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이제 계보를 선택하면 테이블의 계보가 표시됩니다. 다음 그림과 같이 계보에는 기본 테이블에 대한 정보를 제공하며 두 테이블의 교차 테이블입니다. 스파크 아틀라스 커넥터는 아틀라스 클라이언트의 두 가지 유형을 지원합니다, “카프카”와 “나머지”. atlas.client.type 을 설정하여 어떤 클라이언트 유형을 카프카또는 나머지로 구성할 수 있습니다. 기본값은 변경 내용을 게시하는 안정적이고 안전한 방법을 제공하는 kafka입니다. 아틀라스는 테스트 환경에서 테스트 할 수 있도록 카프카 인스턴스를 포함하지만, 생산에서 외부 카프카 클러스터를 사용하는 것이 좋습니다. 프로덕션 에 Kafka 클러스터가 없는 경우 클라이언트를 휴게하도록 설정할 수 있습니다. 우리는 Hive에 대한 아틀라스 후크에서 해당 이벤트의 중복을 피하기 위해 HMS에서 관리하는 Hive 테이블에 대한 만들기 이벤트를 보내기를 건너 뛰기로 결정했습니다. 아틀라스는 하이브 의 존재들에게 아틀라스 후크를 진실의 근원으로 의존한다. 이것은 “트레이드 오프”에 대한 디자인 선택에서 나온 것입니다: Kafka 소스는 “패턴”으로 구독을 지원하며 SAC는 모든 일치하는 기존 주제 또는 가능한 모든 주제를 영예할 수 없습니다 (가능하더라도 이해가 되지 않습니다). Hue에 로그인한 후 다음 단계를 수행하고 다음 Hive 쿼리를 실행합니다. ASG Data Intelligence는 이해 관계자가 신뢰할 수 있는 데이터를 찾고, 이해하고, 공유하고, 분석할 수 있도록 지원하는 정보 공급망을 캡처하고 관리함으로써 엔터프라이즈 조직이 방어및 공격적인 데이터 전략을 성공적으로 수행할 수 있도록 지원합니다.

ASG는 메타데이터 관리 솔루션에 대한 2019 가트너 매직 쿼드런트에서 업계 선두 주자로 인정받고 있습니다. Amazon EMR 또는 AWS의 기타 빅 데이터 주제에 대한 자세한 내용은 AWS 빅 데이터 블로그의 EMR 블로그 게시물을 참조하십시오. Atlas를 사용하면 메타데이터를 분류하여 조직과 관련된 데이터 거버넌스 요구 사항을 준수할 수 있습니다. 다음에 예제 분류를 만듭니다. 다음 명령을 사용하여 활성 클러스터의 이름을 나열합니다(클러스터가 준비된 후 목록에 표시됨): 다음으로 이 분류에 속한 모든 엔터티를 봅니다. 의사 결정자가 제대로 해석되지 않은 정보를 이해하지 못하는 경우 데이터 기반 의사 결정을 내리는 것은 문제가 됩니다. 오해는 잘못된 의사 결정과 재정적 손실로 이어질. 이렇게 하는 가장 간단한 방법은 CloudFormation을 사용한 경우 이전에 만든 CloudFormation 스택을 제거하는 것입니다.

기본적으로 클러스터는 종료 보호가 활성화된 상태로 만들어집니다. 클러스터를 제거하려면 먼저 Amazon EMR 콘솔을 사용하여 종료 보호를 해제해야 합니다. 시작하려면 다음 매개 변수에 대한 값을 제공합니다. . 1100-spark_model.json을 /모델/1000-Hadoop 디렉토리에 복사하고 아틀라스 서버를 다시 시작하십시오. 계보를 수동으로 수집, 업데이트 및 통합하면 엄청난 시간과 노력이 필요하게 됩니다. 스키마 등록이 완료되면 데이터 집합 워크플로에 소유자 할당이 트리거됩니다. MANTA는 IT 서비스의 비용을 크게 절감하고, 즉각적인 영향 및 근본 원인 분석을 허용하며, 무제한 샌드박싱을 가능하게 하며, 공급업체의 잠금을 방지하고, 신속하고 민첩한 개발 접근 방식을 지원합니다.

이를 사용하려면 Spark Driver에서 이 병에 액세스할 수 있도록 하고, 데이터 거버넌스 및 규정 준수 프로그램을 구성하려면 정보의 출처, 시스템 처리 방법 및 사용 방법에 대한 이해가 필요합니다. ASG Data Intelligence는 시장을 선도하는 데이터 리네이지 기능을 제공하여 원산지부터 가치를 제공하는 곳까지 데이터를 추적합니다. 아마존 EMR에 아파치 아틀라스를 설치하는 범위는 아마존 EMR의 Hive 메타스토어에서 계보, 검색 및 분류기능을 제공하는 데 필요한 것일 뿐입니다. 또한 이 솔루션을 AWS Glue가 없는 AWS 리전의 카탈로그에 사용할 수 있습니다.

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