前言:
今天小伙伴们对“apache访问密码”大致比较重视,小伙伴们都需要学习一些“apache访问密码”的相关知识。那么小编同时在网络上网罗了一些对于“apache访问密码””的相关文章,希望朋友们能喜欢,姐妹们快快来学习一下吧!一、功能简介
Atlas 是一组可扩展的核心基础治理服务,使企业能够高效地满足其在 Hadoop 中的合规性要求,并允许与整个企业数据生态系统集成。Apache Atlas 为组织提供开放的元数据管理和治理功能,以构建其数据资产的目录,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能力。
二、架构设计
Atlas 中主要有以下核心组件
1. Type元数据类型定义,这里可以是数据库,表,列等,还可以细分 mysql 表( mysql_table ),oracle 表( oracle_table )等,atlas自带了很多类型,如 DataSet,Process 等,一般情况下,数据相关的类型在定义类型的时候都会继承 DataSet,而流程相关的类型则会继承 Process,便于生成血缘关系。我们也可以通过调用 api 自定义类型。这是一切的起点,定义完类型之后,才能生成不同类型的元数据实体,生成血缘关系。
2. Classification分类,通俗点就是给元数据打标签,分类是可以传递的,比如 A 视图是基于 A 表生成的,那么如果 A 表打上了 a 这个标签,A 视图也会自动打上 a 标签,这样的好处就是便于数据的追踪。
3. Entity实体,表示具体的元数据,Atlas 管理的对象就是各种 Type 的 Entity。
4. Lineage数据血缘,表示数据之间的传递关系,通过 Lineage 我们可以清晰的知道数据的从何而来又流向何处,中间经历了哪些操作,这样一旦数据出现问题,可以迅速追溯,定位是哪个环节出现错误。
三、服务依赖
在安装Atlas前需要把一下软件都安装好,注意Kafka、Hadoop、Hive、Hbase、Solr都需要注册到同一个ZK下,不可使用自带的ZK。
服务
子服务
Zookeeper
QuorumPeerMain
Kafka
Kafka
MySQL
MySQL
Hadoop
HDFS:NameNode、SecondaryNameNode、DataNode
Yarn:NodeManager、ResourceManager
Hive
Hive
Hbase
HMaster、HRegionServer
Solr
Solr
Atlas
Atlas
四、Atlas安装与集成4.1 解压缩
tar -zxvf apache-atlas-2.1.0-server.tar.gz4.2 集成hbase
vim conf/atlas-application.properties atlas.graph.storage.hostname=host:2181
vim conf/atlas-env.sh export HBASE_CONF_DIR=/home/root/apache/hbase-2.0.5/conf4.3 集成Solr
vim conf/atlas-application.properties atlas.graph.index.search.solr.zookeeper-url=host:2181
创建 solr collection
sudo -i -u root /home/root/apache/solr-7.7.3/bin/solr create -c vertex_index -d /home/root/apache/atlas/apache-atlas-2.1.0/conf/solr -shards 3 -replicationFactor 2 -force sudo -i -u root /home/root/apache/solr-7.7.3/bin/solr create -c edge_index -d /home/root/apache/atlas/apache-atlas-2.1.0/conf/solr -shards 3 -replicationFactor 2 -force sudo -i -u root /home/root/apache/solr-7.7.3/bin/solr create -c fulltext_index -d /home/root/apache/atlas/apache-atlas-2.1.0/conf/solr -shards 3 -replicationFactor 2 -force
创建好后可以在页面上看到
4.4 集成kafka
vim conf/atlas-application.properties atlas.notification.embedded=falseatlas.kafka.data=/home/root/data/kafkaatlas.kafka.zookeeper.connect=host:2181atlas.kafka.bootstrap.servers=host:90924.5 Atlas服务配置
vim conf/atlas-application.properties atlas.rest.address=host:21000atlas.server.run.setup.on.start=falsetlas.audit.hbase.zookeeper.quorum=host:21814.6 集成hive
修改atlas-application.properties
vim conf/atlas-application.properties atlas.hook.hive.synchronous=falseatlas.hook.hive.numRetries=3atlas.hook.hive.queueSize=10000atlas.cluster.name=primary
修改hive-site.xml
vim hive-3.1.2/conf/hive-site.xml <property><name>hive.exec.post.hooks</name><value>org.apache.atlas.hive.hook.HiveHook</value></property>
安装hive-hook
tar -zxvf apache-atlas-2.1.0-hive-hook.tar.gz cp -r apache-atlas-hive-hook-2.1.0/* apache-atlas-2.1.0/
修改hive-env.sh
vim hive-3.1.2/conf/hive-env.sh export HIVE_AUX_JARS_PATH=/home/root/apache/atlas/apache-atlas-2.1.0/hook/hive
拷贝atlas-application.properties到hive conf目录
cp atlas-application.properties ../../../hive-3.1.2/conf/五、Atlas使用5.1 Atlas启动
bin/atlas_start.py
访问host:21000,账号和密码都是admin
5.2 初始化元数据
cd hook-binsh import-hive.sh5.3 增量同步
输入hive命令进入控制台,创建订单事实表
CREATE TABLE dwd_order_info (`id` STRING COMMENT '订单号',`final_amount` DECIMAL(16,2) COMMENT '订单最终金额',`order_status` STRING COMMENT '订单状态',`user_id` STRING COMMENT '用户 id',`payment_way` STRING COMMENT '支付方式',`delivery_address` STRING COMMENT '送货地址',`out_trade_no` STRING COMMENT '支付流水号',`create_time` STRING COMMENT '创建时间',`operate_time` STRING COMMENT '操作时间',`expire_time` STRING COMMENT '过期时间',`tracking_no` STRING COMMENT '物流单编号',`province_id` STRING COMMENT '省份 ID',`activity_reduce_amount` DECIMAL(16,2) COMMENT '活动减免金额',`coupon_reduce_amount` DECIMAL(16,2) COMMENT '优惠券减免金额',`original_amount` DECIMAL(16,2) COMMENT '订单原价金额',`feight_fee` DECIMAL(16,2) COMMENT '运费',`feight_fee_reduce` DECIMAL(16,2) COMMENT '运费减免') COMMENT '订单表'ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t';
创建地域维表
CREATE TABLE dim_base_province (`id` STRING COMMENT '编号',`name` STRING COMMENT '省份名称',`region_id` STRING COMMENT '地区 ID',`area_code` STRING COMMENT '地区编码',`iso_code` STRING COMMENT 'ISO-3166 编码,供可视化使用',`iso_3166_2` STRING COMMENT 'IOS-3166-2 编码,供可视化使用') COMMENT '省份表'ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t';
上传测试数据
cd /home/root/apache/hive-3.1.2/test-data hdfs dfs -put base_province.txt /home/root/data/hive/warehouse/my_db.db/dim_base_province hdfs dfs -put order_info.txt /home/root/data/hive/warehouse/my_db.db/dwd_order_info
创建需求表,根据订单事实表和地区维度表,求出每个省份的订单次数和订单金额
CREATE TABLE `ads_order_by_province` (`dt` STRING COMMENT '统计日期',`province_id` STRING COMMENT '省份 id',`province_name` STRING COMMENT '省份名称',`area_code` STRING COMMENT '地区编码',`iso_code` STRING COMMENT '国际标准地区编码',`iso_code_3166_2` STRING COMMENT '国际标准地区编码',`order_count` BIGINT COMMENT '订单数',`order_amount` DECIMAL(16,2) COMMENT '订单金额') COMMENT '各省份订单统计'ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t';
执行sql导入
set hive.execution.engine=spark; insert into table ads_order_by_provinceselect'2021-08-30' dt,bp.id,bp.name,bp.area_code,bp.iso_code,bp.iso_3166_2,count(*) order_count,sum(oi.final_amount) order_amountfrom dwd_order_info oileft join dim_base_province bpon oi.province_id=bp.idgroup by bp.id,bp.name,bp.area_code,bp.iso_code,bp.iso_3166_2;
再导入到拷贝表一份
CREATE TABLE `ads_order_by_province_copy` (`dt` STRING COMMENT '统计日期',`province_id` STRING COMMENT '省份 id',`province_name` STRING COMMENT '省份名称',`area_code` STRING COMMENT '地区编码',`iso_code` STRING COMMENT '国际标准地区编码',`iso_code_3166_2` STRING COMMENT '国际标准地区编码',`order_count` BIGINT COMMENT '订单数',`order_amount` DECIMAL(16,2) COMMENT '订单金额') COMMENT '各省份订单统计'ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'; set hive.execution.engine=spark; insert into table ads_order_by_province_copyselect * from ads_order_by_province;5.4 血缘查询结果
我们可以看到,经过上面的sql操作,Atlas已经记录好了血缘关系
六、工作原理
其实就是通过hive-hook监听数仓数据变化,把监听信息发Kafka : ATLAS_HOOK,消息体就是对Atlas数据模型的定义
Atlas读取到消息后会生成数据模型,存储到 Hbase 中,生成表与表,列与列的血缘关系依赖,在前台展示给用户查看。
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