1.Atlas系列-编译部署-Atlas2.1.0独立部署
2.盘点8个地图开发的码解开源项目，yyds！码解
3.华为Atlas 200DK环境搭建&推理测试
4.apache atlas独立部署（hadoop、码解hive、码解kafka、码解hbase、码解toupview源码solr、码解zookeeper）

Atlas系列-编译部署-Atlas2.1.0独立部署

       本文将为您详细介绍如何独立部署 Atlas 2.1.0 版本，码解依赖组件包括 solr、码解hbase、码解zookeeper、码解hive、码解hadoop、码解kafka。码解我们将采用 Docker 容器与 Linux 环境进行部署。码解如果您在 Atlas 的编译部署过程中遇到问题，本指南将提供解决方案。

       部署流程如下：

       部署环境

       1. Linux 环境：若无 Linux 环境，可通过 Docker 构建。如已安装 Linux，月光爆吧器源码推荐使用 CentOS 镜像，本文作者最初在 Windows 环境下进行部署，并制作了一个 CentOS 镜像。构建步骤如下：

       1. 拉取镜像

       2. 运行容器

       2. Zookeeper 环境搭建：使用 Docker 方式搭建 Zookeeper，配置步骤包括：

       1. 拉取 Docker 镜像

       2. 运行容器

       3. Hadoop 环境搭建：同样采用 Docker 方式搭建 Hadoop，步骤如下：

       1. 拉取镜像

       2. 建立 Hadoop 用的内部网络

       3. 创建并启动 Master 容器，映射端口，如 端口用于 Hiveserver2，以便后续客户端通过 beeline 连接 Hive

       4. 创建 Slave 容器

       5. 修改 hosts 文件，将 Master 和 Slave 的 IP 地址映射到容器内部

       6. 启动 Hadoop，格式化 HDFS，并启动全部服务

       7. 访问 Web 查看服务状态，如 hdfs: localhost: 和 yarn: localhost:

       4. 部署 Hive：由于 Hive 镜像与 Hadoop 镜像整合，使用已启动的 Hadoop 镜像进行部署：

       1. 进入 Master 容器

       2. 修改配置文件，添加相关环境变量

       3. 执行源命令生效

       4. 完成数据库配置，确保与 Hive 配置文件中的分隔符一致，并关闭 SSL 验证

       5. 上传 MySQL 驱动到 Hive 的 lib 目录，调整 jar 包配置，确保 slf4j 和 guava 包版本一致

       6. 初始化元数据库，购物车源码css完成 Hive 的安装与启动

       7. 修改 Hadoop 权限配置

       8. 启动 Hiveserver2

       9. Hbase 搭建：由于使用 Docker 遇到问题，改为在容器外搭建 Hbase 环境。步骤包括：

       1. 拉取容器

       2. 创建并运行容器

       3. 进入容器

       4. 修改 Hbase 配置

       5. 启动 Hbase

       6. 访问 Web 界面地址 localhost:

       . Solr 搭建：使用 Docker 方式搭建 Solr，步骤如下：

       1. 拉取镜像

       2. 运行容器

       3. 创建 collection

       4. 访问 Web 界面地址 localhost:

       . Atlas 独立部署：Atlas 2.1.0 版本独立部署依赖外部组件，不同于集成部署。步骤包括：

       1. 从 Apache Atlas 下载源码，如 apache-atlas-2.1.0-server.tar.gz

       2. 使用 Docker 镜像环境进行编译，选择之前构建的基础环境

       3. 将源码复制到容器内

       4. 修改 pom.xml 文件以适应环境依赖

       5. 执行编译命令

       6. 解压 /distro/target/apache-atlas-2.1.0-bin.tar.gz 文件

       7. 进入 bin 目录，启动应用

       至此，Atlas 2.1.0 版本独立部署完成，可访问 localhost: 查看部署结果。

盘点8个地图开发的开源项目，yyds！

       地图开发领域中，开源项目提供了丰富的资源和工具，以下是一些具有代表性的项目，它们在不同方面展现出其独特价值。

       Historical-Atlas

       这个项目以其直接的命名“历史地图集”吸引了众多关注，作者采用的瞄准底部副图源码AGPL-3.0开源协议使得它不仅适合作为参考设计思路或在线服务提供，也鼓励其作为软件产品对外分发时保持开源状态。项目中存在一些遗留问题，如数据库配置和用户信息存储的实现，但通过对照源码，还原表结构并不困难。

       vue3-ts-cesium-map-show

       由地虎降天龙开发的这个项目，采用MIT开源许可协议，是一个专注于三维可视化数字城市应用，结合Cesium-1.开源库，提供后台可视化编辑与保存功能。

       QGIS

       作为开源地理信息系统，QGIS支持Windows、Linux、MacOS，拥有强大的地理空间管理与分析能力，包括时间动画、3D地图预览和地图美化等特性，使用户能够生成美观的地图。

       react-baidu-map

       由uiw开发的python网页主界面源码react-baidu-map项目，基于React封装了百度地图组件，简化了将地图集成到React项目的过程，使开发者能够快速接入地图功能。

       Maptalks

       Maptalks是一个HTML5地图引擎，基于原生ES6 Javascript开发，提供二三维一体化地图能力，通过二维地图旋转、倾斜增加三维视角，并支持插件化设计。

       QuickEarth-Free

       QuickEarth（QE）是一个面向个人免费开放的二三维一体化Web端矢量和栅格数据渲染引擎，适用于气象、海洋、水文、环境等领域，帮助用户实现数据可视化。

       地图下载器

       使用Java开发的地图瓦片图下载工具，支持多种地图服务，如OpenStreetMap、天地图、谷歌地图等，提供XYZ瓦片图下载与合并功能，方便用户获取地图数据。

       L7

       L7是蚂蚁金服AntV推出的一款基于WebGL的开源大规模地理空间数据可视分析框架，专注于数据可视化表达，通过多种视觉变量设置实现信息的有效呈现，满足地图图表、BI系统可视化分析、GIS等领域的需求。

       xdh-map

       xdh-map是一款基于Openlayers的地图应用Vue组件，内置多种地图瓦片，并支持与多个PGIS厂商对接，提供丰富的组件，如文本、图形、热力图等，以及与ECharts结合实现基于地理位置的图表，满足项目常见需求。

       这些开源项目在地图开发领域中各具特色，为开发者提供了丰富的选择和强大的技术支持。

华为Atlas DK环境搭建&推理测试

       引子

       华为Atlas DK，一款边端推理芯片，本文将带你了解如何搭建其开发环境并进行推理测试。

       一、环境搭建

       1.1 物理硬件准备

       需要一台x架构的Linux PC机、USB连接线、网线、内存不低于GB的SD卡与SD卡读卡器。

       1.2 软件准备

       需从网络自行下载1.0.版本的固件驱动，官网提供的最低驱动版本为1.0.，但该版本不兼容设备。

       1.3 刻录开发板系统

       将SD卡插入读卡器，安装相关软件包，创建制卡工作目录，上传操作系统与驱动包，使用脚本制卡。

       1.4 网络配置

       安装USB网卡驱动，配置USB与NIC网卡IP，通过SSH登录设备并调整网络设置。

       1.5 安装CANN

       确保CANN版本与固件驱动版本一致，从网络下载对应的CANN版本，卸载不符合版本的Python，安装CANN。

       二、项目演示：基于Resnet的分类应用

       获取源码包并安装依赖，如opencv与numpy。进行样例输入准备与模型转换。使用ATC进行模型转换。

       设置环境变量，执行运行脚本。展示样例结果，包括置信度TOP5的类别标识、置信度信息和对应类别信息。

apache atlas独立部署（hadoop、hive、kafka、hbase、solr、zookeeper）

       在CentOS 7虚拟机（IP: ...）上部署Apache Atlas，独立运行时需要以下步骤：

       Apache Atlas 独立部署（集成Hadoop、Hive、Kafka、HBase、Solr、Zookeeper）

       **前提环境**：Java 1.8、Hadoop-2.7.4、JDBC驱动、Zookeeper（用于Atlas的HBase和Solr）

       一、Hadoop 安装

       设置主机名为 master

       关闭防火墙

       设置免密码登录

       解压Hadoop-2.7.4

       安装JDK

       查看Hadoop版本

       配置Hadoop环境

       格式化HDFS（确保路径存在）

       设置环境变量

       生成SSH密钥并配置免密码登录

       启动Hadoop服务

       访问Hadoop集群

       二、Hive 安装

       解压Hive

       配置环境变量

       验证Hive版本

       复制MySQL驱动至hive/lib

       创建MySQL数据库并执行命令

       执行Hive命令

       检查已创建的数据库

       三、Kafka 伪分布式安装

       安装并启动Kafka

       测试Kafka（使用kafka-console-producer.sh与kafka-console-consumer.sh）

       配置多个Kafka server属性文件

       四、HBase 安装与配置

       解压HBase

       配置环境变量

       修改配置文件

       启动HBase

       访问HBase界面

       解决配置问题（如JDK版本兼容、ZooKeeper集成）

       五、Solr 集群安装

       解压Solr

       启动并测试Solr

       配置ZooKeeper与SOLR_PORT

       创建Solr collection

       六、Apache Atlas 独立部署

       编译Apache Atlas源码，选择独立部署版本

       不使用内置的HBase和Solr

       编译完成后，使用集成的Solr到Apache Atlas

       修改配置文件以指向正确的存储位置

       七、Apache Atlas 独立部署问题解决

       确保HBase配置文件位置正确

       解决启动时的JanusGraph和HBase异常

       确保Solr集群配置正确

       部署完成后，Apache Atlas将独立运行，与Hadoop、Hive、Kafka、HBase、Solr和Zookeeper集成，提供数据湖和元数据管理功能。