Enterprise Data Classification and Provenance

在Hadoop Summit 2016上，Apache Atlas的演讲《Enterprise Data Classification and Provenance》由Shwetha Shivalingamurthy和Suma Shivaprasad呈现，该演讲深入探讨了大数据应用背景下，Apache Atlas的核心功能及其未来发展方向。虽然直接的相关内容未在提供的知识库中体现，但我们可以根据Apache Atlas的一般知识来构建一个概要性的回答。

概述

Apache Atlas 是一个开源的数据治理和元数据管理平台，设计用于帮助企业更好地理解、管理和保护其Hadoop生态系统中的数据资产。它通过提供数据分类、数据血统（provenance）以及元数据标签等功能，增强了企业对大数据的可见性和控制力，是大数据治理的关键组件。

核心功能与特点

• 数据分类：允许用户根据业务含义、敏感度或合规要求给数据打标签，支持自动化和手动分类。
• 数据血统：追踪数据从源到目的的全生命周期，帮助用户理解数据如何被创建、转换和使用。
• 元数据管理：集中存储和管理跨Hadoop生态系统所有组件的元数据，促进数据发现和理解。
• 审核与合规：记录数据访问和变更历史，支持审计需求和合规性检查。
• 集成与扩展性：易于与其他Hadoop组件（如Hive, HBase等）及第三方系统集成，具备高度可扩展架构。

应用场景

• 在金融、医疗等行业，确保敏感数据的合规使用，通过数据分类加强数据安全管控。
• 大型企业的数据湖项目，帮助管理和组织海量元数据，加速数据搜索和分析过程。
• 数据质量与一致性管理，利用数据血统功能定位问题源头，优化数据处理流程。

技术架构与实现

Atlas基于Hadoop Stack构建，利用Apache Kafka进行事件流处理，HBase存储元数据，Solr实现高效查询，并通过RESTful API暴露服务。它支持与Apache Ranger等权限管理系统集成，以实施细粒度的数据访问控制。

注意事项与最佳实践

• 策略驱动的管理：结合Apache Ranger等工具，实施基于元数据标签的安全策略。
• 持续监控与更新：定期审查数据分类和政策，确保符合最新的业务需求和法规要求。
• 元数据质量：维护高质量的元数据对于发挥Atlas的全部潜力至关重要，需建立相应的维护机制。

由于具体演讲内容未直接提供，以上信息基于Apache Atlas通用介绍整理而成，旨在概述其在大数据治理领域的角色和能力。对于更详细的功能演示、未来发展计划等内容，建议直接查阅会议视频或官方发布资料。