Seminar Apache Atlas – Metadatenaufnahme mit Hooks, Notifications und Kafka

Dieses Seminar behandelt ende-zu-Ende-Metadatenaufnahme mit Hooks, Kafka-Notifications, Mapping, Reihenfolge, Idempotenz, Rückständen, Dead-Letter, Reprocessing, Last und Qualitätskontrollen. Fachliche Einordnung, Demonstration und Laborarbeit werden zu einem durchgängigen Arbeitsprozess verbunden; jede Änderung endet mit einer dokumentierten Funktions-, Qualitäts- oder Sicherheitsprüfung.

Inhaltsübersicht

• Lernziele und fachliche Einordnung
• Schrittweise Seminarinhalte
• Praxisübungen und Laborszenarien
• Zielgruppe und Voraussetzungen
• Didaktik und Arbeitsweise

Lernziele

• Hooks und Notification-Typen den Quelloperationen zuordnen und das Ergebnis anhand definierter Kriterien prüfen.
• Repräsentative Nachricht erfassen und Felder interpretieren und das Ergebnis anhand definierter Kriterien prüfen.
• Dubletten- und Out-of-Order-Szenario erzeugen und das Ergebnis anhand definierter Kriterien prüfen.
• Testlast und erwarteten Durchsatz festlegen und das Ergebnis anhand definierter Kriterien prüfen.
• Metriken und Alarme für Lag, Fehler und Rate definieren und das Ergebnis anhand definierter Kriterien prüfen.

Schrittweise Seminarinhalte

1. Ereignisarchitektur und Topics

Schwerpunkt: Producer, Topics, Consumer und Atlas-Verarbeitung werden mit Zustandsgrenzen dokumentiert.

1. Hooks und Notification-Typen den Quelloperationen zuordnen
2. Partitionierung und Aufbewahrung erfassen
3. Ende-zu-Ende-Abnahmekriterien für ein Ereignis definieren

2. Nachrichteninhalt und Mapping

Schwerpunkt: Ereignisse werden auf Typen, Entitäten, Beziehungen und Lineage abgebildet.

1. Repräsentative Nachricht erfassen und Felder interpretieren
2. Identitäten und Beziehungen nachvollziehen
3. Create-, Update-, Rename- und Delete-Fälle vergleichen

3. Reihenfolge, Dubletten und Idempotenz

Schwerpunkt: Wiederholte oder verspätete Nachrichten dürfen keine Inkonsistenzen erzeugen.

1. Dubletten- und Out-of-Order-Szenario erzeugen
2. Ergebnis im Katalog und in den Logs prüfen
3. Idempotenz- und Reprocessing-Regeln dokumentieren

4. Rückstände und Fehlerbehandlung

Schwerpunkt: Lag, Fehlerlogs und betroffene Nachrichten führen zur kontrollierten Wiederholung.

1. Consumer-Rückstand und Verarbeitungsrate messen
2. Fehlerhafte Nachricht isolieren und Ursache bestimmen
3. Wiederholung oder Dead-Letter-Prozess durchführen

5. Last, große Nachrichten und Durchsatz

Schwerpunkt: Kapazitätsgrenzen werden mit einem reproduzierbaren Ereignisprofil untersucht.

1. Testlast und erwarteten Durchsatz festlegen
2. Ressourcen, Lag und Fehlerquote beobachten
3. Batch-, Parallelitäts- oder Größenparameter bewerten

6. Betriebs- und Qualitätskontrollen

Schwerpunkt: Technische Verarbeitung und fachlicher Katalogzustand werden gemeinsam überwacht.

1. Metriken und Alarme für Lag, Fehler und Rate definieren
2. Stichproben für Entitäten, Beziehungen und Lineage automatisieren
3. Runbook für Rückstand und Reprocessing erstellen

Praxisübungen und Laborszenarien

• Praxisfall „Ereignisarchitektur und Topics“: partitionierung und Aufbewahrung erfassen; Ergebnis dokumentieren und mit einer Gegenprobe abnehmen.
• Praxisfall „Nachrichteninhalt und Mapping“: identitäten und Beziehungen nachvollziehen; Ergebnis dokumentieren und mit einer Gegenprobe abnehmen.
• Praxisfall „Reihenfolge, Dubletten und Idempotenz“: ergebnis im Katalog und in den Logs prüfen; Ergebnis dokumentieren und mit einer Gegenprobe abnehmen.
• Praxisfall „Last, große Nachrichten und Durchsatz“: ressourcen, Lag und Fehlerquote beobachten; Ergebnis dokumentieren und mit einer Gegenprobe abnehmen.
• Praxisfall „Betriebs- und Qualitätskontrollen“: stichproben für Entitäten, Beziehungen und Lineage automatisieren; Ergebnis dokumentieren und mit einer Gegenprobe abnehmen.

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: Data Engineers, Integrationsentwickler, Kafka- und Plattformteams, Atlas-Administratoren sowie technische Data-Governance-Verantwortliche.

Voraussetzungen: Grundlagen zu Apache Atlas, Kafka, Ereignisverarbeitung und Datenplattformen; Erfahrung mit Logs und JSON-Nachrichten.

Didaktik und Arbeitsweise

Die Arbeitsphasen folgen einem festen Muster: Ausgangszustand erfassen, Ziel und Prüfkriterien festlegen, Änderung schrittweise durchführen, technische und fachliche Wirkung kontrollieren und den Ablauf als wiederverwendbare Checkliste dokumentieren. Änderungen erfolgen ausschließlich in der Laborumgebung. Für produktive Systeme werden Freigabe, Sicherung, Wartungsfenster und Rückfalloption vorausgesetzt.