Atlas 元数据管理学习
概述
Apache Atlas 是 Hadoop 社区为解决 Hadoop 生态系统的元数据治理问题而产生的开源项目,它为
Hadoop 集群提供了包括 数据分类、集中策略引擎、数据血缘、安全和生命周期管理 在内的元数据治
理核心能力。
1、Atlas 支持各种 Hadoop 和非 Hadoop 元数据类型
2、提供了丰富的 REST API 进行集成(非常容易扩展,自己开发WEB)
3、对数据血缘的追溯达到了字段级别,这种技术还没有其实类似框架可以实现(最牛B亮点)
4、对权限也有很好的控制
Apache Atlas 架构
Apache Atlas 核心组件
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。要在 Atlas 中存储新类型的元数据,需要了解类型系统组件的概念。
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,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。
Titan:目前,Atlas 使用 Titan 图数据库来存储元数据对象。 Titan 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(为了实现快速检索)。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。
Integration
两种方法管理 Atlas 中的元数据
API:Atlas 的所有功能都可以通过 REST API 提供给最终用户,允许创建,更新和删除类型和实
体。它也是查询和发现通过 Atlas 管理的类型和实体的主要方法。
Messaging:除了 API 之外,用户还可以选择使用基于 Kafka 的消息接口与 Atlas 集成。这对于将
元数据对象传输到 Atlas 以及从 Atlas 使用可以构建应用程序的元数据更改事件都非常有用。如果
希望使用与 Atlas 更松散耦合的集成,这可以允许更好的可扩展性,可靠性等,消息传递接口是特
别有用的。Atlas 使用 Apache Kafka 作为通知服务器用于钩子和元数据通知事件的下游消费者之
间的通信。
事件由钩子(hook) 和 Atlas 写到不同的 Kafka 主题:
ATLAS_HOOK:来自各个组件的 Hook 的元数据通知事件通过写入到名为 ATLAS_HOOK 的 Kafka
topic 发送到 Atlas(消息入口:采集外部元数据)
ATLAS_ENTITIES:从 Atlas 到其他集成组件(如 Ranger)的事件写入到名为 ATLAS_ENTITIES 的
Kafka topic(消息出口:暴露元数据变更事件给外部组件)
Metadata source:
Atlas 支持与许多元数据源的集成,将来还会添加更多集成。
- Hive:通过 hive bridge, atlas 可以接入 Hive 的元数据,包括 hive_db / hive_table /
hive_column / hive_process / hive_db_ddl / hive_table_ddl 等 - Sqoop:通过 sqoop bridge,atlas 可以接入关系型数据库的元数据,包括
sqoop_operation_type / sqoop_dbstore_usage / sqoop_process / sqoop_dbdatastore - Falcon:通过 falcon bridge,atlas 可以接入 Falcon 的元数据,包括 falcon_cluster /
falcon_feed / falcon_feed_creation / falcon_feed_replication / falcon_process - Storm:通过 storm bridge,atlas 可以接入流式处理的元数据,包括 storm_topology /
storm_spout / storm_bolt / storm_node
Atlas 集成大数据组件的元数据源需要实现以下两点: - 首先,需要基于 atlas 的类型系统定义能够表达大数据组件元数据对象的元数据模型(例如 Hive
的元数据模型实现在org.apache.atlas.hive.model.HiveDataModelGenerator); - 然后,需要提供 hook 组件去从大数据组件的元数据源中提取元数据对象,实时侦听元数据的变更
并反馈给 atlas;
Apache Atlas 核心特性:
1、数据分类
2、集中审计
3、搜索与血缘
4、安全与策略引擎
安装
- 下载
https://www.apache.org/dyn/closer.cgi/atlas/2.1.0/apache-atlas-2.1.0-sources.tar.gz - 解压缩
tar -zxvf apache-atlas-2.1.0-sources.tar.gz -C apps/ - 修改编译配置
vim pom.xml
主要修改的是 hbase 和 solr:
<hadoop.version>2.8.3</hadoop.version>
<hbase.version>2.2.5</hbase.version>
<solr.version>7.7.3</solr.version>
<hive.version>3.1.0</hive.version>
<kafka.version>2.0.0</kafka.version>
<storm.version>1.2.0</storm.version>
<zookeeper.version>3.4.14</zookeeper.version>
<kafka.scala.binary.version>2.11</kafka.scala.binary.version>
<calcite.version>1.16.0</calcite.version>
<falcon.version>0.8</falcon.version>
<sqoop.version>1.4.6.2.3.99.0-195</sqoop.version>
<curator.version>4.0.1</curator.version>
<elasticsearch.version>5.6.4</elasticsearch.version>
修改 distro 项目的 pom信息:
<hbase.tar>http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hbase/${hbase.version}/hba
se-${hbase.version}-bin.tar.gz</hbase.tar>
<solr.tar>http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/lucene/solr/${solr.version}
/solr-${solr.version}.tgz</solr.tar>
- 编译
调高 maven 使用内存
export MAVEN_OPTS="-Xms2g -Xmx2g"
先去下载所有的 jar: mvn dependency:tree
mvn clean package -DskipTests -Pdist -Denforcer.skip=true -Dmaven.test.skip=true - 获取安装包
编译完成之后,会产生打包结果(apache-atlas-2.1.0-bin.tar.gz),所在位置是:源码目录中的新出现的 distro/target 目录
编译的时候遇到找不到相应的包,需要 pom.xml增加相应的依赖。
安装巨复杂 需要各种配置,不建议。
推荐方式 直接 在 Ambari 中启动安装引导程序
API 二次开发
- Type:Atlas 中的 “类型” 是一个定义, 说明如何存储并访问特定类型的元数据对象,。类型表示一个特征
或一个特性集合, 这些属性定义了元数据对象。具有开发背景的用户将识别类型的相似性, 以面向对象编
程语言的 “Class” 定义或关系的 “table schema”数据库。 - Entity:Atlas 中的一个 “实体” 是类 “type” 的特定值或实例, 因此表示特定的现实世界中的元数据对
象。回指我们的面向对象的类比编程语言, “instance” 是某个 “Class” 的 “Object”。 - Attribute:属性定义在复合 metatypes 中, 如 Class 和 Struct。可以简单将属性称为具有名称和
metatype 值。然而 Atlas 中的属性有更多的属性来定义与 type system 相关的更多概念。
Restful API
- 获取所有的types:http://bigdata23:21000/api/atlas/types
- 所有所有的types:http://bigdata23:21000/api/atlas/types?type=STRUCT 或者 http://bigdata23:210
00/api/atlas/types?type=CLASS 或者 http://bigdata23:21000/api/atlas/types?type=TRAIT - 获取某一个type:http://bigdata23:21000/api/atlas/types/hive_column
- 创建新type:http://bigdata23:21000/api/atlas/type
- 创建新entity:http://bigdata23:21000/api/atlas/entities (entities:是一个数组)
- 获取一个entity:http://bigdata23:21000/api/atlas/entities/guid (guid是entity的id)
- 获取一个包含某个attribute(属性)的entity:http://bigdata23:21000/api/atlas/entities?type=type_na
me&property=unique_attribute_name&value=unique_attribute_value - 更新entity的一个attribute属性:http://bigdata23:21000/api/atlas/entities/GUID