Apache Atlas 数据血缘存储

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01 什么是数据血缘数据血缘跟踪、记录、展示了数据来自何处，以及在数据流转过程中应用了哪些转换操作，它有助于追溯数据来源及处理过程。
数据血缘系统的核心功能：

数据资产的自动发现及创建
血缘关系的自动发现及创建
不同视角的血缘及资产分析展示

【Apache Atlas 数据血缘】与数据血缘容易混淆的概念：数据起源。数据起源重点在于跟踪数据的原始来源，包括与数据相关的采集、规则、流程，以帮助数据工程师评估数据的质量。
02 Apache Atlas 及其特性 Atlas 是一套可伸缩且可扩展的数据治理服务，使企业能够有效和高效地满足其在 Hadoop 生态中的合规要求，并允许与整个企业数据生态系统集成。
Atlas 为组织提供开放的元数据管理和治理能力，以建立其数据资产目录、对这些资产进行分类和管理，并为数据科学家、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。

元数据及实体

预定义的 Hadoop 及非 Hadoop 系统的元数据类型。
基于 Rest API 的类别及实体管理
类别及实体的自动捕获

数据血缘

血缘自动捕获
可探查的数据血缘展示
基于Rest API的数据血缘管理

搜索

可按数据资产类别，实体及属性的搜索
基于 Rest API 的复杂搜索
类 SQL 的搜索语言

安全及敏感数据遮蔽

元数据访问的细粒度管控。
与 Apache Ranger 集成，进行基于实体分类的授权及数据遮蔽。

分类

类别自动发现
实体类别标签自动化
基于血缘分类传播
03 数据血缘视角（一）工程师视角
数据工程师通常希望看到数据处理细节的血缘，例如数据处理过程中的 mapping，de-duplicate，data masking，merge，join， update, delete, insert 等诸如此类的操作，这样便于在数据出现问题的时候方便他们进行回溯分析定位。

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（二）业务用户视角
业务用户通常希望看到数据从哪里来，经过了那些关键的处理环节，每个处理环节是谁来负责，他们通常不关心诸如 merge，join 等非常技术细节的操作。例如：

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在这个典型的用户视角内，最左侧的数据原始发源地，以及爬虫，ftp这些关键节点事实上很难被 Apache Atlas 自动发现和管理，在 Apache Atlas 内这部元数据通常需要手工捕获。
根据 Apache Atlas 版本特性来看，1.0并不支持实体类型的图标定制化功能。2.1的版本支持实体类型图标定制化功能，哥尼斯堡七桥问题成功阐释了一幅图胜过千言万语，同时也诞生了一个全新的学科：图论，选择符合业务实际场景的实体图标类型，往往能减少很多不必要的解释说明。
注意：Apache Atlas 不是一个可以同时兼容两种血缘视角的软件。实际场景，手工捕获缺失的关键实体类别及实体信息，形成完整的数据血缘关系。
04 Apache Atlas 编译部署 Apache Atlas 提供了两种构建模式：

标准模式

标准模式通常用于部署在生产环境中。
mvn clean -DskipTests package -Pdist
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嵌入式模式

嵌入式构建模式提供了开箱即用的功能，通常用于 PoC 或者小规模场景。

预打包 Hbase 及 Solr

mvn clean -DskipTests package -Pdist,embedded-hbase-solr

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其中 Hbase 为 Atlas 图库提供存储，而 Solr 则负责为 Atlas 提供搜索。

预打包 Cassandra 及 Solr

mvn clean package -Pdist,embedded-cassandra-solr

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其中 Cassandra 为 Atlas 图库提供存储，而 Solr 则负责为 Atlas 提供搜索。
不论选择哪种构建模式，避免配置阿里的 Maven 镜像仓库，因为缺少部分依赖包而无法完成构建，在构建过程中，至少保证有20GB的可用空间，构建会在少于2小时内完成。
以嵌入式 embedded-hbase-solr 为例部署一个快速原型的环境。

#!/bin/bash # This script was tested in EMR 6.3 environment. # The "embedded Apache HBase & Apache Solr" was tested.# Create apache directory sudo mkdir /apache sudo chown hadoop.hadoop /apache# Download JDK cd /apache wget https://corretto.aws/downloads/latest/amazon-corretto-11-x64-linux-jdk.tar.gz tar xzf amazon-corretto-11-x64-linux-jdk.tar.gz# Download Atlas-2.1.0 # ---------------start--------------- cd /apache # Please upload your compiled distribution package into your bucket and grant read permission. curl -O https://your-s3-bucketname.s3.amazonaws.com/apache-atlas-2.1.0-bin.tar.gz tar xzf apache-atlas-2.1.0-bin.tar.gz # Configuration # atlas-env.sh # 20 export JAVA_HOME=/apache/amazon-corretto-11.0.12.7.1-linux-x64 sed -i "s%.*export JAVA_HOME.*%export JAVA_HOME=/apache/amazon-corretto-11.0.12.7.1-linux-x64%" /apache/apache-atlas-2.1.0/conf/atlas-env.sh sed -i "s%.*export JAVA_HOME.*%export JAVA_HOME=/apache/amazon-corretto-11.0.12.7.1-linux-x64%" /apache/apache-atlas-2.1.0/hbase/conf/hbase-env.sh # atlas-application.properties # 104 atlas.notification.embedded=false # 106 atlas.kafka.zookeeper.connect=localhost:2181 # 107 atlas.kafka.bootstrap.servers=localhost:9092 sed -i "s/atlas.graph.index.search.solr.zookeeper-url.*/atlas.graph.index.search.solr.zookeeper-url=localhost:9983" /apache/apache-atlas-2.1.0/conf/atlas-application.properties sed -i "s/atlas.notification.embedded=.*/atlas.notification.embedded=false/" /apache/apache-atlas-2.1.0/conf/atlas-application.properties sed -i "s/atlas.kafka.zookeeper.connect=.*/atlas.kafka.zookeeper.connect=localhost:9983/" /apache/apache-atlas-2.1.0/conf/atlas-application.properties sed -i "s/atlas.kafka.bootstrap.servers=.*/atlas.kafka.bootstrap.servers=localhost:9092/" /apache/apache-atlas-2.1.0/conf/atlas-application.properties sed -i "s/atlas.audit.hbase.zookeeper.quorum=.*/atlas.audit.hbase.zookeeper.quorum=localhost/" /apache/apache-atlas-2.1.0/conf/atlas-application.properties # ---------------end---------------# Solr start # ---------------start--------------- # Export environment variable export JAVA_HOME=/apache/amazon-corretto-11.0.12.7.1-linux-x64 export SOLR_BIN=/apache/apache-atlas-2.1.0/solr/bin export SOLR_CONF=/apache/apache-atlas-2.1.0/conf/solr# Startup solr $SOLR_BIN/solr start -c # Initialize the index $SOLR_BIN/solr create_collection -c vertex_index-d $SOLR_CONF $SOLR_BIN/solr create_collection -c edge_index-d $SOLR_CONF $SOLR_BIN/solr create_collection -c fulltext_index -d $SOLR_CONF # ---------------end---------------# Config the hive hook # ---------------start--------------- sudo sed -i "s##\nhive.exec.post.hooks\norg.apache.atlas.hive.hook.HiveHook\n\n\n#" /etc/hive/conf/hive-site.xml sudo cp /apache/apache-atlas-2.1.0/conf/atlas-application.properties /etc/hive/conf sudo sed -i 's%export HIVE_AUX_JARS_PATH.*hcatalog%export HIVE_AUX_JARS_PATH=${HIVE_AUX_JARS_PATH}${HIVE_AUX_JARS_PATH:+:}/usr/lib/hive-hcatalog/share/hcatalog:/apache/apache-atlas-2.1.0/hook/hive%' /etc/hive/conf/hive-env.sh sudo cp -r /apache/apache-atlas-2.1.0/hook/hive/* /usr/lib/hive/auxlib/ sudo systemctl stop hive-server2 sudo systemctl start hive-server2 # ---------------end---------------# Start atlas # ---------------start--------------- # Initialize will be completed in 15 mintues export MANAGE_LOCAL_HBASE=true export MANAGE_LOCAL_SOLR=true python2 /apache/apache-atlas-2.1.0/bin/atlas_start.py python2 /apache/apache-atlas-2.1.0/bin/atlas_stop.py python2 /apache/apache-atlas-2.1.0/bin/atlas_start.py # ---------------end---------------# Download and startup kafka # ---------------start--------------- cd /apache curl -O https://mirrors.bfsu.edu.cn/apache/kafka/2.8.0/kafka_2.13-2.8.0.tgz tar xzf kafka_2.13-2.8.0.tgz sed -i "s/zookeeper.connect=.*/zookeeper.connect=localhost:9983/" /apache/kafka_2.13-2.8.0/config/server.properties /apache/kafka_2.13-2.8.0/bin/kafka-server-start.sh -daemon /apache/kafka_2.13-2.8.0/config/server.properties # ---------------end---------------

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Apache Atlas 虽然内嵌了 Hive/Hbase/Sqoop/Storm/Falcon/Kafka 的 hook ，但是除此之外的其他处理引擎的 plugin 极少，例如目前广泛使用的 Spark/Flink，如果使用这两个计算引擎处理数据，则需要进行定制开发才能捕获相关的数据血缘。
05 手工捕获数据 Apache Atlas 是一个典型的类型继承系统，在追加无法通过 Atlas hook 或者 plugin 自动捕获的数据时，必须先了解其类型系统，及血缘的形成原理。然后根据业务需要创建必要的子类型及其实体。