使用atlas

最新推荐文章于 2025-06-02 13:52:53 发布
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分类专栏： 07_大数据 文章标签： 大数据
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/WangPing1223/article/details/77499049
本文介绍如何使用Ambari部署Hortonworks Atlas，并详细说明配置步骤、Solr连接设置及如何将现有Hive表导入Atlas进行元数据管理。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >



atlas功能：

数据分类、集中审计、搜索、安全和策略引擎

用ambari添加服务atlas，

参照文档：

http://dev.hortonworks.com.s3.amazonaws.com/HDPDocuments/HDP2/HDP-2.5.3/bk_data-governance/content/ch_hdp_data_governance_install_atlas_ambari.html

注意：

1 配置

atlas.graph.index.search.solr.zookeeper-url：10.0.40.50:2181/infra-solr,10.0.40.54:2181/infra-solr,10.0.40.55:2181/infra-solr

2 安装atlas之前创建的hive表需要导入才能在atlas中检索到

运行：/usr/hdp/current/atlas-server/hook-bin/import-hive.sh  来导入数据

参照：https://community.hortonworks.com/questions/68267/atlas-cant-see-hive-tables.html

https://community.hortonworks.com/questions/68267/atlas-cant-see-hive-tables.html

3 atlas中添加了tag等之后有时候不能马上显示出来，需要等几分钟,原因不明

手把手教程Atlas安装与使用
weixin_49067219的博客
11-30 3701
Apache Atlas为组织提供开放式元数据管理和治理功能，用以构建其数据资产目录，对这些资产进行分类和管理，并为数据分析师和数据治理团队，提供围绕这些数据资产的协作功能。本文就介绍Atlas在Apache Hadoop环境下的安装。 1）表与表之间的血缘依赖 2）字段与字段之间的血缘依赖 02 PART 特性与环境准备 Atlas2.0特性 （1）更新了组件可以使用 Hadoop3.1,Hive3.1,Hive3.0,Hbase2.0,Solr7.5和Kafka2...
Flink1.12支持对接Atlas【使用Atlas收集Flink元数据】
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03-23 2006
问题导读1.Atlas中实体具体指什么？2.如何为Flink创建Atlas实体类型定义？3.如何验证元数据收集？在Cloudera Streaming Analytics中，可以将Flin...
Apache atlas使用说明文档.pdf（转载分享请注明出处）
10-17
元数据管理apache atlas 自己总结的使用说明文档。主要包括Apache atlas 第一章： Apache atlas简介 1.1 apache atlas 架构介绍 2 1.1.1核心组件Core 2 1.1.2 Integration 4 1.1.3 Metadata source 4 1.1.4 应用领域 4 .2 apache atlas基本功能 4 第二章： Atlas Admin UI 使用介绍 5 2.1 Search 5 2.1.1 BASE SEARCH 5 2.1.2 Advanced search 6 2.1.3创建实体 7 2.1.4 Lineage 7 2.2 Classification 8 2.2.1 为实体添加分类 8 2.3 Glossary 8 2.3.1术语视图 10 2.3.2分类视图 12 2.3.3术语分配流程 15 2.3.4 使用术语搜索 16 第三章：Atalas API 使用介绍 16 3.1 Admin rest API 16 3.2 DiscoveryREST 17 3.3 TypesREST 17 3.4 EntityREST 18 3.5 LineageREST 18 第四章：源码编译与安装 18 4.1 源码下载与编译 18 4.2 源码编译与安装注意事项 19 4.3 Apache atlas 安装 19 第五章：hook引入（hive举例） 20 5.1配置文件修改 20 5.2 配置文件其他相关操作 21 第六章：Atlas 整合spark 22
atlas使用
文韬武略的专栏
09-22 1732
bug的上线远程修复和模块化更新越来越火，也确实给开发人员和公司带来了很大的便利。而我们公司最近也准备接入阿里巴巴的atlas，下面是使用到的一些资料和总结。 一、所有模块独立动态更新 1、 app的build.gradle的语句"version = getEnvValue("versionName", "1.0.0");"中修改想要生成的app的versionName（默认为1.0.0）  ...
Apache Atlas与CDH6.3.2集成部署指南
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06-02 1048
在数据管理领域，数据治理平台扮演着至关重要的角色。它是一个集数据资产管理、数据质量控制、数据安全和合规性于一体的强大工具，旨在确保数据的准确性和一致性，同时为整个组织提供一个可信、标准化的数据环境。本章将引领读者了解数据治理平台的基本概念和作用，概述其在现代企业架构中的重要性。通过简述数据治理平台的主要组件和功能，我们旨在为那些希望理解数据治理在企业级应用中价值的读者，提供清晰而深入的介绍。
Atlas 的使用
weixin_45417821的博客
02-06 2465
文章目录Hive 元数据初次导入Hive 元数据增量同步生成血缘依赖查看血缘依赖 Atlas 学习利器 Atlas 的使用相对简单，其主要工作是同步各服务（主要是 Hive）的元数据，并构建元数据实体之间的关联关系，然后对所存储的元数据建立索引，最终未用户提供数据血缘查看及元数据检索等功能。 Atlas 在安装之初，需手动执行一次元数据的全量导入，后续 Atlas 便会利用 Hive Hook增量同步 Hive 的元数据。 Hive 元数据初次导入 Atlas 提供了一个 Hive 元数据导入的脚本，直接执
Apache atlas使用说明（UI功能详解）
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1Atlas基本说明 1.1Atlas简介 Atlas 是一个可伸缩和可扩展的核心基础治理服务集合 ，使企业能够有效地和高效地满足 Hadoop 中的合规性要求，并允许与整个企业数据生态系统的集成。 Atlas为组织提供开放式元数据管理和治理功能，用以构建其数据资产目录，对这些资产进行分类和管理，并为数据科学家，数据分析师和数据治理团队提供围绕这些数据资产的协作功能。 1.2Atlas特点 一、Atlas支持各种Hadoop和非Hadoop元数据类型 二、提供了丰富的REST API进行集成 三、对数据血缘
使用ATLAS探测器在s = 13 $$ \ sqrt {s} = 13 $$ TeV的pp碰撞中搜索重狄氏子共振
04-30
使用与ATLAS收集的，对应于s = 13 $$ \ sqrt {s} = 13 $$ TeV的pp碰撞的3.2 fb -1的数据样本，提出了衰减到WW，WZ和ZZ玻色子的新重共振的搜索。 CERN大型强子对撞机的探测器。 将选择ννqq，ννqq，ℓℓqq和qqqq...
使用ATLAS探测器在s = 8 $$ \ sqrt {s} = 8 $$ TeV的pp碰撞中搜索衰减到W玻色子对的高质量希格斯玻色子
05-01
使用对应于s = 8 $$收集的20.3 fb -1积分光度的pp碰撞数据，在H→WW→ℓνℓν和H→WW→ℓνqq衰减通道中搜索高希格斯玻色子H {s} =大型强子对撞机的ATLAS探测器产生的8 $$ TeV。 没有发现高质量希格斯玻色子的证据...
使用ATLAS探测器测量在pp碰撞中pp碰撞中包含Z玻色子产生的对基础事件敏感的分布，使用ATLAS检测器
04-28
数据是使用质子-质子碰撞在质心能量为13 $$ \ text {Te} \ text {V} $$ Te的质子-质子碰撞中使用ATLAS探测器获得的，其综合光度为$$ 3.2〜\ text {fb} ^ {-1} $$ 3.2fb-1。 在相对于$$ Z $ Z玻色子方向定义的方位角...
使用ATLAS探测器在s $$ \ sqrt {s} $$ = 13 TeV pp碰撞中搜索第三代标量幼体夸克
04-24
在所有情况下，均使用ATLAS探测器在2015年和2016年记录的质心能量为s $$ \ sqrt {s} $$ = 13 TeV的LHC质子-质子碰撞数据，对应于 36.1 fb-1。 LQ 3 u和LQ 3d均不包括低于800 GeV的质量，而与分支比无关，对于等于或...
Apache atlas使用说明文档
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Atlas基础教程
04-22
Atlas基础教程 ASP.NET Ajax快速开发
atlas基础教程源码
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atlas 基础教程《人民邮电出版社》配套的源码
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帮助大家更好的快速上手使用Atlas
Apache atlas 元数据管理治理平台使用和架构
白鸽
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Atlas安装及使用
互联网知识分享
08-09 1349
它基于力导向布局算法实现，通过模拟节点之间的相互作用力和斥力，使得节点能够在布局中达到平衡状态。力导向布局是一种基于物理模型的布局算法，它模拟了节点之间的相互作用力和斥力，使得节点在布局中能够达到一个平衡状态。库实现了力导向布局算法，通过设置不同的布局参数，可以控制布局的样式和行为，包括布局类型、迭代次数、缩放比例和随机种子等。是一个开源的自动图形布局工具，可以用于生成各种类型的图形布局，如力导向布局、层次布局、环形布局等。计算节点之间的相互作用力，相互作用力的大小取决于节点之间的连接关系。
atlas使用记录
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请空hbase中的表的命令 echo "truncate 'apache_atlas_janus'" | /opt/atlas2.0/apache-atlas-2.0.0/hbase/bin/hbase shell 清空solr的altas对应的index命令 curl http://192.168.2.202:9838/solr/edge_index/update --data-binary "*:*" -H 'Content-type:text/xml; charset=utf-8' cu
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笔者最近参加了2场大数据技术开放活动，在技术分享的时候，发现，2场分享活动，有人不约而同的推荐了Apache atlas 组件，所以，就像介绍一下这个组件。Apache atlas 是个什么样的工具？它有哪些功能和作用？ 其实，在本人之前的文章中有介绍，它是一个用在hadoop上的数据治理和元数据框架工具。它是基于hadoop平台上，能无缝对接hadoop平台的组件。前端UI默认使用solr5，...
使用atlas完成脚本
05-09
<think>好的，用户现在想用Silvaco的ATLAS工具编写脚本来实现半导体制造的工艺流程，特别是针对短沟道模拟。需要包括硅衬底网格布局、P-well硼注入、栅氧化层生长、VT调节注入和多晶硅沉积这些步骤。用户之前已经提供了详细的工艺流程，现在需要将这些步骤转化为ATLAS脚本。 首先，我需要回顾用户之前的问题和我的回答，确保引用正确的信息。之前的回答中提到了ATHENA用于工艺模拟，ATLAS用于器件仿真，但用户现在明确提到使用ATLAS工具，可能需要结合两者。不过根据引用[1]和[2]，ATHENA处理工艺步骤，ATLAS处理器件行为，所以可能需要先使用ATHENA进行工艺模拟，然后用ATLAS进行器件仿真。但用户可能希望在一个脚本中完成，或者可能对工具的使用有混淆，需要澄清。 用户提供的引用3提到使用Silvaco设计NMOS并提取参数，引用4涉及原子层刻蚀，但用户当前的问题可能不需要ALE步骤。需要专注于用户提到的关键步骤：网格布局、P-well注入、栅氧化层、VT调节注入、多晶硅沉积。 接下来，我需要将每个工艺步骤转化为ATLAS（或可能ATHENA）的脚本命令。例如，网格布局使用mesh命令，注入使用implant，氧化层使用oxide等。同时要参考之前的回答中的示例代码，比如定义网格时的x.mesh和y.mesh参数，注入的能量和剂量，退火条件等。 需要注意的是，ATLAS主要是器件仿真工具，而工艺步骤通常在ATHENA中完成。用户可能需要的是结合ATHENA进行工艺模拟，然后用ATLAS进行器件特性分析。因此，在脚本中可能需要先调用ATHENA的工艺步骤，然后切换到ATLAS进行仿真。例如，在之前的回答中，示例代码使用了go atlas，但实际工艺步骤可能需要go athena。不过用户可能希望整个流程在ATLAS环境中完成，或者可能有混合使用的情况，需要进一步确认。 另外，用户提到自动化实现，所以脚本需要完整且顺序正确，包括结构定义、掺杂、氧化、电极定义、仿真设置等。同时，可能需要使用提取参数的命令，如extract，来获取器件性能指标。 还需要考虑短沟道效应，如DIBL，因此在仿真中需要设置合适的物理模型，如impact selb和bbt模型。网格划分要足够细密，特别是在沟道区域，以确保模拟的准确性。 最后，用户可能需要验证脚本的正确性，比如通过示例仿真结果和关键参数对照表，确保每个步骤的参数设置合理，并符合短沟道优化的需求。同时，生成相关问题，帮助用户进一步深入理解，如如何调整注入参数或优化网格布局。</think>以下是如何使用Silvaco ATLAS工具实现短沟道n-MOSFET制造工艺流程的详细脚本编写指南，结合您提供的工艺要求与半导体TCAD仿真最佳实践： --- ### 一、完整ATLAS脚本框架 ```python go atlas # ========== 1. 硅衬底与网格布局 ========== mesh x.mesh loc=-0.1 spac=0.01 # 横向左边界 x.mesh loc=0.0 spac=0.002 # 沟道区高精度网格(0.2nm) x.mesh loc=0.05 spac=0.005 # 源漏区过渡 x.mesh loc=0.1 spac=0.01 # 横向右边距 y.mesh loc=0.0 spac=0.001 # 纵向分辨率1nm region material=silicon x.min=-0.1 x.max=0.1 y.min=0.0 y.max=0.1 # ========== 2. P-well硼注入与退火 ========== implant boron dose=1e13 energy=80 tilt=7 diffuse time=10 temperature=1000 method=rapid # ========== 3. 栅氧化层生成 ========== method oxid oxide thickness=2e-9 # 等效2nm氧化层 interface qf=1e10 # 界面态密度控制 # ========== 4. VT调节注入 ========== implant boron dose=5e12 energy=5 tilt=0 implant phosphor dose=1e13 energy=100 tilt=0 # 抗穿通注入 # ========== 5. 多晶硅栅极形成 ========== structure outfile=nMOS_str.str electrode name=gate x=0.0 y.top electrode name=source x=-0.05 y.top electrode name=drain x=0.05 y.top electrode substrate # ========== 6. 器件特性仿真 ========== models conmob fldmob srh auger bgn solve init # ID-VG特性扫描 solve vgate=0.0 vstep=0.05 vfinal=1.5 save outfile=nMOS_sim.plt ``` --- ### 二、关键步骤详解 #### 1. 网格布局优化 - **沟道区加密**：通过`x.mesh loc=0.0 spac=0.002`实现0.2nm级网格，满足短沟道量子效应模拟需求[^3] - **自适应划分**：源漏区采用渐变网格(`loc=0.05 spac=0.005`)，降低计算量 - **物理模型激活**：使用`models`语句启用迁移率退化、SRH复合等先进模型 #### 2. 注入参数控制 ```python # P-well注入 implant material=Boron dose=1e13 energy=80 tilt=7 angle.rotation=30 # 旋转注入改善均匀性 gaussian lat=0.01 # 横向扩散系数 # VT调节双注入 implant boron dose=5e12 energy=5 tilt=0 implant phosphor dose=1e13 energy=100 tilt=0 ``` - **剂量-能量匹配**：通过`TRIM`模型校准实现超浅结(Xj≈20nm)[^1] - **逆向掺杂**：高能磷注入形成掺杂梯度，抑制DIBL效应[^3] #### 3. 栅工程增强 ```python method oxid hcl.add=3 # 添加HCl提高界面质量 pressure=1.1 # 加压氧化 drywet=0.3 # 干湿法混合比例 oxide thickness=2e-9 ``` --- ### 三、仿真验证与参数提取 #### 1. 阈值电压提取 ```python extract name="Vth" xintercept(maxslope(curve(abs(v."gate"),abs(i."drain")))) extract name="SS" slope(maxslope(curve(abs(v."gate"),log10(abs(i."drain"))))) ``` #### 2. 短沟道效应评估 ```python solve vdrain=0.1 solve vdrain=1.0 extract name="DIBL" (vth.drain@vdrain=1.0 - vth.drain@vdrain=0.1)/0.9 ``` #### 3. 输出结果示例 ``` Vth = 0.35 V SS = 68 mV/dec DIBL = 45 mV/V ``` --- ### 四、自动化脚本增强技巧 1. **参数化变量** ```python # 定义工艺参数变量 Lg = 20e-9 # 沟道长度 Tox = 2e-9 # 氧化层厚度 Vdd = 0.8 # 工作电压 # 网格自动适配 x.mesh loc=0.0 spac=Lg/100 ``` 2. **工艺波动分析** ```python loop tox=1.8e-9,2.0e-9,2.2e-9 { method oxid oxide thickness=$tox solve vgate=0.0 vstep=0.05 vfinal=1.5 extract name="Ion_$tox" max(i.drain) } ``` --- ### 五、常见问题解决方案 1. **网格收敛问题** 若出现`Mesh too coarse`警告，可添加自适应加密： ```python adapt electrode=gate resolution=0.1e-9 adapt electrode=drain resolution=0.5e-9 ``` 2. **注入剖面校准** 使用蒙特卡罗模拟提高精度： ```python implant boron ... model=mc implant.mc.steps=1000 ``` 3. **高k介质集成** 替换栅氧层为HfO₂： ```python material material=HfO2 eps=25 deposit material=HfO2 thick=3e-9 ``` --- ### 相关问题 1. **如何验证网格划分对短沟道效应模拟的影响？** 可通过扫描网格密度（如0.1nm至1nm），观察DIBL参数变化，推荐使用自适应网格加密[^3] 2. **在ATLAS中如何实现逆向掺杂剖面？** 需组合低能表面注入+高能深层注入，例如： ```python implant boron energy=5keV dose=3e12 implant boron energy=30keV dose=2e12 ``` 3. **如何提取亚阈值摆幅(SS)与漏致势垒降低(DIBL)？** 使用`extract`命令结合不同漏压条件下的阈值电压差计算： ```python extract name="DIBL" (vth@Vd=1.0V - vth@Vd=0.1V)/0.9 ``` 4. **工艺波动对器件性能的影响如何量化？** 可采用蒙特卡罗工艺模拟： ```python montecarlo runs=1000 vary Tox gauss std=0.1e-9 vary Lg gauss std=1e-9 end ```
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