Apache Atlas 2.1.0编译好的服务和Hive Hook介绍

Atlas Hook for Kafka 2.1.0，已基于 CDH6.3.1 编译。

Apache Atlas是一款开源的数据治理工具，专为企业大数据平台提供元数据管理、数据血缘追踪和数据安全服务。它建立在Apache Hadoop生态系统之上，帮助用户理解数据的来源、含义和使用方式，确保数据的质量和合规性。压缩包文件"apache-atlas-hbase-hook-1.1.0"中包含了Apache Atlas与HBase集成的1.1.0版本，支持自定义实体类型和属性的元数据管理，以及复杂数据操作的血缘追踪。此版本还优化了元数据存储和检索性能，适用于数据安全策略和数据生命周期管理。

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。

Atlas 2.1.0 编译完成版本，包含内置 Solr 和 HBase，可直接部署使用。

这是一个 Apache Atlas 2.2.0 版本的 Sqoop Hook 文件， 文件格式为 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。

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 Atlas是一个用于大数据环境中数据治理的重要元数据管理框架。在Apache Atlas 2.2.0版本中，Falcon Hook作为关键组成部分，实现了与Apache Falcon的深度集成。它通过元数据同步和增强监控功能，有效提升了数据生命周期管理的效率和可靠性。Apache Atlas还通过分类和标签、数据血缘等功能，强化了数据质量和安全性，为数据资产的发现和使用提供了强大支持。