Apache Storm 2.1.0 源码包

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。

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。

hive-0.8.1.tar.gz 是 Apache Hive 数据仓库软件 0.8.1 版本的源代码。

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Apache Spark 2.1.0是Apache Spark的一个重要版本，为大数据处理提供了高效、易用的计算框架。在Java API方面，Spark提供了丰富的类库，使开发者能够便捷地构建分布式数据处理应用。将深入探讨Apache Spark 2.1.0中的Java API及其关键知识点。首先介绍SparkContext，作为所有操作的入口点，通过SparkConf配置信息创建连接到集群的SparkContext。其次，RDD（弹性分布式数据集）作为基本数据抽象，在不可变且分区的特性下，开发者可以使用SparkContext的parallelize()方法创建RDD或从HDFS、HBase等数据源读取。然后，转换操作如map()、filter()、reduceByKey()、groupByKey()等是懒惰执行的算子，仅在触发行动时创建新的RDD。最后，行动操作如collect()、count()、saveAsTextFile()等触发实际计算，并将结果返回给驱动程序或写入外部存储。此外，还介绍了更高级的DataFrame和Dataset，它们在Java中通过SparkSession提供强类型和SQL查询能力。

Apache Atlas是一个开源的数据治理平台，主要用于元数据管理、数据血缘追踪、数据安全和数据质量监控。在大数据生态系统中，Apache Atlas提供了统一的框架，帮助组织管理和理解其数据资产。这一版本的“Apache Atlas 2.1.0集成CDH6.3.2编译包”意味着已经成功整合了Apache Atlas与Cloudera Data Hub (CDH) 6.3.2，使用户能够在CDH环境中无缝使用Atlas功能。CDH（Cloudera Distribution Including Apache Hadoop）是由Cloudera公司提供的大数据处理平台，包括Hadoop生态系统中的多个组件，如HDFS、MapReduce、HBase、Hive等。CDH 6.3.2为用户提供了最新技术和功能的支持。集成Apache Atlas到CDH 6.3.2的关键优点包括兼容性、安装与配置、数据血缘、元数据管理、数据安全、性能优化以及监控与报警。

Apache Storm DRPC基础示例是指在Apache Storm分布式实时计算系统中演示DRPC（分布式远程过程调用）功能的基本用法。DRPC允许在Storm集群上执行分布式远程过程调用，实现高并发、低延迟的数据处理。服务器端部署在多台机器组成的Storm集群上，提供高可用性和可扩展性。客户端通过网络接口调用DRPC服务，与集群中的服务器进行交互，发送请求并接收处理结果。

Storm提供了一组通用原语，用于分布式实时计算中的流处理，实时处理消息并更新数据库。这是一种管理队列及工作者集群的方式。Storm还支持连续计算，对数据流进行连续查询，并在计算时将结果以流的形式输出给用户。此外，它可用于分布式RPC，以并行方式运行复杂的计算。

这份非扫描版 PDF 文件将带领你深入探索 Apache Storm 的世界。