企业在数字化转型中会遇到各业务系统多，建设历程长，数据缺乏统一维护，从而导致数据无法贯通，数据字典缺失等问题。数据流转关系往往保留在业务或技术人员的脑海中，难以充分利用和传承。Apache Atlas就是为解决这些问题而产生的数据治理工具，利用Atlas可以自动构建数据字典，自动生成数据血缘，快速检索数据资源，不仅支持Hadoop生态的Hive、HBase、Sqoop等组件，还可以支持传统关系型数据库。

一、框架

上图可以看出，Atlas的框架有两个特点，一是基于Hadoop生态组件搭建，二是架构有些复杂。搭建Atlas需要一定的Hadoop基础知识，和十足的耐心，但使用的话不需要太了解底层的架构，使用界面比较傻瓜。

从架构图左上角开始，Atlas分析的数据来自于各类数据库自身的元数据（描述数据的数据，比如描述数据的建表语句、存储位置、关联关系等等）。再下来，采集元数据是通过Messaging组件实现的，其实就是Kafka。再下面，元数据进入Atlas的Core核心组件，为数据治理提供元数据导入导出、类型系统（也就是对库、表、字段等数据管理对象定义模型）、图形引擎（使用图模型保存元数据对象）。再向下，是通过JanusGraph把图模型转换为K-V数据保存于HBase中，使用Solr进行数据的搜索。接下来向上看，Atlas支持API的交互以控制core组件。再向上，通过Web应用封装API实现常规的使用（如数据元信息获取、血缘分析等）。

二、部署

从架构上看，Atlas的部署是一个很有挑战的活。要部署Hadoop集群（搭建并调试起HDFS、Yarn等基本组件）、Kafka集群（依赖Zookeeper）、HBase集群、Solr集群，由于需要一个数据源提供元数据，还需要搭建Hive（同时配套Mysql）。搭好这一堆后，再部署Atlas的应用。搭建的过程可以参考B站视频教程。

提一些建议，首先是搭建的过程中涉及大量的配置，千万别写错了，否则排查起来很困难。搭建调试好后，可以检查一下进程如下即可：

=============== hadoop102 ===============
2754 JobHistoryServer
5349 Kafka
12841 Atlas
17913 HMaster
2604 NodeManager
18108 HRegionServer
2237 DataNode
2990 QuorumPeerMain
2094 NameNode
=============== hadoop103 ===============
3943 Kafka
1899 DataNode
2732 QuorumPeerMain
2077 ResourceManager
2238 NodeManager
9151 HRegionServer
=============== hadoop104 ===============
1904 DataNode
2145 NodeManager
8851 HRegionServer
3652 Kafka
1990 SecondaryNameNode
2395 QuorumPeerMain

其次，注意启停各组件的顺序，参考如下：

  477  myhadoop.sh start
  478  sudo systemctl start mysqld
  479  sudo systemctl status mysqld
  480  zk.sh start
  481  kf.sh start
  482  start-hbase.sh 
  486  sudo -i -u solr /opt/module/solr/bin/solr start   (三台都要启动)
  487  cd ..
  488  cd ./module/atlas/
  490  cd bin/
  491  ./atlas_start.py 
  492  hive



  494  ./atlas_stop.py 
  495  sudo -i -u solr /opt/module/solr/bin/solr stop  (三台都要关停)
  496  stop-hbase.sh 
  497  kf.sh stop
  498  zk.sh stop
  499  myhadoop.sh stop
  500  systemctl stop mysqld

看到这个界面就代表搭建成功了，

三、使用

使用起来比较简单，几乎在界面上点点就能摸索出来，不过英文界面很多人不大适应，可以参考这个说明手册，或者B站尚硅谷相关视频的后面几节。

通过Atlas自带的Hive Hook程序可以自动获取Hive的元数据。在Hive中建立几张表，并做出一张表（或视图）带有几张表的join关联，自动就能捕获到每张表的元数据和关联关系，非常方便地查找数据的来源和相关信息。

有些数据库在Atlas中没有Hook程序，也可以通过调用API导入方式实现元数据管理。例如Atlas通过API方式获取Mysql元数据，参考这里。这个过程相当于手动录入元数据信息，还可以自己写个hook程序实现自动获取数据库的元数据，参考这里。