Falcon Hook

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。

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

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

将详细介绍PostgreSQL的钩子技术。钩子技术与常见的插件和API不同，它能够在更底层实现功能扩展与支持。

py_falcon是MATLAB版本FALCON的Python包装器，FALCON是用于计算嵌套矩阵的软件包。它包含一个简易教程和部分代码，可以轻松将MATLAB软件包转换为Python使用。尽管我主要使用Python进行工作流程，但为了使用MATLAB特有代码，需要一种有效的包装方法。我已经编写了相关内容，以便快速创建MATLAB代码的包装器。首个MATLAB软件包的主要函数为falcon.nested_test()，用于执行所有测试。只需几行代码即可：import numpy as nptest_matrix = np.loadtxt('test.csv', delimiter=',')，随后自动启动MATLAB，并导入falcon模块执行结果。

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。

Apache Atlas 是一个开源的数据治理平台，专注于 元数据管理、数据血缘追踪、数据安全 和 数据质量监控，帮助企业在大数据环境中实现合规性和可靠性。Apache Atlas 的 Sqoop Hook 是用于集成 Apache Sqoop 的组件，主要用于在关系数据库和 Hadoop 之间批量传输数据，并在传输过程中捕获元数据，自动注册到 Atlas，以实现对 Sqoop 操作的全面跟踪和治理。 Apache Atlas Sqoop Hook 的核心组成 源代码和库文件：包括 Java 源代码和必要的库，用于 Atlas 和 Sqoop 的交互。 配置文件：设置 Atlas 连接信息和 Sqoop 配置，以确保 Sqoop Hook 正常运行。 文档：包含安装、配置和使用指南，帮助用户快速上手。 测试用例：提供单元测试和集成测试代码，确保功能兼容性。 示例：包含示例脚本，帮助用户理解实际操作流程。 功能亮点 元数据捕获：自动捕获表结构、列信息等数据迁移时的元数据。 血缘追踪：记录数据的来源和去向，确保数据生命周期透明。 安全策略应用：结合 Atlas 权限管理，确保数据访问安全。 数据质量监控：提供数据质量规则检测，及时发现数据问题。 审计与合规性：支持审计日志，满足法规要求。 通过 Apache Atlas 和 Sqoop Hook 的结合，企业可以实现数据的全面管理，提升数据质量和安全性，确保符合合规要求。

用于orchestrator高可用来做VIP切换的脚本为orch_hook.sh。尽管该脚本存在一定的瑕疵，并没有做到非常完美，但是在生产环境下是可用的。不过，需要注意的是，该脚本缺少报警功能，请务必知悉。