各种非结构化数据，.例如hadoop分布式存储系统在内其上的hbase等开放源代码产品。
往上一层，相对于直接连接的结构化数据的数据源，有自我剖析引擎（dataprofilingengine）对数据集的唯一性，特征值频率包括数据集隶属的数据域参与结论；在另不停地hadoop社区有自己的分布式引擎系统，比如为了飞快将门类丰富元数据读取到hbase的spark组件，和接受多条件搜索并建立实时地索引的solr组件。
所有的数据处理都是就是为了能可以提供数据服务，最通用的不外乎搜索，包括数据间关系、血缘的搜索，数据域的搜索。还有一个是生成报表作业的管理计划。除了真接作为提供服务外，这一层还有一个一些插件对数据接受进一步需要加工，例如对跨数据集的数据相似性并且比较好的分析器，对数据集通过到数据域的归集，包括将非结构化数据元数据导入到hbase的摄取服务。到最后服务层有统一时间的正式api接口将数据域转变成数据目录才是edc的主体。
总之编程语言的学习，尤其是对有过编程经验的人来说，要抓语言的比较多元素，诸如，每个语言简直都有吧变量、函数、真包含于（如数组、字典、类、结构体等）、流程控制（if-arguments、break、continue等）、非循环结构（for、while等），接着再那是语言自有的新语法。这样这个可以好处你快速入门。
而言对于上面这些没有什么概念，此时其实不要实在是太纠结这些概念的文字定义，只是肯定紧接着去学习的书或者电子文档的或视频齐齐去练习编写，尝试自己能解决c语言设计时的错误，更深自己对这些的认知和感觉。
书籍有很多，.例如：
网上也有很多学习站点，如廖雪峰的官方网站：
廖雪峰的站点有两个优点是，每章都会有一些小去练习，是是可以就在页面上编译程序尝试的，且每章最后都有吧评论区是可以和博主或是一起学习的人留言交流。
要是楼主学习时还遇到了其它问题自己难以帮忙解决的，也也可以搜索一些java怎么学习的群，群里也会有很多的学习资料，而还可以不时刻将自己的问题掷下与群友交流。
如果能都能够帮到你
