数仓元数据管理之Atlas web UI以及自定义开发(2.1.0)

Apache Atlas数据治理开源项目源代码解析 Apache Atlas版本号:2.0.0 从官方网站下载Apache Atlas2.0.0版本源代码,用开发工具(如IntelliJ IDEA)打开。 根目录结构 一、3party-licenses 第三方组件许可,可以看出Atlas主要用到的第三方技术组件,绝大部分是前端技术组件,janusgraph和titan是图数据库组件,JanusGraph是Titan的继承... 阅读详情

数仓元数据管理之Atlas web UI以及自定义开发(2.1.0)

1. 背景

  1. 数仓开发中,当数据库,表比较多,又需要进行这些表,数据库的元数据管理和梳理时,就需要使用到元数据管理工具。
  2. atlas就是一款数仓中元数据管理框架,但由于是开源框架,本身并没有将所有企业开发中需要涉及到功能都提供,剩余部分需要自行根据需求开发,所以提供了基本的web页面和功能(个人认为就是演示使用),以及API,可以让企业按照自身需求做开发。

2. web ui

  1. ApacheAtlasUI功能包括4部分
  • create entity:创建实体(创建数据资产的元数据–人工录入元数据)
    (在atlas中,有大量的对各类数据资产适配的描述定义:实体类型!
    hive_table; hive_db;hive_column;hive_process;hdfs_path,…,如果我们有一个数据资产,没有对应的内置实体类型,可以自己去定义一个你的实体类型,来描述你的这个数据资产)
  • search:搜索查看
  • classfication:分类管理
  • glossary:对数据资产标记“术语”(标签)
  1. Create Entity
    在这里插入图片描述

atlas跟HDFS之间没有开发好的元数据钩子,atlas是无法自动感知到hdfs中数据资产的属性、操作记录等信息的;这时,我们可以手动去为atlas创建这些信息
用到的功能就是 create new entity

如hdfs中有一个目录/aaa/bbb
在这里插入图片描述
我们手动去创建一个数据资产的描述(元数据)时,有很多信息,在页面的表单中没有提供填写的输入框
注意,手动录入对于企业开发来说是比较低效的,一般是联合web端开发,开发自己的自定义web页面,但需要跟web开发解说接口使用的出入参数含义
http://atlas.apache.org/api/v2/index.html
在这里插入图片描述

  1. 数据分类
    atlas中有两套分类体系: classification / glossary
  • classification
    演示,为一张hive的表分配类别
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    创建完类别定义后,就可以在类别名称列表中看到
    在这里插入图片描述
    在类别体系创建好之后,就可以为我们的数据资产分配类别了
    一个数据资产,可以被分配到多个classification类别;
    有了类别体系后,就可以方便地通过类别,查找该类别下的所有数据资产
    可以视为,这些类别和分类,就是对数据库和数据表打标签,方便做数据查询和筛选,管理

  • glossary
    在这里插入图片描述
    可以在glossary列表中看到创建的结果
    在这里插入图片描述
    在创建好的glossay(词汇)中添加term(词)
    创建后查看结果
    在这里插入图片描述
    glossay创建后,就可以为数据资产打上glossay标记
    在这里插入图片描述
    数据资产被分配了glossary和term之后,就可以按照term来搜索了
    在这里插入图片描述

  1. 数据搜索
    在这里插入图片描述
    查询条件有
    Type、Classification、Term、Text。还可以保存常用的查询条件组合。
    basic search示例:
    在这里插入图片描述

  2. 高级搜索
    高级搜索,就是用DSL语法,来自己创建灵活的搜索条件
    在这里插入图片描述
    注意,官方这里有文档告诉如何使用高级搜索,照着使用即可
    在这里插入图片描述
    更多关于atlas DSL搜索语法,请参考官方手册 http://atlas.apache.org/#/SearchAdvance

  3. 血统

Atlas WebUI 搜索到某个表后,可以看到这个表的Lineage
在这里插入图片描述

其实血统的概念和spark中的血统概念一样,其实就是数据之间的关系。
如hive中,数据是来资源表和表之间的怎样处理的结果,表和表数据之间的关系。

如hive中:
insert into table t_c
select id,name,age
from t_a where id>2;

在这里插入图片描述

3. 自定义API

  1. 手册介绍
    在这里插入图片描述
    atlas的restapi,官方提供了一个在线试用工具
    在这里插入图片描述
  2. shell调用案例(curl)
    在这里插入图片描述
  • 查看Atlas Metadata Server节点状态
curl -s -u admin:admin "http://doit33:21000/api/atlas/admin/status"

ACTIVE:此实例处于活跃状态,可以响应用户请求。
PASSIVE:此实例处于被动状态。它会将收到的任何用户请求重定向到当前ACTIVE实例。
BECOMING_ACTIVE:此实例正在转换为ACTIVE实例,在此状态下无法为用户提供请求服务。
BECOMING_PASSIVE:此实例正在转换为PASSIVE实例,在此状态下无法为用户提供请求服务。

  • 查看Atlas版本和描述 GET /admin/version
url -s -u admin:admin "http://doit33:21000/api/atlas/admin/version"
  • 基本搜索 GET /v2/search/basic
curl -s -u admin:admin "http://doit33:21000/api/atlas/v2/search/basic?typeName=hive_table"
  1. postman
    整体和curl类似,不过有了ui图形化界面
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    注意,如果对接口有疑问,可以使用现有网页调用接口,观察一下必须要的参数和返回数据结构
数据治理-Atlas元数据管理 基础介绍及使用 数据治理-Atlas元数据管理 数据资产的管理系统(数仓元数据管理系统) atlas 的底层存储 :janusGraph 图数据库 --(依赖于hbase 和 solr) atlas的核心功能层: core --相当于javaee里面的service层 atlas对外提供服务的一层:integration(api层) --相当于javaee里面的 controller层 外界要将元数据 录入(注入)到 atlas中去,通过kafka进行对接 核心组件 1 Core Atlas 使用 JanusGr 阅读详情

相关推荐

开源Data Catalog选型实战:5个真实落地的工具深度对比

数据目录(Data Catalog)是现代数据治理体系的核心基础设施,本质是为数据资产建立可发现、可理解、可信任、可管控的元数据中枢。其技术原理涵盖元数据自动采集、血缘关系追踪、语义化搜索、细粒度权限控制与治理闭环机制。在金融、政务、制造等强监管场景中,它直接支撑数据合规、质量保障与AI可信训练;在互联网与SaaS企业中,则显著提升分析师自助取数效率与跨团队协作透明度。本文基于Apache Atlas、DataHub、Marquez、Amundsen和OpenMetadata五大主流开源方案,在真实生产环境

weixin_30363509的博客 448

阿里巴巴开源移动容器化框架Atlas的技术演进之路

摘要:在2017云栖大会深圳峰会开源专场上,阿里巴巴手淘技术部资深技术专家倪生华(玄黎)做了题为《Atlas-容器化演进之路》的精彩演讲,玄黎从Atlas的发展、特性、技术原理以及开源运作等四个方面为大家分享了手淘的移动容器化框架Atlas的技术演进之路。面对All in手淘的航母战略,如何实现组件化?本文不容错过。 以下内容根据嘉宾演讲视频以及PPT整...

weixin_34306593的博客 446

Hadoop生态系统企业级应用与优化指南

分布式存储与计算是构建现代数据平台的核心技术,Hadoop生态系统通过模块化架构实现了从数据摄入到分析可视化的全生命周期管理。其技术原理基于分布式文件系统HDFS和资源调度框架YARN,配合Spark、Flink等计算引擎处理海量数据。在企业级应用中,安全架构需实现传输加密、存储加密和细粒度访问控制的三层防护,同时通过组件版本兼容性管理和自动化扩缩容脚本保障系统稳定性。典型应用场景包括金融风控、电商大促等需要处理高并发、高吞吐数据的领域,其中Kafka分区调整与Spark动态资源分配的联动优化尤为关键。通过

angou6476的博客 364

Apache atlas使用说明(UI功能详解)

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

x_iaoa_o的博客 2万+

大数据数据质量监控平台搭建:基于开源工具的一站式解决方案

(字段非空);(字段唯一);(字段值在某个范围内)。GE支持几乎所有主流数据源:Hive、Spark、Pandas、SQLite、Kafka等,非常适合大数据场景。ods_user通过以上步骤,我们搭建了一套全链路、自动化、可闭环元数据管理:用Apache Atlas理清数据血缘和业务含义;数据校验:用Great Expectations定义"数据的规矩";任务调度:用Airflow实现定时自动校验;可视化监控:用Superset打造实时dashboard;闭环修复。

SuperAGI2025 430

【信息科学与工程学】【数据科学】第一百二十二篇 大数据产品中的函数与算法01

它通常指。下面按照你给出的表格列💡 说明:下表中的"产品"以开源/主流商业组件为具象载体(Hadoop、Spark、Flink、Kafka、Hive、HBase、Iceberg、Atlas、Ranger、TensorFlow 等),它们共同构成一个完整的大数据产品家族;代码为实现示例,用于说明算法在工程系统中的落地方式。

weixin_49199313的博客 199

Apache Atlas UI功能详解

Apache Atlas UI 功能详解 ApacheAtlasUI功能包括3部分:SEARCH、CLASSIFICATION、GLOSSARY SEARCH Search模块包括Base Search、Advanced Search两种Entity查询功能和Entity创建功能。 Base Search 查询条件有Type、Classification、Term、Text。还可以保...

weixin_42984982的博客 1万+

Apache Atlas 2.3.0部署实战:从tar.gz到数据血缘治理落地

数据治理是企业在数字化转型中绕不开的核心议题,而元数据管理则是数据治理的基石。在复杂的Hadoop生态中,Hive、Spark、Kafka等组件不断产生海量元数据,如何理清表与表之间的关联、上游来源与下游影响,成为数据平台工程师面临的真实痛点。数据血缘作为元数据管理的关键能力,能够清晰还原数据流动链路,帮助企业定位问题、影响分析和合规审计。Apache Atlas作为开源的数据治理平台,通过统一采集各组件元数据,构建实体关系图谱,并提供分类、标签、检索和审计能力,为大数据平台提供了可落地的治理方案。本文围绕

weixin_29044157的博客 278

数据治理的王者——Apache Atlas

一、Atlas是什么? 在当今大数据的应用越来越广泛的情况下,数据治理一直是企业面临的巨大问题。 大部分公司只是单纯的对数据进行了处理,而数据的血缘,分类等等却很难实现,市场上也急需要一个专注于数据治理的技术框架,这时Atlas应运而生。 Atlas官网地址:https://atlas.apache.org/ Atlas是Hadoop的数据治理和元数据框架。 Atlas是一组可扩展和可扩展的核心...

大数据流动 2966

Apache Atlas 2.0.0-SNAPSHOT 编译部署与生产实践指南

在大数据平台建设过程中,元数据管理和数据血缘追踪是数据治理的核心环节。Apache Atlas 作为 Apache 基金会旗下的元数据治理框架,通过统一的类型系统与图存储模型,为数据资产提供结构化的“户口本”和“族谱”,帮助组织清晰掌握数据来源、流转路径与权限归属。其技术原理基于实体关系图与事件通知机制,支持从 Hive、Spark 等组件采集元数据并自动构建血缘链路。实际应用中,从源码编译 Atlas 发行包往往面临前端依赖、Hive 插件、存储适配等多重挑战,部署时的 HBase、Solr、Kafka

weixin_29031161的博客 286

Atlas-UI-Framework:所有Mendix应用程序的绝妙用户界面的最短路径

对于Atlas 3 UI,请 我们一直在使用新技术来改进我们的代码库。 因此,我们将新的Atlas 3主题包移至了 Mendix Atlas 2用户界面 Mendix Atlas UI是使用Mendix制作精美应用程序的基础。 有关该框架的更多信息,请转到。 有用的工具 结构 Mendix能够创建美观且用户友好的UI。 我们的Atlas UI框架展示了其一些可能性。 在这里,您将找到我们框架的基本概述。 theme/ ├── styles/ | ├── native/ | | ├── ts/ // Will not be in the Atlas UI Resources module | | ├── js/ | | ├── app/ | | | ├── _custom-variables.js | | |

【Atlas快速入门】

之前的公司在数据中台的项目上调研决定启用了Atlas作为我们数据血缘管理的工具,让我给大家写了一份Atlas快速入门的文档,所以在这里我将这篇文档以一个纯新手视角的方式再一次优化,希望能够帮助大家更好的快速上手使用Atlas。Atlas为组织提供了开放的元数据管理和治理功能,以建立其数据资产的目录,对这些资产进行分类和治理,并为数据科学家,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。 而如果想要对这些数据做好管理,光用文字、文档等东西是不够的,必须用图,Atlas就是把元数据变成图的工具。说明元数据

2d3d图像算法 halcon\opencv\c++\pcl\vtk\coluldcompare工具 程序员 学习者 992

atlas-ui:跟踪可视化工具

阿特拉斯

Atlas快速入门

帮助大家更好的快速上手使用Atlas

fx67ll的博客 4474

Rocfall安装包&安装教程

Rocfall 第一步:下载安装包 下载路径: 链接:https://pan.baidu.com/s/1Dzvxzv67dSPRi7f7ZT9EeA 提取码:o9pl 第二部:安装 安装包解压 选择part1进行解压 点击Setup.exe启动安装 生成Serial Number 替换启动程序 安装完毕 素材来源于网络(禁止用于商业仅用于完成毕业设计和研究使用) 谢谢! ...

cym的博客 8702

ffmpeg 4.4 cenc-aes-ctr 加解密 MP4 工程性质分析

ffmpeg 4.4 cenc-aes-ctr 加解密 MP4 工程性质分析

Dream_Dynasty的博客 3045

基于智能代理的埋点治理与数仓工作流自动化实践

在数据仓库与数据治理领域,埋点数据作为核心数据源,其质量直接决定了上层分析的准确性与价值。传统埋点管理依赖人工传递与解释,常导致数据定义模糊、格式不一,形成数据质量黑洞与资产孤岛。其根本解决之道在于将离散的流程重构为自动化、资产化的工作流,通过引入规则引擎与智能代理(Agent)技术,实现从需求到资产的端到端自动化。智能代理(如文中提及的Hermes Agent)作为工作流的执行单元,能够监听事件、执行规则、校验数据并同步资产,将数据质量校验、血缘关系管理等治理动作内嵌至流程中。这种模式尤其适用于需要高一致

weixin_33904756的博客 331

图腾柱无桥PFC控制逻辑解析:从双闭环到电压前馈的设计演进

本文深入解析图腾柱无桥PFC控制逻辑的设计演进,从经典双闭环控制到电压前馈技术的实现。通过分析功率波动问题和动态响应慢的症结,提出引入电压前馈的解决方案,并详细探讨数字实现中的关键注意事项。文章还涵盖控制框图的构建、稳定性分析方法及实际应用中的调参技巧,为开关电源设计提供实用指导。

weixin_29268267的博客 572

Hive 表注释与元数据管理:提升表可读性的实操技巧

注释内容规范:注释应清晰、简洁,覆盖表用途、字段定义和业务上下文。避免技术黑话。一致性管理:团队统一注释模板(如“字段名: 描述;示例”)。定期维护:在表结构变更时同步更新注释,确保元数据始终最新。可读性收益:通过这些技巧,查询效率提升20%以上(基于经验数据),团队协作更高效。通过以上实操技巧,您能显著提升Hive表的可读性和可维护性。如需深入,建议参考Hive官方文档的元数据章节。

2501_94072725的博客 1407

沧小海深入剖析xilinx的GTP/GTX核,掌握高速串行收发机制——第六章 接收端结构及功能说明

总目录在这哦~ https://blog.csdn.net/z123canghai/article/details/107700878 第六章 接收端结构及功能说明 子目录 6.1 RX的模拟前端 6.2 RX的OOB信号 6.3 RX的均衡器 6.4 RX的CDR 时钟数据恢复 6.5 RX时钟输出结构 6.6 RX 的极性控制 6.7 RX 的PRBS 6.8 Rx字节、字的对齐功能 6.9 Rx接收弹性缓冲区 6.10 Rx的时钟纠正 6.11 Rx接收通道绑定 6...

滄海的博客 1万+

抖音无水印视频爬虫实战:从抓包分析到批量下载指定用户作品

抖音作为当前最受欢迎的短视频平台,拥有海量的优质内容。很多用户希望备份自己或他人的作品,但抖音官方并未提供批量下载功能,且直接下载的视频带有平台水印。本文将带领大家从零开始,通过抓包分析、设备模拟、请求签名等核心技术,实现一个完整的抖音无水印视频爬虫系统。本文仅供技术学习和个人备份使用,请勿将爬取的内容用于商业用途或侵犯他人版权,爬取频率请控制合理范围内。目录一、前言二、技术栈概览三、准备工作3.1 环境搭建3.2 抓包分析步骤3.3 关键API发现四、核心技术解密4.1 X-Gorgon签名算法。

2201_76125261的博客 846

Hive大数据仓库实战:从环境搭建到SQL优化与表设计避坑指南

在大数据技术栈中,数据仓库是存储和管理海量结构化数据的核心组件,其核心原理是通过特定的数据模型和组织方式,支持高效的离线分析与历史数据回溯。Hive作为构建在Hadoop生态系统之上的经典数据仓库工具,其技术价值在于将SQL-like查询转换为分布式计算任务,使得开发者能够以熟悉的SQL语法处理PB级数据,极大地降低了大数据处理的门槛。在实际的工程实践中,Hive广泛应用于ETL(数据抽取、转换、加载)流程、离线报表生成、用户行为分析等场景。然而,要稳定高效地驾驭Hive,必须深入理解其架构依赖与执行机制,

weixin_33801856的博客 368

学Simulink——基于故障诊断与容错控制的场景实例:并网逆变器在短路故障下的动态响应及恢复策略

本文详细介绍了使用Simulink进行并网逆变器短路故障模拟与保护策略设计的方法。通过构建高精度逆变器模型,模拟IGBT击穿和桥臂直通故障,分析动态响应特性。重点设计了基于Stateflow的微秒级快速保护逻辑,包括过流检测、PWM闭锁和故障报警。同时提出完整的恢复策略流程,涵盖放电、去磁、自检和软启动等关键步骤。仿真结果表明,该方法能在200μs内有效限制短路电流,保护器件安全,并实现系统可靠恢复。文章还探讨了硬件保护协同、多级保护和预测保护等高级策略,为新能源系统的安全运行提供了重要参考。

amy_mhd的博客 143
上一篇: 数仓元数据管理之Atlas安装配置及原理(2.1.0)
下一篇: 数仓元数据管理之Atlas 整合hive HBase Sqoop(2.1.0)
闻香识代码
博客等级 码龄12年 314粉丝 223原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值