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大数据Atlas的架构是怎样的

小樊
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2024-03-07 17:40:37
栏目: 大数据

大数据Atlas是一个开源的数据分类和元数据管理工具,用于建立和维护数据资产的清单。其架构主要包括以下几个组件:

  1. 数据采集器(Data Collectors):用于收集各种数据源的元数据信息,如数据库、文件系统、数据仓库等。这些数据采集器会定期扫描数据源,并将元数据信息发送到Atlas中心组件进行处理。

  2. Atlas中心组件(Atlas Core):负责接收并处理来自数据采集器的元数据信息,以及提供元数据的存储、检索和管理功能。Atlas中心组件还包括元数据类型定义、关系建模和查询功能,以支持用户查询和浏览元数据信息。

  3. 元数据存储(Metadata Store):用于持久化存储收集到的元数据信息。Atlas提供了多种元数据存储后端的实现,包括HBase、MySQL等,用户可以根据自身需求选择适合的存储方式。

  4. 元数据检索服务(Metadata Search Service):用于支持用户通过关键字、标签、关系等方式对元数据信息进行快速检索和查询。Atlas提供了基于Solr的元数据检索服务,以提高检索性能和效率。

  5. 元数据更新服务(Metadata Update Service):用于处理元数据信息的更新和变更操作。当数据源中的元数据信息发生变更时,数据采集器会通知元数据更新服务进行相应的处理,以保证元数据信息的准确性和一致性。

总体来说,大数据Atlas的架构采用了分布式的设计思路,通过各个组件之间的协作和配合来实现对数据资产的全面管理和监控。用户可以通过Atlas提供的各种功能和接口,方便地管理和利用数据资产,从而提高数据治理的效率和质量。

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