Что такое Apache Atlas?

Apache Atlas — это проект с открытым исходным кодом, который был создан для управления метаданными данных. Он был разработан для облегчения управления данными и обеспечения легкого доступа к ним в больших корпоративных системах. Apache Atlas был создан Apache Software Foundation и поддерживается сообществом разработчиков.

Apache Atlas предоставляет возможность создания общей схемы данных для всех данных в системе. Он использует графовую структуру для отслеживания зависимостей и отношений между данными и их метаданными.

Он также предоставляет возможность быстро и легко искать данные и метаданные, используя их свойства, типы и отношения. Apache Atlas используется в технологических компаниях, таких как Yahoo, Hortonworks, Cloudera, чтобы создавать сложные системы управления данными.

В данной статье мы рассмотрим, как использовать Apache Atlas в своих проектах и как он может помочь управлять метаданными данных в больших корпоративных системах.

Что такое Apache Atlas?

Apache Atlas – это открытый инструмент для управления метаданными и классификации данных. Он был создан в рамках проекта Apache Software Foundation и предоставляет возможность описывать, хранить и управлять информацией о различных типах данных.

С помощью Apache Atlas можно создавать схемы данных, определять связи между ними и классифицировать их в соответствии с категориями и тегами. При этом управление метаданными происходит в единой точке и обеспечивает согласованную информационную модель, что упрощает работу с данными и повышает качество аналитики, мониторинга и управления безопасностью.

Основные возможности Apache Atlas:

• Описание и классификация данных;
• Создание схем данных и ориентированных графов;
• Поддержка нескольких источников данных;
• Управление метаданными в единой точке;
• Валидация и синхронизация метаданных;
• Поддержка различных форматов данных и технологий.

Apache Atlas может использоваться в различных системах и инструментах, в том числе в Hadoop, Spark, Kafka и других системах обработки данных. Он предоставляет удобный интерфейс для управления метаданными и расширяемую архитектуру для интеграции с другими инструментами и приложениями.

Основные возможности Apache Atlas

Метаданные и их управление

Основная функция Apache Atlas — это управление метаданными в комплексных системах. С помощью Apache Atlas пользователи могут создавать, изменять и удалять метаданные, которые описывают различные сущности в комплексных системах. Это может включать в себя как базовые сущности, такие как таблицы баз данных и файловые системы, так и более сложные объекты, такие как процессы бизнеса или модели данных.

Поиск и обнаружение методов использования данных

С помощью Apache Atlas пользователи могут искать и обнаруживать методы использования данных, что может значительно расширить возможности управления данными в комплексных системах. Пользователи могут также настраивать правила и политики для обнаружения и предотвращения недопустимой эксплуатации данных.

Поддержка самобытных хранилищ данных

Apache Atlas является платформой-независимой, что позволяет пользователям управлять метаданными любого хранилища данных, будь то Hadoop, Cassandra, Kafka или Spark. Это подходит для различных случаев использования, таких как управление производственной контролирующей системой и сбором данных для аналитических отчетов и многого другого.

Консолидация общей концептуальной картины комплексной системы

Apache Atlas также может помочь пользователям понимать, как различные сущности в комплексных системах взаимодействуют друг с другом, предоставляя варианты визуализации взаимодействия объектов в графическом формате. Это может использоваться, чтобы представить общую концептуальную картину системы и помочь в работе над проблемами и ошибками, возникающими в комплексных системах.

Почему Apache Atlas важен для вашего бизнеса

Обеспечивает контроль над данными

С помощью Apache Atlas вы можете легко контролировать доступ к данным, управлять разрешениями, назначать и отзывать права доступа. Это помогает сохранить целостность данных, защитить их от несанкционированного доступа, а также лучше управлять их использованием в рамках вашей компании.

Помогает собирать и обрабатывать метаданные

Apache Atlas позволяет собирать и хранить метаданные, связанные с различными компонентами вашей системы. Это может включать в себя информацию о базах данных, таблицах, сущностях, процессах и т.д. С помощью Apache Atlas вы можете легко получать доступ к этим метаданным, анализировать их и использовать для принятия решений.

Упрощает управление и обработку данных

Apache Atlas предоставляет широкий набор инструментов и функций для управления и обработки данных. Это помогает упростить и автоматизировать работу с данными, ускорить их обработку и улучшить качество анализа. Кроме того, Apache Atlas предоставляет возможность работать с данными в режиме реального времени, что позволяет оперативно реагировать на изменения в бизнес-процессах и адаптироваться к новым условиям.

Повышает эффективность бизнес-процессов

Apache Atlas помогает улучшить эффективность бизнес-процессов, оптимизировать их структуру и снизить издержки. С помощью Apache Atlas вы можете легко отслеживать выполнение процессов, определять узкие места и повышать качество работы.

Обеспечивает соблюдение нормативных требований

Apache Atlas помогает обеспечить соблюдение нормативных требований и стандартов безопасности при работе с данными. С помощью Apache Atlas вы можете контролировать соблюдение правил и регламентов, а также следить за соответствием компанией международным стандартам и законодательству.

Увеличивает прозрачность бизнес-процессов

Apache Atlas увеличивает прозрачность бизнес-процессов и повышает доверие к компании со стороны клиентов и партнеров. С помощью Apache Atlas вы можете легко демонстрировать принципы прозрачности и открытости, а также повышать уровень ответственности и контроля в рамках вашей компании.

Установка и настройка Apache Atlas

Шаг 1: Системные требования

Перед установкой Apache Atlas необходимо убедиться, что система соответствует требованиям. Необходимы: ОС (Linux / Mac); JDK 8 или 11; HBase 1.1.0 or hbase 1.2 / 1.3 / 1.4; Hive 1.2.1 / 1.3.2 / 2.1 / 2.2; Python 2.7.X

Шаг 2: Установка Apache Atlas

Скачайте последнюю версию Apache Atlas с официального сайта. Распакуйте файл в директорию на вашем компьютере. Запустите скрипт setup.py, который находится в директории с распакованным файлом.

Шаг 3: Настройка Apache Atlas

Зайдите в директорию с установленным Apache Atlas. Для настройки Apache Atlas вам необходимо внести изменения в файл сonf/atlas-application.properties. Настройте параметры: atlas.server.bind.address, atlas.server.http.port, atlas.audit.hbase.tablename, atlas.graph.index.search.solr.zookeeper-url.

Шаг 4: Запуск Apache Atlas

Перейдите в директорию с установленным Apache Atlas и запустите команду bin/atlas_start.py. Apache Atlas запустится на указанном вами порту.

Поздравляем, вы установили и настроили Apache Atlas. Теперь вы можете использовать его для управления метаданными в вашей системе.

API Apache Atlas и его использование

Что такое API Apache Atlas?

API Apache Atlas является набором веб-сервисов, которые позволяют использовать функциональность Apache Atlas для управления метаданными в вашем кластере Hadoop.

Как использовать API Apache Atlas?

Для использования API Apache Atlas необходимо выполнить следующие шаги:

• Начните с обращения к API /api/atlas/v2/types/definition для получения информации о типах метаданных, доступных в Atlas.
• Затем создайте новый тип метаданных с помощью API /api/atlas/v2/types/definition.
• Создайте новый экземпляр метаданных, используя API /api/atlas/v2/entity.
• Используйте API /api/atlas/v2/search/basic для поиска конкретных экземпляров метаданных.
• Используйте API /api/atlas/v2/entity/guid/metrics для получения метрик конкретного экземпляра метаданных.

Пример использования API Apache Atlas

Ниже приведен пример использования API Apache Atlas:

HTTP метод	URL API	Описание
GET	/api/atlas/v2/types/definition	Получить информацию о типах метаданных, доступных в Atlas.
POST	/api/atlas/v2/types/definition	Создать новый тип метаданных.
POST	/api/atlas/v2/entity	Создать новый экземпляр метаданных.
GET	/api/atlas/v2/search/basic	Найти конкретный экземпляр метаданных.
GET	/api/atlas/v2/entity/guid/metrics	Получить метрики конкретного экземпляра метаданных.

Подключение Apache Atlas к другим сервисам Hadoop

HDFS

Apache Atlas может быть легко подключен к HDFS, чтобы управлять метаданными данных, хранящихся в кластере. Для этого необходимо настроить Atlas HDFS Plugin с помощью указания пути к файлу конфигурации Hadoop и добавления соответствующих зависимостей в файл pom.xml. Затем можно использовать Atlas REST API для управления метаданными HDFS.

YARN

Apache Atlas также может быть интегрирован с YARN для управления метаданными приложений, работающих на кластере. Для настройки Atlas с YARN нужно добавить зависимости в файл pom.xml и настроить Atlas YARN Plugin, указав путь к файлу конфигурации Hadoop и добавив необходимые параметры в Atlas Application Properties. После этого можно использовать Atlas REST API для управления метаданными YARN и выполнять такие задачи, как поиск приложений на кластере по метаданным.

Hive

Apache Atlas может быть использован в качестве централизованного каталога метаданных для Hive, что позволяет упростить управление метаданными и поддерживать их консистентность в кластере. Для интеграции Atlas с Hive необходимо настроить Atlas Hive Plugin, указав путь к файлу конфигурации Hadoop и добавив соответствующие зависимости в файл pom.xml. После этого можно использовать Atlas REST API для управления метаданными каталога Hive, такими как таблицы и столбцы, а также выполнять другие операции, такие как поиск и классификация данных в кластере.

Интеграция Apache Atlas с компонентами Hadoop

Насыщение Atlas метаданными

Apache Atlas используется для управления метаданными в экосистеме Hadoop. Для того, чтобы Atlas мог работать с данными, важно насытить его метаданными. Это можно сделать при помощи компонентов, которые уже находятся в экосистеме Hadoop.

Какие компоненты Hadoop поддерживает Apache Atlas?

• HDFS — Atlas интегрируется с файловым хранилищем Hadoop, чтобы импортировать метаданные и управлять ими.
• YARN — Atlas может определять приложения, работающие на кластере Hadoop, и управлять их метаданными.
• Hive — Анализ метаданных Hive может быть синхронизирован с Atlas, чтобы обеспечить единое представление метаданных.

Поиск и анализ метаданных

Atlas позволяет искать и анализировать метаданные, хранящиеся в экосистеме Hadoop. И это делается благодаря его интеграции с компонентами, такими как:

• Hive — Atlas может синхронизироваться с хранилищем Hive, чтобы индексировать таблицы и увидеть зависимости между объектами.
• Sqoop — Атлас может детектировать метаданные полученные при экспорте данных из базы данных в Hadoop при помощи Sqoop.
• Pig — Анализ метаданных в Pig может быть синхронизирован с Atlas, чтобы обеспечить единое представление метаданных.

В результате все данные в экосистеме Hadoop будут более доступны, управляемы и безопасны.

Лучшие практики для работы с Apache Atlas

1. Создание справочников:

Прежде чем начать работу с Apache Atlas, необходимо определить и создать справочники, которые будут использоваться в метаданных. Это позволит обеспечить единообразность метаданных и упростить их поиск и анализ. Например, можно создать справочник, содержащий список всех доступных баз данных или таблиц.

2. Регулярные обновления метаданных:

Apache Atlas использует метаданные для отслеживания изменений в данных и их связях. Чтобы получать актуальную информацию, необходимо регулярно обновлять метаданные. Это можно сделать с помощью планировщика задач, который будет запускаться на определенном интервале и обновлять данные.

3. Описательные метаданные:

Для удобного поиска и анализа данных необходимо использовать описательные метаданные, которые могут быть связаны с конкретными объектами. Например, для таблицы можно создать метаданные, описывающие ее содержание, формат данных, версию и дату создания.

4. Интеграция с другими инструментами:

Apache Atlas может интегрироваться с различными инструментами для удобной работы с данными. Например, можно использовать Atlas для поиска данных, а Apache Ranger для управления доступом к этим данным.

5. Резервное копирование данных:

Для обеспечения безопасности и сохранности метаданных необходимо регулярно создавать и хранить резервные копии. Это позволит быстро восстановить данные в случае их потери или повреждения.

В целом, работа с Apache Atlas требует внимания и точности при определении и создании метаданных. Следуя лучшим практикам, можно обеспечить более эффективную работу с данными и улучшить качество аналитических выводов.

Вопрос-ответ

Что такое Apache Atlas?

Apache Atlas — это фреймворк управления метаданными, разработанный Apache Software Foundation. Он предназначен для регистрации, интеграции и управления метаданными в организациях, работающих с большим количеством данных.

Какую роль играют метаданные в Apache Atlas?

Метаданные в Apache Atlas используются для описания ресурсов, таких как таблицы баз данных, кластеры Hadoop и другое. Метаданные позволяют легче управлять ресурсами, проводить поиск и анализировать данные для повышения эффективности работы организации.

Какие преимущества дает использование Apache Atlas для управления метаданными?

Использование Apache Atlas позволяет улучшить понимание организационных данных, облегчить их поиск и связь между ними. Это также способствует повышению безопасности и снижению рисков информационной безопасности, ведь метаданные могут помочь идентифицировать уязвимости и способы их устранения.

Какие существуют инструменты и возможности работы с Apache Atlas?

Apache Atlas предоставляет API и CLI интерфейсы для работы с метаданными. Также существуют готовые инструменты, такие как Integration with Apache NiFi, Apache Ranger и Apache Falcon, которые интегрируются с Apache Atlas для управления метаданными в различных сценариях использования.