基于 Ambari 安装 Atlas 服务

在本篇文章中，将详细演示如何通过 Ambari 平台一键集成和部署 Apache Atlas 元数据服务。该方式适用于企业级大数据平台，最大程度简化依赖环境和手动运维复杂度。

1. 进入 Ambari 服务添加向导

首先，登录 Ambari 管理后台，在侧边栏点击 Add Service，进入服务选择页面。

提示

Atlas 仅在 1.0.7+ 版本的 Ambari 集成，低版本需升级后才能看到。

在列表中勾选 Atlas 组件，同时可以结合选配 Kafka、Hudi、Spark、Flink、HBase 等元数据源组件。

2. 选择部署节点（Master/Client 分配）

系统自动进入 Master 组件分配页面，一般推荐将 Atlas Metadata Server 部署在主节点资源充裕的服务器上（如 hadoop1）。

注意

Atlas Metadata Server 建议独立节点，避免与高负载服务混用导致性能瓶颈。

继续分配 Client，可根据集群规模及业务需求灵活设置：

3. 配置核心依赖参数

此步需填写 HBase、Kafka、Solr、Zookeeper 等依赖服务信息。

• Zookeeper 配置 在输入框填写 ZK 集群列表（建议直接复制主机名+端口），如下：

  atlas.audit.hbase.zookeeper.quorum = hadoop1:2181,hadoop2:2181,hadoop3:2181
  

  

• Solr 配置 填写 SolrCloud 的 zookeeper-url，一定要以 /solr 结尾，否则 Collection 不可用。

  atlas.graph.index.search.solr.zookeeper-url = hadoop1:2181,hadoop2:2181,hadoop3:2181/solr
  

  

笔记

配置不规范会导致后续启动报错，务必确认端口和路径均正确无误。

• HBase 节点分配

  atlas.graph.storage.hostname = hadoop1,hadoop2,hadoop3
  

  这一步与实际 RegionServer 部署节点保持一致。

• Kafka 连接参数 单机举例：

  atlas.kafka.bootstrap.servers = hadoop1:9092
  atlas.kafka.zookeeper.connect = hadoop1:2181,hadoop2:2181,hadoop3:2181
  

  

提示

如果你的 Kafka、Solr、HBase 是通过 Ambari 安装的，相关参数可以直接复用已部署服务的主机名与端口。

4. 设置管理员账号与环境变量

在“Advanced atlas-env”填写管理员账号，初次部署建议 admin/admin，后续可通过界面更改。

注意

务必保证两次密码一致，否则无法下一步。

5. 部署服务并等待初始化

点击安装，Ambari 会自动下发各节点包并启动 Metadata Server 与 Client。此过程可能耗时较长，进度条可实时监控。

笔记

首次启动 Atlas 服务极有可能失败，原因是 Solr Collection 尚未初始化。

6. 手动上传 Solr configSet 并创建 Collection

首次部署必须上传 Atlas 的 Solr 配置，并创建索引集合，否则 Atlas 会报“索引找不到”或“启动异常”。

步骤如下：

1. 打包 configSet

   cd /usr/bigtop/current/atlas-server/conf/solr
   zip -r /tmp/atlas-solr-conf.zip .
   

2. 上传到 SolrCloud

   curl -X POST -H "Content-Type: application/octet-stream" \
     --data-binary @/tmp/atlas-solr-conf.zip \
     "http://hadoop1:8983/solr/admin/configs?action=UPLOAD&name=atlas&wt=json"
   

3. 创建三大 Collection

   curl "http://hadoop1:8983/solr/admin/collections?action=CREATE&name=vertex_index&numShards=1&replicationFactor=1&collection.configName=atlas&wt=json&zkHost=hadoop1:2181,hadoop2:2181,hadoop3:2181/solr"
   curl "http://hadoop1:8983/solr/admin/collections?action=CREATE&name=edge_index&numShards=1&replicationFactor=1&collection.configName=atlas&wt=json&zkHost=hadoop1:2181,hadoop2:2181,hadoop3:2181/solr"
   curl "http://hadoop1:8983/solr/admin/collections?action=CREATE&name=fulltext_index&numShards=1&replicationFactor=1&collection.configName=atlas&wt=json&zkHost=hadoop1:2181,hadoop2:2181,hadoop3:2181/solr"
   

4. 验证

   curl "http://hadoop1:8983/solr/admin/collections?action=LIST&wt=json"
   # 返回应包含 ["vertex_index","edge_index","fulltext_index"]
   

警告

如果未提前上传 configSet 或创建 Collection，Atlas 启动必然失败！

7. 再次启动 Atlas 服务并登录

安装完成后回到 Ambari Atlas 服务，重启 Atlas Metadata Server。此时可通过 Quick Link 跳转 Atlas Web 控制台。

初次登录建议使用 admin/admin 账号，登录后可见主控台：