1.1 执行SQL 1.2 手写的数据地图 1.3 atlas血缘分析 1.4 打标签 1.4.1 CLASSIFICATION分类 1.4.2 GLOSSARY词汇表 1.5 字段搜索 1.5.1查看表字段 1.5.2 追踪字段关系
Hive为Hadoop提供了一个SQL接口。Hive可以被认为是一种编译器,它将SQL(严格来说,Hive查询语言 - HQL,SQL的一种变体)转换为一组Mapreduce / Tez / Spark作业。因此,Hive非常有助于非程序员使用Hadoop基础架构。原来,Hive只有一个引擎,即MapReduce。但是在最新版本中,Hive还支持Spark和Tez作为执行引擎。这使得Hive成为探索性数据分析的绝佳工具。
前几天,Datahub提供了最新的字段级别数据血缘功能,很多朋友迫不及待想对比一下Datahub的字段级血缘与Atlas的区别。
Atlas 部署之后就可以导入 Hive 元数据,这部分工作由 Atlas 组件 Hook 来完成。初次导入 Hive 元数据需要通过执行 shell 脚本来完成,然后,Atlas 就可以自动同步增量元数据信息了。下面我介绍一下如何完成这些工作。
这周真的是忙出天际,趁这会儿下班,赶紧补补文档,之前有说要整整血缘这块儿,源码都看好了,但没有展示的地方。
无论你通过哪种方式连接Hive(如Hive Cli、HiveServer2),一个HQL语句都要经过Driver的解析和执行,主要涉及HQL解析、编译、优化器处理、执行器执行四个方面。
Atlas可以针对多个不同的数据源,统一采用kafka作为中间消息传递队列,使元数据源与服务端采用异步方式进行沟通,减少元数据采集对正常业务效率的影响,但是目前的Atlas版本监控Hive中数据操作比较完善,但是监控Sqoo(目前只支持hive import)、Spark等支持不好。
在重要的生产网中,目标服务器无法外联,而遇到Apache Flink情况下如何写内存马,本文对这一有趣实践过程做了一个记录。
要安裝Apache的扩展组件apxs...這是httpd-devel之中的一个组件输入命令查看是否有网络
This type represents all entities that can be searched for using a unique attribute called qualifiedName.
不要问我为什么,因为爱,哈哈哈哈。。。进入正题,最近做项目顺带学习了下hive metastore的源码,进行下知识总结。
Hook 技术需要预先分析目标应用的源代码和逻辑,根据目标测试场景设置目标、逻辑和数据,然后运行时动态的对目标函数参数值、逻辑或者返回值做修改,达到修改现有函数逻辑、实现目标测试场景的目的。
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。
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我们团队用的调度系统是 Apache Airflow(https://github.com/apache/airflow),数据传输工具是 DataX(https://github.com/alibaba/DataX),这两个工具的介绍读者可以自行查看对应的链接,不多叙述。
元数据管理是数据仓库的核心,它不仅定义了数据仓库有什么,还指明了数据仓库中数据的内容和位置,刻画了数据的提取和转换规则,存储了与数据仓库主题有关的各种商业信息。本文主要介绍Hive Hook和MetaStore Listener,使用这些功能可以进行自动的元数据管理。通过本文你可以了解到:
《0800-什么是Apache Ranger - 4 - Resource vs Tag Based Policies》
钩子(hooks) Git是在特定事件发生之前或之后执行特定脚本代码功能(从概念上类比,就与监听事件、触发器之类的东西类似)。 Git Hooks就是那些在Git执行特定事件(如commit、push、receive等)后触发运行的脚本。 gitlab的web hooks跟git hook类似。也是当项目发生提交代码、提交tag等动作会自动去调用url,这个url可以是更新代码,或者其他操作。 配置目的 由于系统属于后台接口系统,开发提交完git仓库后要实时的部署到测试环境,这时候就需要用到gitlab的w
dubbo-2.7.2/dubbo-container/dubbo-container-api/src/main/java/org/apache/dubbo/container/Container.java
如何在Linux系统下安装svn, 这里暂不介绍,请看本文下方的相关教程,在svn安装目录下有个hooks文件夹, 修改其中的pre-commit.tmpl文件;
最早的Web服务器简单地响应浏览器发来的HTTP请求,并将存储在服务器上的HTML文件返回给浏览器,也就是静态html。事物总是不 断发展,网站也越来越复杂,所以出现动态技术。但是服务器并不能直接运行 php,asp这样的文件,自己不能做,外包给别人吧,但是要与第三做个约定,我给你什么,然后你给我什么,就是握把请求参数发送给你,然后我接收你的处 理结果给客户端。那这个约定就是 common gateway interface,简称cgi。这个协议可以用vb,c,php,python 来实现。cgi只是接口协议,根本不是什么语言。下面图可以看到流程
Apache Airflow中的Hooks(钩子)是连接与与外部系统或服务进行交互的组件。在条件语句中使用Hooks的主要问题在于条件语句需要根据不同的情况执行不同的操作,而Hooks会被实例化并且在整个DAG运行期间保持不变。也就是说,尝试在条件语句中直接调用Hook可能会导致Hook的状态出现问题,因而产生难以预料的行为。
最近配置了一台SVN服务器,用来保存自己一些小项目的代码。同时,SVN服务器也是一台前端的Web。所以希望利用SVN的POST-COMMIT钩子HOOKS,在提交代码的同时进行部署。
RewriteCond就像我们程序中的if语句一样,表示如果符合某个或某几个条件则执行RewriteCond下面紧邻的RewriteRule语句,这就是RewriteCond最原始、基础的功能,为了方便理解,下面来看看几个例子。
最近几次测试 APP 时,遇到过几次非 http/https 通信的情况,burp、fiddler 等 http 代理工具都无法正常抓到包,经过分析发现 app 是通过 socket 通信的,所以写出来记录下。
https://github.com/apache/atlas (github 拉取对应分支代码)
一年之前,我曾经写过一篇《研究优雅停机时的一点思考》,主要介绍了 kill -9,kill -15 两个 Linux 指令的含义,并且针对性的聊到了 Spring Boot 应用如何正确的优雅停机,算是本文的前置文章,如果你对上述概念不甚了解,建议先去浏览一遍,再回头来看这篇文章。这篇文章将会以 Dubbo 为例,既聊架构设计,也聊源码,聊聊服务治理框架要真正实现优雅停机,需要注意哪些细节。
一般来说,它可以mod_php5模块的形式集成, 此时mod_php5模块的作用是接收Apache传递过来的PHP文件请求,并处理这些请求, 然后将处理后的结果返回给Apache。 加载方式有两种:Apache启动时的加载,或者运行的时候动态装载
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。
Apache SkyWalking是分布式系统的应用程序性能监视工具(Application Performance Management,APM),专为微服务、云原生架构和基于容器(Docker、K8s、Mesos)架构而设计。
技术部基本上是一个和尚庙,女生非常少,即使有女生也略微有点抽象,小婉就不一样,她气质绝佳。
Apached的重写功能,即是mod_rewrite模块功能,它是apache的一个模块。它的功能非常强大,可以操作URL中的所有部分。
为什么要做数据治理?业务繁多,数据繁多,业务数据不断迭代。人员流动,文档不全,逻辑不清楚,对于数据很难直观理解,后期很难维护。
dubbo-2.7.3/dubbo-common/src/main/java/org/apache/dubbo/common/extension/ExtensionFactory.java
incubator-shardingsphere-4.0.0-RC1/sharding-core/sharding-core-execute/src/main/java/org/apache/shardingsphere/core/execute/hook/RootInvokeHook.java
距离上次atlas发布新版本已经有一年的时间了,但是这一年元数据管理平台的发展一直没有停止。Datahub,Amundsen等等,都在不断的更新着自己的版本。但是似乎Atlas在元数据管理,数据血缘领域的地位一直没有动摇。
该文介绍了在Spark中,通过使用SparkContext和SparkSession来创建和关闭SparkContext,并介绍了SparkContext的作用。同时,文章还介绍了如何通过在创建SparkContext时设置spark.master和spark.app.name参数来配置Spark的集群模式和应用程序名称。最后,文章介绍了在Spark应用程序中,如何通过使用SparkSession来运行SparkSQL查询。
随着Web应用攻击手段变得复杂,基于请求特征的防护手段,已经不能满足企业安全防护需求。在2012年的时候,Gartner引入了“Runtime application self-protection”一词,简称为RASP,属于一种新型应用安全保护技术,它将防护功能“ 注入”到应用程序中,与应用程序融为一体,使应用程序具备自我防护能力,当应用程序遭受到实际攻击伤害时,能实时检测和阻断安全攻击,而不需要进行人工干预。
本文介绍了Apache Zeppelin 0.7.2的中文文档,包括快速入门、教程、动态表单、发表你的段落、自定义Zeppelin主页、升级Zeppelin版本、从源码编译、使用Flink和Spark Clusters安装Zeppelin教程、解释器、概述、解释器安装、解释器依赖管理、解释器的模拟用户、解释员执行Hook(实验)、Alluxio解释器、Beam解释器、BigQuery解释器、Cassandra CQL解释器、Elasticsearch解释器、Flink解释器、Geode/Gemfire OQL解释器、HBase Shell解释器、HDFS文件系统解释器、Hive解释器、Ignite解释器、JDBC通用解释器、Kylin解释器、Lens解释器、Livy解释器、Markdown解释器、Pig解释器、PostgreSQL, HAWQ解释器、Python 2&3解释器、R解释器、Scalding解释器、Scio解释器、Shell解释器、Spark解释器、系统显示、系统基本显示、后端Angular API、前端Angular API、更多。
XPosed是与Cydia其名的工具,它能够让Android设备在没有修改源码的情况下修改系统中的API运行结果。我们通常称之为:God Mode(上帝模式)。
Apached的重写功能,即是mod_rewrite模块功能,它是apache的一个模块。它的功能非常强大,可以操作URL中的所有部分。通过改写url,给用户提供一个简介大方的url,当用户访问时可以通过mod_rewrite模块功能转换为真正的资源路径。通过mod_rewrite能实现的功能还有很多,例如隐藏真实地址、实现URL跳转、域名跳转、防盗链、限制访问资源类型等等。
基于以上框架,使用CDP的Atlas采集CDH5的元数据和血缘,理论上只需要将相应的Atlas Hook正确部署到CDH5对应的服务上即可。本文以采集Hive元数据和血缘为例,描述如何部署Atlas Hive Hook到CDH5上。
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