Storm Hook

Apache Atlas 的 Storm Hook 组件确实挺不错的，尤其是对于那些需要实时流的场景。它让你能轻松地将 Apache Storm 与 Apache Atlas 结合起来，实时收集和管理流数据的元数据。像是数据血缘、分类标签这些基本功能，Storm Hook 也能做得相当到位，让数据治理变得更高效。比如说，你有个大数据应用，想要实时追踪数据的流动情况，Storm Hook 可以你实时捕获这些信息，自动化触发相关的治理流程，甚至进行数据修复。 更重要的是，Storm Hook 为开发者省了不少麻烦。它简化了集成工作，不用自己手动元数据的管理，开发效率自然提高。对于运维人员来说，监控

Atlas Hook for Kafka 2.1.0，已基于 CDH6.3.1 编译。

Apache Atlas 2.0.0 的 HBase Hook 让你在大数据时，能更加轻松地管理元数据，监控数据变化。它通过与 HBase 的集成，自动跟踪数据的流动和变化。简单来说，HBase 是一个 NoSQL 数据库，而 Atlas 的 HBase Hook 让你可以把元数据管理和血缘追踪加到 HBase 数据库上。安装配置后，Atlas 就能通过它的 Web 界面或者 API，清晰展示 HBase 表的元数据，你高效数据的生命周期管理。 HBase Hook 可以你自动记录数据插入、更新或删除等操作，并及时更新元数据，不仅提高了数据的透明度，还增强了数据治理能力。嗯，适合在数据量大的环

这是一个 Apache Atlas 2.2.0 版本的 Sqoop Hook 文件， 文件格式为 tar.gz。

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

该文档涵盖了 Storm 的概念和架构，可帮助初学者了解 Storm 的基础知识。

整合性强，可与队列、数据库整合。 API简洁易用。 可扩展性好，分布式集群运行。 容错性佳，自动重启故障节点。 消息处理可靠，完整处理每个消息。 支持多种编程语言。 部署快捷，免费开源。

Storm 配置文件：storm.yaml storm.zookeeper.servers： -- 192.168.61.130 -- 192.168.61.134 -- 192.168.61.135 nimbus.host：192.168.61.130 storm.local.dir：/data/storm/data ui.port：8080

STORM培训资料Storm简介tStorm的特点高可靠性。Storm可以保证spout发出的每条消息都能被“完全处理”，这也是直接区别于其他实时系统的地方，如S4。spout发出的消息后续可能会触发产生成千上万条消息，可以形象的理解为一棵消息树，其中spout发出的消息为树根，Storm会跟踪这棵消息树的处理情况，只有当这棵消息树中的所有消息都被处理了，Storm才会认为spout发出的这个消息已经被“完全处理”。如果这棵消息树中的任何一个消息处理失败了，或者整棵消息树在限定的时间内没有“完全处理”，那么spout发出的消息就会重发。

基于 ZooKeeper 3.4.10 和 Storm 1.1.1 构建了一个 Storm 集群。