我们主要使用Spark进行离线数仓的开发。由于Atlas官方并未提供对Spark的支持,我们调研了业内一些方案,发现部分第三方插件可以支持Spark的Atlas集成,如spark-atlas-connector-assembly-0.1.0-SNAPSHOT.jar。然而,这些插件并未支持cache语法。当前版本的本包专注于实现Atlas对Spark cache语法的支持,使用方法与spark-atlas-connector-assembly-0.1.0-SNAPSHOT.jar一致。
支持Spark Cache语法的Atlas集成方案spark-atlas-connector
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Apache Atlas 2.1.0源码编译与集成指南
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。
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Atlas Bin版本
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export MANAGE_LOCAL_HBASE=trueexport MANAGE_LOCAL_SOLR=true
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