Apache Storm 2.1.0 源码包

Apache Atlas是一个强大的元数据管理系统，在大数据生态系统中发挥重要作用。Apache Atlas 2.1.0源码编译包提供了完整的源代码，允许用户在Linux环境下进行编译和自定义，以满足特定需求。 1. Apache Atlas的核心功能- 元数据管理：提供了全面的元数据存储库，适用于数据实体（如表、列、数据库）、业务术语和数据血缘等信息的管理。- 分类和标签：支持定义和应用数据分类，便于数据的管理和合规性检查。- 数据治理：支持数据访问控制、数据质量和数据安全等数据治理策略。- 数据血缘：可以跟踪数据来源及去向，帮助理解数据的生成过程。- API和RESTful接口：提供灵活的

Apache Atlas是一款开源的数据治理平台，主要用于管理元数据、追踪数据血缘、保障数据安全和监控数据质量。版本2.1.0的Apache Atlas服务器安装包提供了完整的数据治理解决方案，特别适用于大数据环境和基于Hadoop的生态系统。核心功能包括元数据管理、数据血缘追踪、数据治理策略定义、数据分类与标签、RESTful API和GraphQL支持、细粒度访问控制等。解压后，包含bin、conf、lib和logs目录，分别用于管理脚本、配置文件、依赖库和日志文件。

CDH6.3.1 的 Atlas2.1.0 集成包，适合想快速搞定元数据治理对接的你。省了不少手动编译的麻烦，拎包即用，比较省心。支持度还挺全的，Atlas 的 Hook 也都带上了，拿来就能挂 Kafka、Hive。 CDH6.3.1集成Apache Atlas 2.1.0的编译包，整体稳定性还不错，适配性也做得蛮好。你要是之前折腾过源码编译，应该能体会这玩意儿多省事。 这包里包括了一些常用的manifest.json配置，能直接对接CDH 的服务。比如你要配Hive Hook，直接改下连接地址就能跑，响应也快，兼容性还行。 用的时候有个点要注意：路径别乱放，Atlas 安装包和Hook 文

hive-0.8.1.tar.gz 是 Apache Hive 数据仓库软件 0.8.1 版本的源代码。

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Apache Atlas是一个开源的数据治理平台，主要用于元数据管理、数据血缘追踪、数据安全和数据质量监控。在大数据生态系统中，Apache Atlas提供了统一的框架，帮助组织管理和理解其数据资产。这一版本的“Apache Atlas 2.1.0集成CDH6.3.2编译包”意味着已经成功整合了Apache Atlas与Cloudera Data Hub (CDH) 6.3.2，使用户能够在CDH环境中无缝使用Atlas功能。CDH（Cloudera Distribution Including Apache Hadoop）是由Cloudera公司提供的大数据处理平台，包括Hadoop生态系统

Apache Spark 2.1.0是Apache Spark的一个重要版本，为大数据处理提供了高效、易用的计算框架。在Java API方面，Spark提供了丰富的类库，使开发者能够便捷地构建分布式数据处理应用。将深入探讨Apache Spark 2.1.0中的Java API及其关键知识点。首先介绍SparkContext，作为所有操作的入口点，通过SparkConf配置信息创建连接到集群的SparkContext。其次，RDD（弹性分布式数据集）作为基本数据抽象，在不可变且分区的特性下，开发者可以使用SparkContext的parallelize()方法创建RDD或从HDFS、HBase

CDH 6.3.1 环境下的元数据管理可以直接上手apache-atlas-2.1.0-hive-hook.tar.gz这个包，配置起来不算麻烦，效率也还不错。你只要把它解压，拷到对应的 Hive 节点，按文档配一下配置文件，就能自动采集 Hive 里的操作元数据，连表创建、数据导入都能捕捉到。 Hive 的 Hive Hook 机制挺灵的，像你写的CREATE TABLE、LOAD DATA，它都会自动打点记录到 Atlas 里。对追踪数据血缘、做审计方便，不用你手动填那些表关系。 Apache Atlas 2.1.0这一版和 CDH 6.3.1 兼容性挺好，不会遇到版本不匹配的问题。你只要

Apache Storm DRPC基础示例是指在Apache Storm分布式实时计算系统中演示DRPC（分布式远程过程调用）功能的基本用法。DRPC允许在Storm集群上执行分布式远程过程调用，实现高并发、低延迟的数据处理。服务器端部署在多台机器组成的Storm集群上，提供高可用性和可扩展性。客户端通过网络接口调用DRPC服务，与集群中的服务器进行交互，发送请求并接收处理结果。