Apache Atlas

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原创最新推荐文章于 2026-03-18 01:13:05 发布 2.1k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

apache atlas 案例_Apache atlas 的入门教程笔者最近参加了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，有丰... 阅读详情

数据血缘

其实，在我理解中，就是一个数据的全生命周期的管理，从采集到处理，拆分，过滤，整合，存储，到废弃。数据和数据之间可以相互转化，这种转化关系就是数据之间的血缘。
精细的数据血缘应该是字段级别的，如果做不到，做成表级别也可以。

架构

在这里插入图片描述

Type System: Atlas 允许用户为他们想要管理的元数据对象定义一个模型。该模型由称为 “类型” 的定义组成。“类型” 的实例被称为 “实体” 表示被管理的实际元数据对象。类型系统是一个组件，允许用户定义和管理类型和实体。由 Atlas 管理的所有元数据对象（例如Hive表）都使用类型进行建模，并表示为实体。
Ingest/Export：Ingest 组件允许将元数据添加到 Atlas。类似地，Export 组件暴露由 Atlas 检测到的元数据更改，以作为事件引发,可以通过kafka推送给下游组件，消费者可以使用这些更改事件来实时响应元数据更改。
Graph Engine：在内部，Atlas 通过使用图形模型管理元数据对象。以实现元数据对象之间的巨大灵活性和丰富的关系。图形引擎是负责在类型系统的类型和实体之间进行转换的组件，以及基础图形模型。除了管理图形对象之外，图形引擎还为元数据对象创建适当的索引，以便有效地搜索它们。
JanusGraph是一个开源的分布式图数据库。它具有很好的扩展性，通过多机集群可支持存储和查询数百亿的顶点和边的图数据
JanusGraph使用两个存储：默认情况下元数据存储配置为 HBase ，索引存储配置为 Solr。也可以通过构建相应的配置文件使用BerkeleyDB存储元数据存储和使用ElasticSearch存储 Index。元数据存储用于存储元数据对象本身，索引存储用于存储元数据属性的索引，其允许高效搜索。

概念

type

type相当于java中的类。
举一个type定义如下

 Name: hive_table
  MetaType: Class//该type的类型。支持Class，Struct，Trait，Array，Map，Int，String，Boolean等。
  SuperTypes: DataSet//相当于java的extend。因为我们定义hive表，所以从继承的
  Attributes:
      name: String (name of the table) //属性可以看成一个key-value。但实际上，属性有自己的内置属性。见下面
      db: Database object of type hive_db
      owner: String
      createTime: Date
      lastAccessTime: Date
      comment: String
      retention: int
      sd: Storage Description object of type hive_storagedesc
      partitionKeys: Array of objects of type hive_column
      aliases: Array of strings
      columns: Array of objects of type hive_column
      parameters: Map of String keys to String values
      viewOriginalText: String
      viewExpandedText: String
      tableType: String
      temporary: Boolean

entity

定义一张具体hive表实体的例子如下

 id: "9ba387dd-fa76-429c-b791-ffc338d3c91f"//向atlas定义对象时生成的唯一GUID。用于唯一表示该对象
  typeName: “hive_table”
  values:
      name: "customers"
      db: "b42c6cfc-c1e7-42fd-a9e6-890e0adf33bc"
      owner: "admin"
      createTime: "2016-06-20T06:13:28.000Z"
      lastAccessTime: "2016-06-20T06:13:28.000Z"
      comment: null
      retention: 0
      sd: "ff58025f-6854-4195-9f75-3a3058dd8dcf"
      partitionKeys: null
      aliases: null
      columns: ["65e2204f-6a23-4130-934a-9679af6a211f", "d726de70-faca-46fb-9c99-cf04f6b579a6", ...]
      parameters: {"transient_lastDdlTime": "1466403208"}
      viewOriginalText: null
      viewExpandedText: null
      tableType: "MANAGED_TABLE"
      temporary: false

属性

属性有自己的内置属性（属性的属性？）以上面的db和columns，其属性的定义如下

db:
      "dataTypeName": "hive_db",
      "isComposite": false,
      "isIndexable": true,
      "isUnique": false,
      "multiplicity": "required",
      "name": "db",
      "reverseAttributeName": null

  columns:
      "dataTypeName": "array<hive_column>",
      "isComposite": true,
      "isIndexable": true,
      “isUnique": false,
      "multiplicity": "optional",
      "name": "columns",
      "reverseAttributeName": null

安装

我们采用1.1.0版本。我司使用的架构是HDP（2.6）+ambari（2.5.2）。通过ambari最多能安装Atlas的0.0.8版本。岂可修，我们必须要手动安装。

加密配置部分

我们采用简单的用户名密码配置

######### Atlas Authorization #########
atlas.authorizer.impl=simple
atlas.authorizer.simple.authz.policy.file=atlas-simple-authz-policy.json

#### user credentials file
atlas.authentication.method.file.filename=${sys:atlas.home}/conf/users-credentials.properties

rest服务地址

#########  Server Properties  #########
atlas.rest.address=http://localhost:21000

存储配置

索引存储,我们使用solr作为索引存储，HBase作为元数据存储

solr

# Graph Search Index
atlas.graph.index.search.backend=solr5
atlas.graph.index.search.solr.mode=cloud
 atlas.graph.index.search.solr.zookeeper-url=<the ZK quorum setup for solr as comma separated value> eg: 10.1.6.4:2181,10.1.6.5:2181
 atlas.graph.index.search.solr.zookeeper-connect-timeout=<SolrCloud Zookeeper Connection Timeout>. Default value is 60000 ms
 atlas.graph.index.search.solr.zookeeper-session-timeout=<SolrCloud Zookeeper Session Timeout>. Default value is 60000 ms

hbase

# Graph Storage
# Set atlas.graph.storage.backend to the correct value for your desired storage
# backend. Possible values:
#
# hbase
# cassandra
# embeddedcassandra - Should only be set by building Atlas with  -Pdist,embedded-cassandra-solr
# berkeleyje
#
# See the configuration documentation for more information about configuring the various  storage backends.
#
atlas.graph.storage.backend=hbase
atlas.graph.storage.hbase.table=atlas

atlas.graph.cache.db-cache = true
atlas.graph.cache.db-cache-clean-wait = 20
atlas.graph.cache.db-cache-size = 0.5

#Hbase
#For standalone mode , specify localhost
#for distributed mode, specify zookeeper quorum here
atlas.graph.storage.hostname=<ZooKeeper Quorum>
atlas.graph.storage.hbase.regions-per-server=1
atlas.graph.storage.lock.wait-time=10000

完成上述必要配置后。我们就可以开始了。