参考:官网:https://atlas.apache.org简单介绍:https://cloud.tencent.com/developer/article/1544396 GG #web部署:官网:https://atlas.apache.org/#/Installation 一、Atl
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2023-08-29 18:46:20
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正文共： 9053字 12图预计阅读时间： 23分钟 前几天，Datahub提供了最新的字段级别数据血
原创
2023-06-04 08:22:49
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目录一、概念背景介绍1.1 概述1.2 核心特性1.3 Atlas的组件1.4 Apache Atlas依赖HDP组件1.5 类型系统1.6 类型系统二、Atlas 元数据血缘2.1 atlas 配置文件1.Atlas数据库2.Grapth Titan3.hive-site.xml 配置文件4.hbase-site.xml配置文件2.2 hive_db Type示例1. hive中创建数据库2.在
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2024-01-21 09:46:56
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# 实现 Atlas Hive 数据血缘的指南
数据血缘（Data Lineage）是数据管理中的一个重要概念，它涉及数据的来源、变化和去向。Atlas 是一个开源项目，提供元数据管理和数据血缘的可视化，而 Hive 是一个分布式数据仓库工具，用于处理大规模数据。下面将介绍如何在 Atlas 中实现 Hive 的数据血缘。
## 流程概述
实现 Atlas Hive 数据血缘的整体流程如下表
1. 马哈鱼数据血缘分析工具简介马哈鱼数据血缘分析工具（英文名称为 Gudu SQLFlow ）是一款用于分析 SQL 语句，并发现其中数据血缘关系的分析软件，经常和元数据管理工具一起使用，是企业数据治理的基础工具。如果你对 SQL 语言不熟悉，那么本文可能不适合你阅读。阅读本文无需事先有数据血缘相关的知识，只要把数据血缘关系简单的理解为数据库中两个或多个表之间的数据依赖关系即可。我们通过分析下面
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2023-10-01 19:06:23
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环境篇：Atlas2.1.0兼容CDH6.3.2部署Atlas 是什么?Atlas是一组可扩展和可扩展的核心基础治理服务，使企业能够有效地满足Hadoop中的合规性要求，并允许与整个企业数据生态系统集成。Apache 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。如果没有Atl
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2024-06-22 14:54:39
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第1章 Atlas入门
1.1 Atlas概述
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）表与表之间的血缘依赖 2）字段与字段之间的血缘依赖
1.2 Atlas架构原理
1.3 Atlas2.0特性
（1）更新了组件可以使用Hadoop3.1,Hive3
0、背景字段血缘是在表处理的过程中将字段的处理过程保留下来。为什么会需要字段血缘呢？有了字段间的血缘关系，便可以知道数据的来源去处，以及字段之间的转换关系，这样对数据的质量，治理有很大的帮助。Spark SQL 相对于 Hive 来说通常情况下效率会比较高，对于运行时间、资源的使用上面等都会有较大的收益。平台计划将 Hive 任务迁移到 Spark SQL 上，同时也需要实现字段血缘的功能。Hiv
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2023-10-24 09:47:14
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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
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2023-10-23 10:36:45
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https://www.luogu.com.cn/problem/P1235 题目描述 我们正在研究妖怪家族的血缘关系。每个妖怪都有相同数量的基因，但是不同的妖怪的基因可能是不同的。我们希望知道任意给定的两个妖怪之间究竟有多少相同的基因。由于基因数量相当庞大，直接检测是行不通的。但是，我们知道妖怪家族的家谱，所以我们可以根据家谱来估算两个妖怪之间相同基因的数量。妖怪之间的基因继承关系相当简单：如果
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2024-01-10 20:41:49
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接了一个新需求：需要做数据仓库的血缘关系。正所谓兵来将挡水来土掩，那咱就动手吧。 血缘关系是数据治理的一块，其实有专门的第三方数据治理框架，但考虑到目前的线上环境已经趋于稳定，引入新的框架无疑是劳民伤财，伤筋动骨，所以就想以最小的代价把这个事情给做了。目前我们考虑做的血缘关系呢只是做输入表和输出表，最后会形成一张表与表之间的链路图。这个东西的好处就是有助于仓库人员梳理业务，后面可能还会做字段
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2023-07-28 08:41:25
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本文主要讲解导入hive和hbase元数据遇到的坑，以及hive生成列血缘遇到的问题和解决方式。Atlas版本0.8.4Hive版本1.2.1HBase版本1.3.11.安装和集成略略略服务名称子服务HDP-001HDP-002HDP-003HDP-004HDP-005HDP-006HDP-007HDP-008HDFSNameNode√DataNode√√√√√√√SecondaryNameNod
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2023-09-25 20:19:19
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# 使用 Atlas 根据 Hive SQL 生成 Hive 血缘
随着大数据技术的飞速发展，数据治理和数据血缘关系的管理变得愈加重要。Apache Atlas 是一个用于数据管理和治理的开源框架，它可以帮助我们了解和跟踪数据的来源及其演变，而 Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，常用于数据存储和分析。本篇文章将介绍如何使用 Atlas 根据 Hive SQL 生成 Hive 数
# Atlas无法获取Hive字段血缘的解决方案
作为经验丰富的开发者，我将向你介绍如何解决Atlas无法获取Hive字段血缘的问题。血缘关系是指数据之间的依赖关系，对于数据管理和数据治理非常重要。在Hive中，我们可以通过一系列步骤来解决这个问题。
## 过程概述
下面是解决Atlas无法获取Hive字段血缘的步骤概述。我们将逐步展开这些步骤，并提供相应的代码和注释。
| 步骤 | 描述
原创
2023-08-13 03:35:08
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目录概述Apache Atlas 架构Apache Atlas 核心组件安装API 二次开发Restful API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 Ha
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2023-11-01 14:18:26
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在这篇博文中，我将为大家详细探讨如何“atlas获取hive血缘源码分析”的问题。为了让整个分析过程更清晰，我会分为几个部分来展开，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化和扩展讨论。
## 背景描述
在数据管理和治理日益重要的今天，血缘分析成为了监控、审计和数据治理的重要组成部分。Atlas作为Apache项目之一，为用户提供了数据血缘追踪的功能，尤其是在Hive环境下。
为了
文章目录引言Atlas 原理及相关概念Altas 使用Atlas Rest Api 详解及示例结语 引言Apache Atlas 是托管于 Apache 旗下的一款元数据管理和治理的产品，目前在大数据领域应用颇为广泛，可以很好的帮助企业管理数据资产，并对这些资产进行分类和治理，为数据分析，数据治理提供高质量的元数据信息。随着企业业务量的逐渐膨胀，数据日益增多，不同业务线的数据可能在多种类型的数据
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2023-11-03 13:21:09
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在数据仓库建设中，元数据管理是非常重要的环节之一。根据Kimball的数据仓库理论，可以将元数据分为这三类：技术元数据，如表的存储结构结构、文件的路径业务元数据，如血缘关系、业务的归属过程元数据，如表每天的行数、占用HDFS空间、更新时间而基于这3类元数据"搭建"起来的元数据系统，通常又会实现如下核心功能：1. 血缘关系如表级别/字段级别的血缘关系，这些主要体现在我们日常的SQL和ETL任务里。2
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2023-09-29 09:46:34
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目录一、Atlas入门1、Atlas概述2、Atlas架构原理二、Atlas安装1、安装环境准备2、Atlas启动三、Atlas使用1、Hive元数据初次导入2、Hive元数据增量同步2.1 全流程调度2.2 查看血缘依赖四、拓展内容1、Atlas源码编译1.1 编译Atals源码1.2 Atlas内存配置2、配置用户名密码一、Atlas入门1、Atlas概述Apache Atlas为组
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2024-04-05 12:13:51
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# Atlas 和 Spark 的数据血缘分析
## 引言
随着大数据技术的飞速发展，数据治理和数据透明度变得愈发重要。数据血缘（Data Lineage）是指数据发生变化的历史记录，它可以显示数据从源头到目标的全流程，帮助组织理解数据的来龙去脉，以及如何在各个数据处理环节中对数据进行处理。Apache Atlas 是一款强大的开源数据治理和元数据管理工具，可以与 Apache Spark 等
