Atlas集成Hive 在安装好Atlas以后,如果想要使用起来,还要让Atlas与其他组件建立联系. 其中最常用的就是Hive. 通过Atlas的架构,只要配置好Hive Hook ,那么每次Hive做任何操作就会写入Kafka从而被atlas接收. 并在Atlas中已图的形式展示出来. Hive Model 都会记录Hive哪些操作信息呢?Altas对Hive Model进行了定义. 包含以下内容: 1.实体类型: hive_db 类型: Asset 属性:qualifiedName, na

---====================-- Impala 获取hive 的 metadata ---====================Impala 通常和Hive共用同一个metadata 数据库(通常是MySQL/PostgreSQL), 所以Impala 能够读取到Hive的元数据信息. 如果Impala需要访问Hive表, 需要将Hive metadata 刷新到impala中. 在Hive中Create/Drop表后, 或者HDFS rebalance,或者手工删除HDFS

一:意义 1.意义 如果可以实现这个功能,就可以使用spark代替sqoop,功能程序就实现这个功能. 二:hive操作 1.准备数据 启动hive 否则报错,因为在hive与spark集成的时候,配置过配置项. 后来,又看见这个文档,感觉很好的解释了我存在的问题:https://blog.csdn.net/freedomboy319/article/details/44828337 2.新建部门员工表 ->创建员工表 create table emp( empno int, ename str

本文首发于我的个人博客网站 等待下一个秋-Flink 什么是CDC? CDC是(Change Data Capture 变更数据获取)的简称.核心思想是,监测并捕获数据库的变动(包括数据 或 数据表的插入INSERT.更新UPDATE.删除DELETE等),将这些变更按发生的顺序完整记录下来,写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费. 1. 环境准备 mysql Hive flink 1.13.5 on yarn 说明:如果没有安装hadoop,那么可以不用yarn,直接用flink sta

一.功能简介 Atlas 是一组可扩展的核心基础治理服务,使企业能够高效地满足其在 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 为组织提供开放的元数据管理和治理功能,以构建其数据资产的目录,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能力. 二.架构设计 Atlas 中主要有以下核心组件 1. Type元数据类型定义,这里可以是数据库,表,列等,还可以细分 mysql 表( mysql_table ),or

这篇文章是基于上一篇文章的续集 一:需求 1.图形表示 二:程序 1.程序. package com.scala.it import java.util.Properties import org.apache.spark.sql.SaveMode import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object HiveToMysql { def main(

atlas英 [ˈætləs] 阿特拉斯. 美 [ˈætləs] n.地图集;〈比喻〉身负重担的人 == Apache Atlas Version: 1.1.0 Last Published: 2018-09-18 版本:1.1.0  最新出版:2018-09-18 == Data Governance and Metadata framework for Hadoop Hadoop的数据管理和元数据框架 Overview 概述 Atlas is a scalable and extensibl

 前提: 安装kylin之前,需要安装hadoop2.0.hbase.hive,并且对版本有要求,可以参照官网链接 http://kylin.apache.org/cn/docs/install/index.html 我这边用的版本为: hadoop2.7.5 hbase1.4.1 hive2.3.2 安装可以参考我前面的博客 kylin安装: wget http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/kylin/apache-kylin-2.4.1/apache-ky

一,Hive数据导入的几种方式 首先列出讲述下面几种导入方式的数据和hive表. 导入: 本地文件导入到Hive表: Hive表导入到Hive表; HDFS文件导入到Hive表; 创建表的过程中从其他表导入; 通过sqoop将mysql库导入到Hive表:示例见<通过sqoop进行mysql与hive的导入导出>和<定时从大数据平台同步HIVE数据到oracle> 导出: Hive表导出到本地文件系统: Hive表导出到HDFS: 通过sqoop将Hive表导出到mysql库: H

目录 简介 HIVE 基本操作 获取 HIVE 源码 编译 HIVE 源码 启动 HIVE 停止 HIVE 监听对 HIVE 元数据的操作 参考文档 简介 公司有个元数据管理平台,会定期同步 HIVE 中的元数据.但这样做有个问题,就是如果在 HIVE 中插入了一张新表或者新库等 HIVE 元数据变更的操作,元数据管理平台不能及时与 HIVE 表中的数据进行同步.因此需要调研下 HIVE 中有没有类似的监听机制,可以实现 HIVE 中有元数据更改时,能及时发通知给 元数据平台.整体的需求图如下所

本文由  网易云发布. 作者:网易/刘勋(本篇文章仅限知乎内部分享,如需转载,请取得作者同意授权.) 面对海量且持续增加的各式各样的数据对象,你是否有信心知道哪些数据从哪里来以及它如何随时间而变化?采用Hadoop必须考虑数据管理的实际情况,元数据与数据治理成为企业级数据湖的重要部分. 为寻求数据治理的开源解决方案,Hortonworks 公司联合其他厂商与用户于2015年发起数据治理倡议,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等方面.Apache Atlas 项目就是这个倡议

# http://archive.apache.org/dist/hive/hive-2.1.1/ # ==================================================================安装 hive tar -zxvf apache-hive-2.1.1-bin.tar.gz -C /usr/local mv /usr/local/apache-hive-2.1.1-bin /usr/local/hive-2.1.1 rm –r ~/apach

1. 引入 Hudi 0.6.0版本之前只支持将Hudi表同步到Hive或者兼容Hive的MetaStore中,对于云上其他使用与Hive不同SQL语法MetaStore则无法支持,为解决这个问题,近期社区对原先的同步模块hudi-hive-sync进行了抽象改造,以支持将Hudi表同步到其他类型MetaStore中,如阿里云的数据湖分析DLA(https://www.aliyun.com/product/datalakeanalytics中. 2. 抽象 将Hudi表同步至Hive MetaS

随着数字化转型的工作推进,数据治理的工作已经被越来越多的公司提上了日程.作为Hadoop生态最紧密的元数据管理与发现工具,Atlas在其中扮演着重要的位置.但是其官方文档不是很丰富,也不够详细.所以整理了这份文档供大家学习使用. 本文档基于Atlas2.1.0版本,整理自部分官网内容,各种博客及实践过程.文章较长,建议收藏.新版本的文档请关注公众号 大数据流动,会持续的更新~ 本文档共分为8个部分,层级结构如下图所示. 文档版权为公众号 大数据流动 所有,请勿商用.相关技术问题以及安装包可以联系

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

背景 随着大数据业务的发展,基于 Hive 的数仓体系逐渐难以满足日益增长的业务需求,一方面已有很大体量的用户,但是在实时性,功能性上严重缺失:另一方面 Hudi,Iceberg 这类系统在事务性,快照管理上带来巨大提升,但是对已经存在的 Hive 用户有较大的迁移成本,并且难以满足流式计算毫秒级延迟的需求.为了满足网易内外部客户对于流批一体业务的需求,网易数帆基于 Apache Iceberg 研发了新一代流式湖仓,相较于 Hudi,Iceberg 等传统湖仓,它提供了流式更新,维表 Join

使用的版本Spring4.04+Quartz2.2.3,关于jar包自行下载. 详细需要以下几个步骤来完成: 1.  定义要执行的Job类 2.  定义quartz的配置文件applicationContext-quartz.xml 2.1 定义要调用的对象和对象的方法 2.2 在触发器中配置使用该方法的时间 2.3 在总管类中添加该任务 3.  定义执行的任务的时间配置文件 4. 在拦截器中添加要扫描的包 5. 将quartz配置文件添加到我们的spring容器的配置文件application

 1.简介 kylin的设计思想是空间换时间,将hive上的大表的维度全部排列组合计算也将度量提前计算然后存入HBase库,这个步骤在kylin中称之为build cube. 在查询的时候已经建立cube的hive表会直接访问HBase的scan来拿出结果,对于度量则可以直接get即可.由于数据量的膨胀关系,数据的维度需要控制在15个以下.另外由于是预计算结果所以数据 在确定列等信息后不能修改,不能修改表结构. 2.环境说明 hadoop CDH5.4.2 ----- 需要打上MAPREDUCE

1. 概述 Impala是Cloudera公司主导开发的新型查询系统,它提供SQL语义,能查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级大数据.已有的Hive系统虽然也提供了SQL语义,但由于Hive底层执行使用的是MapReduce引擎,仍然是一个批处理过程,难以满足查询的交互性.相比之下,Impala的最大特点也是最大卖点就是它的快速.[百度百科] Impala是用于处理存储在Hadoop集群中的大量数据的MPP(大规模并行处理)SQL查询引擎.它是一个用C++和Java编写的开源软

sqoop 是什么? sqoop 主要用于异构数据: 1. 将数据从hadoop,hive 导入.导出到关系型数据库mysql 等; 2. 将关系型数据库 mysql 中数据导入.导出到 hadoop .hve . sqoop 版本说明 sqoop 1 版本主要从1.4.0 到 1.4.7:sqoop 2 版本主要从1.99.1 到1.99.7. sqoop1 和 sqoop2 的主要区别     sqoop2 对 sqoop 1 主要在性能.安全方面做了优化升级,并新增了服务端,sqoop2