开源元数据管理平台OpenMetadata开发环境搭建

原创 已于 2023-11-01 12:50:18 修改 · 3.3k 阅读 · 1 ·
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#1024程序员节 #大数据 #maven #数据库 #gitcode

于 2023-10-24 14:49:34 首次发布

开源的元数据管理平台很多。开源元数据管理平台是一种用于收集、存储和管理数据的工具，它们提供了一种可扩展的方式来组织和维护数据的元数据信息。以下是一些常见的开源元数据管理平台：

  1. Apache Atlas：Apache Atlas是一个开源的大数据元数据管理和数据治理平台，旨在帮助组织收集、整理和管理数据的元数据信息。它提供了丰富的元数据模型和搜索功能，可以与各种数据存储和处理平台集成。
  2. LinkedIn DataHub：LinkedIn DataHub是LinkedIn开源的元数据搜索和发现平台。它提供了一个集中式的元数据存储库，用于管理和浏览各种类型的数据集和数据资产的元数据信息。
  3. Amundsen：Amundsen是Lyft开源的数据发现和元数据管理平台。它提供了一个用户友好的界面，使用户可以搜索、浏览和贡献数据集的元数据信息。Amundsen还支持与其他数据工具和平台的集成。
  4. Metacat：Metacat是Netflix开源的数据发现和元数据管理平台。它提供了一个统一的接口来查找和浏览各种数据集的元数据信息，并支持与其他数据工具和服务的集成。

这些开源元数据管理平台都提供了各种功能，如元数据存储、搜索、浏览、数据资产关系管理、数据血统跟踪等，帮助组织更好地管理和利用数据的元数据信息。

而今天我们要介绍的OpenMetadata，希望提供一种元数据的管理标准，来让我们更好的管理元数据。

以上介绍来源1。

另外，关于元数据管理架构的发展，可参考之前我的一篇笔记4。

下面是本次开发环境搭建的操作记录，供大家参考。

0. 开发环境搭建

本人操作环境为MacOS，官方文档2有的内容此处不再重复，按照文档要求对机器开发环境进行检查，需要补充安装的是：

antlr4
rpm
jq

其中rpm为可选项，先不安装。其它两个安装指令为：

brew install jq
brew install antlr

安装最新版本的antlr可能会导致空白页问题，建议手动安装4.9.2版本

手动安装ANTLR 4.9.2

  1. 下载ANTLR 4.9.2的jar文件：
    从ANTLR的GitHub releases页面或官方网站下载ANTLR 4.9.2的jar文件。

  2. 移动jar文件到一个适当的目录：
    例如，可将它放在/usr/local/lib：

    mv path_to_downloaded_jar/antlr-4.9.2-complete.jar /usr/local/lib/

  3. 创建antlr4和grun的快捷方式：
    打开您的bash或zsh配置文件（.bashrc, .bash_profile, .zshrc等）并添加以下别名：

    alias antlr4='java -jar /usr/local/lib/antlr-4.9.2-complete.jar'
alias grun='java org.antlr.v4.gui.TestRig'

  4. 重新加载您的配置文件：
    如果您使用的是bash：

    source ~/.bash_profile

    如果您使用的是zsh：

    source ~/.zshrc

  5. 验证安装：

    antlr4

上述安装步骤完成后，antlr4别名可在命令行被识别，但在构建项目依旧可能不被识别，在 Maven 中它会报 command not found 错误。

为了解决这个问题，需创建一个名为 antlr4 的可执行脚本，并确保它位于你的 $PATH 中。

  1. 创建一个新的脚本文件：

    sudo nano /usr/local/bin/antlr4

  2. 将以下内容粘贴到编辑器中：

    #!/bin/bash
java -jar /usr/local/lib/antlr-4.9.2-complete.jar "$@"

    这里，"$@" 是一个特殊的变量，它会传递所有给该脚本的参数到 java -jar 命令。

  3. 保存并退出编辑器。

  4. 使脚本可执行：

    sudo chmod +x /usr/local/bin/antlr4

然后是：

git clone https://github.com/open-metadata/OpenMetadata
cd openmetadata
python3 -m venv env
source env/bin/activate
make install_dev
make install_test precommit_install

如果你在执行时遇到google-re2相关错误时，请按以下步骤解决

google-re2安装问题解决

1. Server端搭建

参考官方教程OpenMetadata Documentation: Get Help Instantly (open-metadata.org)进行操作。

先是通过docker部署Mysql，ProgreSQL和ES，但就这里的部署文档看不出来PostgreSQL有什么用，如果本地有MySQL和PostgreSQL的话（比如我），操作还复杂一些。比如修改对应docker-compose文件里面的端口号，以免于本地服务冲突：

ports:
- "3309:3306"

以上是MySQL端口的修改示例，将原来的3306改成了3309，容器端接口不变。但修改端口似乎对于整个项目的搭建会带来比较多负面影响，建议不修改。

接下来是项目整体打包，-DskipTests建议加上，可以跳过一大堆单元测试的运行（单元测试的报错很难处理）。

mvn clean install -DskipTests

打包后为了方便后续开发，最好在IDEA中去运行实例，中间需要注意JAVA环境配置如检查JAVA_HOME是否配置在正确的路径上。

中间因网络或其他问题导致中断可从失败的模块重新开始，如：

mvn install -rf :openmetadata-service

可能需要单个测试的模块

cd /Users/januswing/code/OpenMetadata/openmetadata-service/src/test/java/org/openmetadata/service/resources/bots/BotResourceTest.java
mvn -Dtest=BotResourceTest test

找到打包好的分发包，在OpenMetadata/openmetadata-dist/target/openmetadata-版本号这里，然后用以下命令执行Mysql表创建

sh bootstrap/bootstrap_storage.sh drop-create-all

记得不要cd进bootstrap，不然会执行失败，官方文档这里是有错的。

接下来，我们就可以在IDEA里面去Build和Run项目了，参考官方文档的配置没有问题。

其他已知问题

  • 如遇到localhost:8585显示空白页面，可能需切换antlr版本，或参考官方Troubleshooting：
  • If you see blank page at http://localhost:8585, please check the logs at logs/openmetadata.log. You might be encountering one of the following errors:
    - connection refused or unreachable - please confirm that MySQL and ES are reachable outside of docker by running docker ps and checking that ports 3306 and 9200 are listening on 0.0.0.0
    - If ElasticSearch in Docker on Mac is crashing, try changing Preferences -> Resources -> Memory to 4 GB
    - If ElasticSearch logs show high disk watermark [90%] exceeded, try changing Preferences -> Resources -> Disk Image Size to at least 16 GB
    - Public Key Retrieval is not allowed - verify that the JDBC connect URL in conf/openmetadata.yaml is configured with the parameter allowPublicKeyRetrieval=true
    - Browser console shows javascript errors, try doing a clean build. Some npm packages may not have been built properly.

环境或代码变更后，重新在根目录执行

mvn -DskipTests clean install

并IDEA中重新Run项目即可

  • 如遇到以下错误信息
Failed to execute goal org.codehaus.mojo:buildnumber-maven-plugin:1.4:create-metadata (default) on project openmetadata-service: Execution default of goal org.codehaus.mojo:buildnumber-maven-plugin:1.4:create-metadata failed.: NullPointerException

可以在日志中看到实际在执行的命令是：
Executing: /bin/sh -c cd '/Users/januswing/code/OpenMetadata/openmetadata-service' && 'git' 'rev-parse' '--verify' 'HEAD'

这个需要在openmetadata-service目录下返回当前分支上最新提交的完整 SHA-1 哈希值。如果你是直接下载github release源码包的话，就会有这个问题。

于是只需要把git构建好即可：

git init
git add .
git commit -m "initial commits"
  • openmetadata-java-client: Maven session does not declare a top level project
    修改根目录pom.xml，把sonar的execution部分注释掉
          <plugin>  
            <groupId>org.sonarsource.scanner.maven</groupId>  
            <artifactId>sonar-maven-plugin</artifactId>  
            <version>${maven.sonar-plugin.version}</version>  
<!--            <executions>-->  
<!--              <execution>-->  
<!--                <id>sonar-verify-execution</id>-->  
<!--                <phase>verify</phase>-->  
<!--                <goals>-->  
<!--                  <goal>sonar</goal>-->  
<!--                </goals>-->  
<!--              </execution>-->  
<!--            </executions>-->  
          </plugin>

sonar是一个用来扫描代码质量的东西，下载release包构建时估计是无法调用到github仓库对应的secrets导致。

2. ingest测试

元数据提取框架官方使用airflow实现，也可以通过connector连接其他的元数据提取框架。
单独部署openmetadata_ingestion的方式官方文档没有明说，我是通过

docker compose -f docker/development/docker-compose.yml up ingestion --build -d

来部署的，但这会导致docker里面多出一套mysql和es的容器。上述命令执行成功后，将两个多出来的容器删掉，然后修改conf/openmetadata.yaml如下：

metadataApiEndpoint: ${SERVER_HOST_API_URL:-http://host.docker.internal:8585/api}

重新Build & Run即可。

docker compose过程中可能会经常遇到网络问题，修改~/.docker/.config.json加上代理有可能可解决一部分网络问题，前提是你本地有代理。

{
        "auths": {
                "https://index.docker.io/v1/": {}
        },
        "credsStore": "desktop",
        "proxies": {
                "default": {
                        "httpProxy": "http://localhost:1088",
                        "httpsProxy": "http://localhost:1088",
                        "noProxy": "localhost,127.0.0.1,host.docker.internal"
                }
        }
}

做完上面步骤，就可以在Settings里面连接本地数据库进行测试了。

## 参考资料

[1] 项目介绍： 一体化元数据管理平台——OpenMetadata入门宝典
[2] 参考文档：OpenMetadata Documentation)
[3] 仓库地址：Open Standard for Metadata
[4] 第三代元数据架构：笔记-三代元数据目录架构

大数据领域的元数据管理
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05-07 1697
随着企业数据量以每年50%以上的速度增长（Gartner数据），异构数据源（数据库、数据湖、数据仓库、API接口等）的复杂度呈指数级上升。数据资产难以盘点：业务人员无法快速定位所需数据数据血缘不清晰：影响数据变更影响分析和故障排查数据质量失控：缺乏统一的质量评估体系合规风险：敏感数据泄露、数据使用权限混乱本文覆盖从元数据定义到落地实施的全生命周期，重点探讨技术实现细节和企业级应用实践，涉及金融、零售、制造等行业的典型场景。基础理论：定义核心概念，构建元数据管理知识体系。
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qq_21698517的博客
07-12 2459
(3)再点击仓库中的“Action”，我这里是已经有工作流了，你们的新仓库会有一个选项“simple workflow”，新建一个workflow,修改文件内容。2、使用Github Action + Skopeo 工具将镜像从Docker Hub同步到阿里云个人镜像仓库中，再从阿里云个人镜像仓库中拉取。记得修改username和password这两行，修改为刚刚的阿里云账号和设置的固定访问密码，最后一行需要更改为源和目标的仓库名称和镜像名称。（2）点击进入仓库，然后点击setting。
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04-25 760
特别适合Docker下载不了的同学
【记录】部署openmetadata镜像问题
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05-15 269
最近在了解openmetadata，在ubuntu上安装好docker和docker compose后，在启动服务容器时，报出error get https://registry-1.docker.io/v2/的问题（如下图）直接修改yml文件里的image即可，如下。
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10年老JAVA大数据技术人的专栏
02-15 2015
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openmetadata本地编译环境搭建
iMonster
08-06 1665
Docker 20 or higherJava JDK 17Antlr 4.9.2 - JQ - (osx) (Ubuntu)Maven 3.5.x or higher - (with Java JDK 11)Python 3.7, 3.8 or 3.9Node >=16.0.0 & Node
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07-07 5115
open-metadata 国内docker 容器部署。
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根据openmetadata的官方docker部署指导和docker-compose.yml文件，给出部署在两台服务器上的部署方案，包括各个服务是否需要部署在两台上
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<think>好的，我现在需要根据用户的要求，给出OpenMetadata的Docker部署在两台服务器上的方案。首先，我得回顾一下OpenMetadata的官方Docker部署指南和docker-compose.yml文件的结构，了解各个服务的作用和依赖关系。 用户的需求是将服务分布在两台服务器上，所以需要确定哪些服务可以分开部署，哪些需要在一起。根据微服务架构的常见模式，通常数据库、消息队列等基础设施可能需要独立部署，而应用服务可以根据负载分开。 首先，查看官方的docker-compose.yml，里面可能包含以下服务：MySQL/PostgreSQL作为元数据数据库，Elasticsearch用于搜索，Apache Airflow用于任务调度，OpenMetadata Server本身，以及可能的其他组件如Redis缓存、消息代理如Kafka或RabbitMQ等。 接下来，我需要分析这些服务之间的依赖关系。例如，OpenMetadata Server依赖数据库和Elasticsearch，Airflow也需要访问元数据数据库和OpenMetadata的API。因此，如果拆分到两台服务器，必须确保服务之间的网络通信是可行的，可能需要配置正确的网络和DNS或者IP地址。 然后考虑服务的可扩展性和高可用性。例如，数据库和Elasticsearch可能需要主从复制或集群配置，但这可能超出基础部署的范围，用户可能只需要简单的分拆到两台服务器，而不是完整的集群。因此，可能需要将数据库、Elasticsearch、消息队列等基础设施放在一台服务器，而OpenMetadata Server和Airflow放在另一台，但需要检查资源消耗是否平衡。 另外，用户可能希望将负载较高的服务分散开。例如，OpenMetadata Server和Airflow可能消耗较多资源，因此可以分别部署在两台服务器上，而数据库和Elasticsearch放在其中一台，或者分开。但需要注意，如果数据库和应用程序服务器分开，网络延迟可能会影响性能，需要确保两台服务器之间的网络连接良好。 还要考虑数据持久化的问题，例如数据库的数据目录、Elasticsearch的数据存储需要挂载到持久化卷，这在分拆部署时要确保存储路径正确，并且数据能够被对应服务访问。 接下来，可能需要调整docker-compose.yml文件，将其拆分为两个部分，分别对应两台服务器，然后修改服务间的连接配置，例如将数据库的连接字符串从localhost改为另一台服务器的IP或域名。同时，需要处理Docker网络的问题，可能需要创建覆盖网络（overlay network）以便跨主机通信，或者使用其他网络解决方案如Weave、Flannel等，但如果是简单的两台服务器，可能直接使用主机网络或配置静态IP。 另外，需要考虑端口开放情况，确保必要的端口在两台服务器之间是开放的，比如数据库的端口3306或5432，Elasticsearch的9200、9300等。 可能还需要使用Docker Swarm或其他编排工具来管理多主机部署，但用户可能只是手动分拆docker-compose服务到两台主机，因此需要手动分配服务，并配置相应的环境变量和网络设置。 总结可能的部署方案： 服务器A： - MySQL/PostgreSQL（元数据存储） - Elasticsearch（搜索） - Redis（缓存，如果有的话） - Kafka/RabbitMQ（消息队列，如果有的话） 服务器B： - OpenMetadata Server - Apache Airflow（包括相关组件如PostgreSQL for Airflow元数据，如果独立的话） - 可能需要连接服务器A的数据库和Elasticsearch 但需要确认Airflow是否也需要访问元数据数据库，如果是，那么Airflow所在的服务器B需要能访问服务器A的数据库。同时，OpenMetadata Server需要连接服务器A的数据库和Elasticsearch。 此外，可能还需要考虑Ingestion服务的位置，如果使用单独的容器进行元数据摄取，可能需要部署在服务器B或者另一台。 另一个考虑是负载均衡，如果OpenMetadata Server需要高可用，可能需要在两台服务器上都部署，并通过负载均衡器分发请求，但用户可能暂时只需要分拆到两台，而不是高可用。 因此，可能的最终方案是： 服务器1： - 数据库（MySQL/PostgreSQL） - Elasticsearch - 消息队列（如Kafka） 服务器2： - OpenMetadata Server - Apache Airflow - 可能的Ingestion容器 这样，服务器2运行应用服务，而服务器1运行数据存储和消息基础设施。需要确保服务器2能通过IP或域名访问服务器1的服务端口，并且在docker-compose文件中配置相应的环境变量，如数据库连接字符串指向服务器1的IP。 最后，需要检查各个服务的依赖和配置，确保跨服务器的通信正确，并且数据持久化设置正确。</think>根据OpenMetadata的Docker部署需求，以下是分两台服务器的部署方案及服务分配建议： --- ### **一、服务拆分原则** 1. **基础服务集中部署**：数据库、搜索服务等基础设施部署在**服务器A**，保障数据独立性和稳定性。 2. **应用服务分散部署**：核心业务组件（如OpenMetadata Server、Airflow）部署在**服务器B**，隔离计算密集型任务。 3. **网络要求**：确保两台服务器间**开放必要端口**（如MySQL的3306、Elasticsearch的9200），并配置域名/IP直连。 --- ### **二、服务分配方案** #### **服务器A（基础设施层）** - **必需服务**： - **MySQL/PostgreSQL**：存储元数据。 - **Elasticsearch**：支持搜索功能。 - **消息队列（如Kafka）**：若需异步通信。 - **可选服务**： - **Redis**：缓存加速（若配置）。 - **配置要点**： - 数据目录挂载到持久化存储。 - 设置远程访问权限（如MySQL用户允许从服务器B的IP连接）。 #### **服务器B（应用层）** - **必需服务**： - **OpenMetadata Server**：核心API和UI服务。 - **Apache Airflow**：任务编排和元数据摄取。 - **Airflow专用数据库**（如共用服务器A的MySQL，或独立部署PostgreSQL）。 - **可选服务**： - **Ingestion容器**：单独的数据摄取服务。 - **配置要点**： - 修改`docker-compose.yml`中服务依赖的地址，例如： ```yaml environment: OPENMETADATA_CONFIG_DATABASE_HOST: 服务器A_IP ELASTICSEARCH_HOST: 服务器A_IP ``` --- ### **三、关键调整步骤** 1. **拆分docker-compose文件**： - 将原文件拆分为`docker-compose-infra.yml`（服务器A）和`docker-compose-app.yml`（服务器B）。 - 移除跨服务器服务的本地依赖（如删除本地`network`绑定）。 2. **修改服务连接配置**： - 在服务器B的配置中，所有依赖服务器A的服务需替换`localhost`为服务器A的IP或域名。 - 示例（OpenMetadata Server连接数据库）： ```yaml environment: OPENMETADATA_CONFIG_DATABASE_URL: jdbc:mysql://服务器A_IP:3306/openmetadata_db ``` 3. **配置跨服务器网络**： - **方案1**：使用Docker Overlay网络（需Swarm模式）。 - **方案2**：直接通过IP+端口通信（需防火墙放行）。 --- ### **四、验证部署** 1. **检查服务连通性**： - 从服务器B执行`telnet 服务器A_IP 3306`确认数据库可达。 2. **日志监控**： - 观察OpenMetadata Server日志，确保无数据库或Elasticsearch连接报错。 3. **功能测试**： - 访问OpenMetadata UI，验证元数据读写和搜索功能正常。 --- ### **五、扩展建议** - **高可用部署**：若需提升可用性，可将Elasticsearch和数据库配置为主从集群。 - **负载均衡**：在流量较高时，可横向扩展OpenMetadata Server实例，通过Nginx分发请求。 通过以上方案，可实现资源合理分配，同时确保服务间跨服务器通信稳定。
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