Apache Atlas 2.1.0集成CDH6.3.2编译包优化

CDH6.3.2版本中集成了Tez框架。

Apache Atlas是一个强大的元数据管理系统，在大数据生态系统中发挥重要作用。Apache Atlas 2.1.0源码编译包提供了完整的源代码，允许用户在Linux环境下进行编译和自定义，以满足特定需求。 1. Apache Atlas的核心功能- 元数据管理：提供了全面的元数据存储库，适用于数据实体（如表、列、数据库）、业务术语和数据血缘等信息的管理。- 分类和标签：支持定义和应用数据分类，便于数据的管理和合规性检查。- 数据治理：支持数据访问控制、数据质量和数据安全等数据治理策略。- 数据血缘：可以跟踪数据来源及去向，帮助理解数据的生成过程。- API和RESTful接口：提供灵活的接口，便于系统的集成与扩展。- 查询服务：支持HQL查询，用于查找和理解元数据。 2. Apache Atlas的编译步骤在Linux系统中，编译Apache Atlas 2.1.0源码的步骤包括：1. 环境准备：确保安装了JDK、Maven、Git等基础工具。2. 源码获取：使用Git克隆Apache Atlas的源码。3. 依赖下载：运行mvn clean install -DskipTests命令下载并构建依赖。4. 配置：根据需要修改conf/atlas-application.properties文件。5. 编译：执行mvn package来编译源码并创建可部署的文件。6. 启动服务：使用bin/atlas_start.sh启动服务，bin/atlas_stop.sh停止服务。 3. 集成大数据组件Apache Atlas可以与多种大数据组件无缝集成，如Hadoop、Hive、HBase、Spark和Kafka，帮助实现对整个大数据平台的元数据的统一管理。

在Cloudera Data Hub (CDH) 6.3.2环境中编译和集成Apache Flink 1.12.4涉及以下关键步骤：1. 环境准备：确保安装了JDK、Maven和Git。2. 获取源代码：从Flink官方GitHub仓库克隆源代码。3. 配置和编译：调整pom.xml文件以适配CDH6.3.2依赖关系，并使用mvn命令编译源代码。4. 生成部署包：创建可部署的二进制包。5. 集成到CDH：发布到CDH集群，配置YARN上的应用管理器和启动脚本。6. 测试验证：提交Flink作业到YARN验证集成。

使用 commons-cli-1.5.0 和 flink-shaded-hadoop-2-uber-3.0.0-cdh6.3.2-10.0 库。部署时可能遇到日志 redaction 和 rotateLogFilesWithPrefix 问题，但不影响使用。

提供最新版本的 Apache Atlas 编译好的 tar 包，文件名为 apache-atlas-1.1.0-server.tar.gz。

Apache Atlas是一款开源的数据治理平台，主要用于管理元数据、追踪数据血缘、保障数据安全和监控数据质量。版本2.1.0的Apache Atlas服务器安装包提供了完整的数据治理解决方案，特别适用于大数据环境和基于Hadoop的生态系统。核心功能包括元数据管理、数据血缘追踪、数据治理策略定义、数据分类与标签、RESTful API和GraphQL支持、细粒度访问控制等。解压后，包含bin、conf、lib和logs目录，分别用于管理脚本、配置文件、依赖库和日志文件。

Apache Atlas 2.1.0是Apache软件基金会的一个开源项目，专注于大数据环境下的元数据管理。它包含了Apache Atlas服务器的所有运行文件，用户只需解压并配置即可使用。此外，还提供了与Hive集成的Hook组件，用于实时捕获Hive操作，确保数据治理和安全。这一版本可能包含性能改进和bug修复。

在这篇文章中，我们讨论了CDH 5.13.2版本集成的Kafka管理工具——Kafka Manager。该工具经过了全面编译，并在正式环境中进行了广泛测试，以确保其稳定性和可靠性。CDH是一个包含Hadoop、Spark、HBase等组件的开源大数据平台，而Kafka则是用于实时数据流的分布式流处理平台。Kafka Manager作为一个开源的Web界面工具，由Yahoo提供，用于管理Apache Kafka集群。它提供了丰富的功能，如集群状态监控、主题管理、消费者组管理和性能监控。集成到CDH 5.13.2中的Kafka Manager使得用户可以轻松管理和监控Kafka集群，大大简化了运维工作。

Apache Atlas 是一个开源的数据治理平台，主要用于元数据管理、数据血缘、数据安全和数据质量监控。在 Apache Atlas 2.1.0 版本中，进一步优化了与 CDH（Cloudera Data Hub）6.3.1 的兼容性，适用于大规模数据环境。CDH 6.3.1 是 Cloudera 提供的企业级大数据平台，包含 Hadoop、HBase 和 Spark 等多个组件，优化了性能与最新的组件版本，提供全面的数据处理和分析方案。Apache Atlas 2.1.0 编译在 CDH 6.3.1 上，确保与平台的深度集成和功能利用。 关键知识点 元数据管理：Apache Atlas 提供强大的元数据管理功能，如数据模型定义、实体建模、分类和标签。这在 CDH 环境中帮助用户更好地理解数据结构和含义，提高分析效率。 数据血缘：Apache Atlas 能追踪数据的来源和流向，便于数据治理和问题排查。用户在 CDH 中可以清晰看到每一步数据处理过程，有助于流程优化和问题快速定位。 数据安全：通过定义敏感数据标签，Apache Atlas 支持访问控制，确保只有授权用户访问特定数据。在 CDH 6.3.1 中，数据安全进一步增强，为组织提供了更高的数据保护。 数据质量：Apache Atlas 2.1.0 提供数据质量监控和度量，支持数据清洗和校验规则。结合 CDH，用户能实时检测数据质量问题，确保分析结果准确。 集成与扩展：Apache Atlas 设计时考虑了与 Hive、HBase、Kafka 等系统的集成。这些集成在 CDH 中，使数据治理无缝嵌入现有大数据工作流。 API与插件：Apache Atlas 提供 RESTful API，便于开发人员构建自定义工具，扩展元数据管理功能。对于 CDH 6.3.1 用户，API 使其能够按需定制管理方案。 性能提升：Apache Atlas 2.1.0 的性能优化，使其处理大量元数据更高效，满足大规模数据治理需求。