Atlas2.2.0编译、安装及使用(集成ElasticSearch，导入Hive数据)

1、编译阶段

组件信息：

组件名称	版本
Atals	2.2.0
HBase	2.2.6
Hive	3.1.2
Hadoop	3.1.1
Kafka	2.11_2.4.1
Zookeeper	3.6.2
ElasticSearch	7.12.1

架构: x86 (已知arm编译时会报node-sass缺少的问题，git上没有对应arm架构的包)

操作系统：CentOS 7.6

说明：

1、编译不包括其内嵌的HBase和Solr，只编译Atlas本身

2、下面的步骤中有些并非编译过程报错，而是具体使用中或导入hive元数据时报的错，提前修改

步骤：

step1：官网下载Atlas-2.2.0源码,解压

step2：配个国内源。可以在maven的conf目录下settings.xml里配置，也可以在项目的pom.xml里配置，这里贴阿里源做参考

step3：提前从Here下一个nodejs的包放到maven仓库下，目录参考

$MAVEN_REPOSITORY/com/github/eirslett/node/12.16.0/node-12.16.0-linux-x64.tar.gz

注意下下来的包名字叫node-v12.16.0-linux-x64.tar.gz，放在maven仓库里的时候要把里面的v去掉。如果不提前下，编译时候自己下载的速度很慢

step4：主pom.xml里添加下面两个依赖

                        <dependency>

                <groupId>org.restlet.jee</groupId>

                <artifactId>org.restlet</artifactId>

                <version>2.4.0</version>

            </dependency>

            

            <dependency>

                <groupId>org.restlet.jee</groupId>

                <artifactId>org.restlet.ext.servlet</artifactId>

                <version>2.4.0</version>

            </dependency>

step5：修改./intg/src/main/java/org/apache/atlas/ApplicationProperties.java

注释掉line 365 LOG.info("Setting " + SOLR_WAIT_SEARCHER_CONF + " = " + getBoolean(SOLR_WAIT_SEARCHER_CONF));

这步是因为我们采用es作为查询引擎，solr的相关配置都会注释掉，而这行调用会在导入hive元数据的时候报错

step6：把项目里的jsr311-api改成javax.ws.rs-api (6处，可以直接在项目目录下grep -rn搜)，并修改主pom.xml中jsr.version为2.0.1

这步主要影响六个支持的组件的数据导入及后续，包括hbase、hive、sqoop、impala、falcon、storm

主要原因：jsr311-api包中javax.ws.rs.core包中没有Link类，而Atlas以HBase作为元数据存储，HBase本身使用的为javax.ws.rs-api包中的core包，其中有Link类，所以调用脚本导入数据时会报以下错误

step7：执行编译命令mvn clean package -DskipTests -Drat.skip=true -Pdist

编译后的包在./distro/target目下,server包即为Atlas部署包，bin包为集成了常用hook(如hbase-hook)的部署包

2、部署阶段

前置条件：

集群内有正常运行且可用的hadoop、hive、hbase、kafka、zk、es，且atlas所在节点必须有hbase及hive的配置文件目录

步骤：

step1:解压atlas-bin包(这里以/data/apps为例，顺便改个名

tar -zxvf apache-atlas-2.2.0-bin.tar.gz -C /data/apps

mv apache-atlas-2.2.0 atlas-2.2.0

step2:解压hook包(这里以hive-hook为例)，并拷贝内容到atlas安装目录下

tar -zxvf apache-atlas-2.2.0-hive-hook.tar.gz -C /data/apps/

/usr/bin/cp /data/apps/apache-atlas-hive-hook-2.2.0/* /data/apps/atlas-2.2.0/

step3:修改atlas配置文件(有的配置是已有的，修改即可；有的配置没有，需要加)

atlas-application.properties:

     #atlas server config

             atlas.rest.address=http://atlas-ip:21000

        atlas.server.run.setup.on.start=false

     #hbase config

        atlas.audit.hbase.tablename=apache_atlas_entiry_audit

        atuls.audit.zookeeper.session.timeout.ms=1000

        atlas.audit.hbase.zookeeper.quorum=zk地址

             atlas.graph.storage.hostname=zk地址

     #solr config

      #注释掉所有和solr相关的配置项

     #es config

              atlas.graph.index.search.backend=elasticsearch

        atlas.graph.index.search.hostname=es-ip:9200

        atlas.graph.index.search.elasticsearch.client-only=true

        atlas.graph.index.search.elasticsearch.http.auth.type=basic

        atlas.graph.index.search.elasticsearch.http.auth.basic.username=elastic

        atlas.graph.index.search.elasticsearch.http.auth.basic.password=Cestc!666

    #kafka config

             atlas.nofification.embedded=false

        atlas.kafka.data=/data/log/kafka

        atlas.kafka.zookeeper.connect=zk地址/kafkaCluster

        atlas.kafka.bootstrap.servers=kafka地址

    #hive config

             atlas.hook.hive.numRetries=3

        atlas.hook.hive.queueSize=10000

        atlas.cluster.name=primary

atlas-env.sh:

        export HBASE_CONF_DIR=/data/apps/hbase-2.2.6/conf

atlas-log4j.xml:

        #去掉org.apache.log4j.DailyRollingFileAppender一块的注释来暴露性能指标

step4:将atlas-application.properties分发到所有hive所在节点的hive/conf目录下

step5:分发hive-hook目录到hive节点下,并修改hive配置文件

ssh hive-node "mkdir -p /data/apps/atlas-2.2.0/hook"

scp -r /data/apps/atlas-2.2.0/hook/hive hive-node:$PWD

hive-site.xml

           <property>

            <name>hive.exec.post.hooks</name>

            <value>org.apache.atlas.hive.hook.HiveHook</value>

        </property>

hive-env.sh

       export HIVE_AUX_JARS_PATH=/data/apps/atlas-2.2.0/hook/hive

step6:重启Hive

step7:调用atlas启动脚本启动服务

$ATLAS_HONE/bin/atlas_start.py

启动过程如下图所示

该过程会耗时较久，包含index创建、数据的初始化等操作

此时可以跟一下atlas的启动日志，直到日志不再刷新，再lsof或netstat查一下21000是否已经监听了，如已存在，则打开浏览器输入ip:21000登录atlas页面

千万不要相信他提示的Apache Atlas Server started!!!和jps显示的Atlas进程，因为启动脚本超过一定时间后一定会报成功，但此时21000端口还未被监听，服务是不可用的，真正可用还是以21000被成功监听，可以进到Atlas登录页面为准

3、使用阶段

说明：

此处我们以Hive的元数据导入及使用为例，其它数据源使用类似

步骤：

step1:进入atlas安装目录下，执行hook-bin中的import-hive.sh脚本

$ATLAS_HOME/hook-bin/import-hive.sh

执行后如下图

过程中会提示输入atlas用户名和密码，都输入admin即可

成功后会提示

该过程时间视hive现有数据量大小而定

step2:登录Atlas Web页面

打开浏览器输入ip:21000登录atlas页面

登录后如下图

此时可以点击右上角小图标

查看总体数据情况

查看所有hive表

随便点击一个表查看详情

可以清楚地看到这个表的各项信息、字段及血缘图等

我们也可以通过左侧搜索栏检索过滤想要查找的项

以上就是我在生产环境中部署Atlas-2.2.0并集成es、hive的过程，使用时可以点击页面操作，也可通过调用Rest API集成到自己系统里用

本文首发于博客园，作者榆天紫夏，希望对大家有所帮助。原文地址https://www.cnblogs.com/yutianzixia/p/16257916.html。如有遗漏或问题欢迎补充指正