Atlas集成

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。

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。

Atlas-0.8.2的二进制版本，不需要编译，已内嵌HBase和Solr。推荐使用4G及以上内存。如需使用内嵌HBase和Solr，请配置环境变量： export MANAGE_LOCAL_HBASE=trueexport MANAGE_LOCAL_SOLR=true

Atlas 2.2.0 分类更新程序

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

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。

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

Atlas 2.0.0 版本 Hive Hook 资源包： apache-atlas-2.0.0-hive-hook.tar.gzAtlas 2.0.0 版本 Server 资源包： apache-atlas-2.0.0-server.tar.gz

Apache Atlas是用于数据管理和治理的开放源码平台，它包含了几个组件，其中包括Embedded-HBase-Solr。Embedded-HBase-Solr是一个嵌入式HBase和Solr服务，它为Atlas提供数据存储和搜索功能。