架构图
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猫头鹰独自站着
上图描述了owl-web、owl-core、postgres和orient，它们都部署在同一台服务器上。它可以是Hadoop集群的边缘节点，也可以是能够向Hadoop集群运行spark-submit作业的服务器。这个服务器还可以有JDBC访问其他有兴趣被Owl高质量扫描的DB引擎。从左到右查看这个描述，客户端使用浏览器连接到运行在端口9000(默认端口)上的Owl的Web应用程序。Owl Web应用程序与两个亚矿(Postgres和Orient)通信。Web应用程序可以在本地运行owlcheck作业，也可以从CLI本地启动owlcheck脚本。owlcheck将使用Owl内置的Spark Local DQ引擎启动作业。根据提供给owlcheck命令的选项，DQ作业可以使用JDBC连接扫描文件或数据库。
猫头鹰Semi-Distributed
上图描述了部署在不同服务器上的owl-web和owl-core。Owl-web不会被部署在边缘节点上。Owl-core将安装在边缘节点上，并将Owlcheck结果写回Owl-web指向的metastore(注意在此场景中metastore和web-app运行在同一台主机上)。另一个变化是owlcheck作业将在Hadoop集群之上分发工作，以便利用spark和Hadoop引擎本身附带的并行处理。
上图描述了部署在不同服务器上的所有组件。将OrientDB设置为集群，在单机出现问题时提供容错功能(注意:从Owl的1.1.0版本开始，Orient是可选服务-或者Owl- web和Owlcheck不依赖Orient可用)。在集群中设置Postgres，以防其中一台服务器出现故障。多个owl-web部署在负载均衡器后面，但与相同的元数据通信。Owl-core将安装在边缘节点上，并将Owlcheck结果写入Owl-web指向的亚metastore。在这个描述中，owlcheck驱动程序在边缘节点上运行，而大部分工作被推送到集群(deploymode =客户端标记被发送)，因此所有通信都从边缘节点连接到亚metastore。
在这个描述中，owlcheck驱动程序和作业被推送到集群(deploymode = cluster标志被发送)，因此所有通信都从集群上的任何节点连接回metastore。