1.引言
datahub是做什么的，这里就不展开描述了， 如果想了解更多请自行阅读DataHub官网文档， 这里主要教大家如何一步一步安装然后100%部署完成。一般开源产品的文档都是被大家吐槽的最多的，部署步骤写的非常简单，重要关键的配置有时候基本都是不提的，很多人想入门， 但是安装部署就会把大多数人拒之门外，很多没耐心的同学一旦掉到坑里爬不出来， 立马就放弃了， 本篇文章的主要目的就在于帮助大家把这一步跨过去，文章对你有帮助，请点赞关注， 不喜勿喷~
2.软件版本要求
- CentOS == 7.6.18-x86-64
- datahub == 0.12.0
- python == 3.8.18
- docker == 24.0.7
- docker-compose == 2.20.3
3. 安装过程详解
3.1 Docker安装
请参考我之前的文章进行安装，传送门戳这里 docker的3种常用的安装部署方式介绍演示
考虑docker离线安装的问题， 后续写一篇docker离线部署的文章给大家。
3.2 docker-compose安装
下载并安装， 如果下载不下来， 可以先下载到本地再上传到服务器
curl -SL https://github.com/docker/compose/releases/download/v2.20.3/docker-compose-linux-x86_64 -o /usr/local/bin/docker-compose
修改脚本操作权限
chmod 755 /usr/local/bin/docker-compose
检查docker-compose是否安装成功
3.3 python3安装
因为datahub0.12.0安装依赖python3, 但是CentOS默认的python版本是python2.7.5,这里需要安装python3,我这里安装的python版本是3.8.18， 下面演示编译安装的整个过程：
1)安装系统依赖
yum install-y zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel epel-release gcc gcc-c++ xz-devel readline-devel gdbm-devel sqlite-devel tk-devel db4-devel libpcap-devel libffi-devel
2)首先创建python3的安装目录：
mkdir-p /usr/local/python3
3)下载Python3.8.18的安装包
mkdir-p /opt/packages
cd /opt/packages
wget https://registry.npmmirror.com/-/binary/python/3.8.18/Python-3.8.18.tgz
4)解压安装包
tar-zxf /opt/packages/Python-3.8.18.tgz
5)编译安装
cd /opt/packages/Python-3.8.18
./configure --prefix=/usr/local/python3
make&&makeinstall
执行完毕,
/usr/local/python3
目录如下图：
6)配置系统环境变量
ln-s /usr/local/python3/bin/python3.8 /usr/local/bin/python3
ln-s /usr/local/python3/bin/pip3 /usr/local/bin/pip3
如下图：
检查系统环境变量是否生效， 如下图则成功。
python3 -m pip install --upgrade pip
3.4 datahub安装
执行安装命令， 如下
python3 -m pip install acryl-datahub==0.12.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
检查datahub是否安装成功
python3 -m pip datahub version
出现如下报错:
解决方法：urllib3库版本太高了， 降版本， 重新安装urllib3的1.25.11版本
python3 -m pip install urllib3==1.25.11 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
再次检查datahub是否安装成功，
python3 -m pip datahub version
如下图， 说明安装成功
3.4 datahub镜像下载安装
首先我们从github的datahub仓库下载DataHubv0.12.0版本源代码，解压找到一下docker-compose的编排脚本文件
将
docker-compose-without-neo4j.quickstart.yml
脚本上传到服务器的
/usr/local/python3/datahub-docker-scripts
目录下，如果没有这个路径请自行创建， 创建命令
mkdir -p /usr/local/python3/datahub-docker-scripts
进入到
/usr/local/python3/datahub-docker-scripts
目录下， 执行以下命令：
python3 -m datahub docker quickstart --quickstart-compose-file ./docker-compose-without-neo4j.quickstart.yml
经过漫长的镜像下载拉取之后，容器运行成功之后， 整个安装流程完毕如下图：
访问
http://10.10.3.14:9002
，出现如下页面， 说明DataHub安装成功，默认的账号密码如下：
用户名：datahub
密码： datahub
4.服务管理及使用的常见指令
1)一键启动Datahub
docker-compose-p datahub -f ./docker-compose.consumers-without-neo4j.quickstart.yml up -
2)一键停止Datahub
docker-compose-p datahub -f ./docker-compose.consumers-without-neo4j.quickstart.yml stop
3)查看Datahub插件列表
python3 -m datahub check plugins --verbose
4)安装Datahub插件
pip3 install'acryl-datahub[数据源]'
举例， 现在需要管理MySQL数据源的元数据， 需要先集成mysql的数据源插件
pip3 install acryl-datahub[mysql]
5.使用演示
配置元数据源集成
创建新的元数据源
选择数据源类型，配置数据源连接参数，设置采集任务调度， 然后保存即可。
点击"RUN"运行采集任务
好了，本篇文章到此结束，如果安装过程中遇到问题，欢迎留言讨论哈，最后点赞关注，送你一朵小红花，谢谢~~~。
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