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Apache拯救世界之数据质量监控工具 - Apache Griffin

大数据真好玩 大数据真好玩 2021-10-21
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最近我发现,Apache已经成了解决问题的解决我们日常问题的首选宝藏之地。这几天在调研数据质量监控的东西时,无意中发现了Apache Griffin。正验证了那句话,你遇到的问题,大部分别人都遇到过。我们来看看这个Griffin到底解决了哪些问题?

概述

Apache Griffin定位为大数据的数据质量监控工具,支持批处理数据源hive、text文件、avro文件和实时数据源kafka,而一些以关系型数据库如mysql、oracle为存储的项目也同样需要可配置化的数据质量监控工具,所以扩展griffin的mysql数据源就可以为项目的数据质量监控提供多一种选择。Griffin是属于模型驱动的方案,基于目标数据集合或者源数据集(基准数据),用户可以选择不同的数据质量维度来执行目标数据质量的验证。支持两种类型的数据源:
  • batch数据:通过数据连接器从Hadoop平台收集数据

  • streaming数据:可以连接到诸如Kafka之类的消息系统来做近似实时数据分析

特性

  • 度量:精确度、完整性、及时性、唯一性、有效性、一致性。

  • 异常监测:利用预先设定的规则,检测出不符合预期的数据,提供不符合规则数据的下载。

  • 异常告警:通过邮件或门户报告数据质量问题。

  • 可视化监测:利用控制面板来展现数据质量的状态。

  • 实时性:可以实时进行数据质量检测,能够及时发现问题。

  • 可扩展性:可用于多个数据系统仓库的数据校验。

  • 可伸缩性:工作在大数据量的环境中,目前运行的数据量约1.2PB(eBay环境)。

  • 自助服务:Griffin提供了一个简洁易用的用户界面,可以管理数据资产和数据质量规则;同时用户可以通过控制面板查看数据质量结果和自定义显示内容。

Griffin的系统架构

在Griffin的架构中,主要分为Define、Measure和Analyze三个部分,如下图所示:

各部分的职责如下:
  • Define:主要负责定义数据质量统计的维度,比如数据质量统计的时间跨度、统计的目标(源端和目标端的数据数量是否一致,数据源里某一字段的非空的数量、不重复值的数量、最大值、最小值、top5的值数量等)

  • Measure:主要负责执行统计任务,生成统计结果

  • Analyze:主要负责保存与展示统计结果

Griffin 系统主要分为:数据收集处理层(Data Collection&Processing Layer)、后端服务层(Backend Service Layer)和用户界面(User Interface),如图:

系统数据处理分层结构图:

系统处理流程图:

基于以上功能,大数据平台可以考虑引入Griffin作为数据质量解决方案,实现数据一致性检查、空值统计等功能。Apache Giffin目前的数据源包括HIVE, CUSTOM, AVRO, KAFKA。Mysql和其他关系型数据库的扩展根据需要进行扩展。

安装部署

Griffin的安装和部署需要以下环境:
  • JDK (1.8 or later versions)

  • MySQL(version 5.6及以上)

  • Hadoop (2.6.0 or later)

  • Hive (version 2.x)

  • Spark (version 2.2.1)

  • Livy(livy-0.5.0-incubating)

  • ElasticSearch (5.0 or later versions)

具体的安装步骤可以参考官网:http://griffin.apache.org/docs/quickstart-cn.html在这里我使用源码编译打包的方式来部署Griffin,Griffin的源码地址是:https://github.com/apache/griffin.git 这里我使用的源码tag是griffin-0.4.0,下载完成在idea中导入并展开源码的结构图如下:

Griffin的源码结构很清晰,主要包括griffin-doc、measure、service和ui四个模块,其中griffin-doc负责存放Griffin的文档,measure负责与spark交互,执行统计任务,service使用spring boot作为服务实现,负责给ui模块提供交互所需的restful api,保存统计任务,展示统计结果。

Hello Griffin!

这里我们用官网的一个案例入门:首先在hive里创建表demo_src和demo_tgt:
--create hive tables here. hql script
--Note: replace hdfs location with your own path
CREATE EXTERNAL TABLE `demo_src`(
`id` bigint,
`age` int,
`desc` string)
PARTITIONED BY (
`dt` string,
`hour` string)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY '|'
LOCATION
'hdfs:///griffin/data/batch/demo_src';

--Note: replace hdfs location with your own path
CREATE EXTERNAL TABLE `demo_tgt`(
`id` bigint,
`age` int,
`desc` string)
PARTITIONED BY (
`dt` string,
`hour` string)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY '|'
LOCATION
'hdfs:///griffin/data/batch/demo_tgt';
然后生成测试数据:从http://griffin.apache.org/data/batch/ 地址下载所有文件到Hadoop服务器上,然后使用如下命令执行gen-hive-data.sh脚本:nohup ./gen-hive-data.sh>gen.out 2>&1 & 注意观察gen.out日志文件,如果有错误,视情况进行调整。这里我的测试环境Hadoop和Hive安装在同一台服务器上,因此直接运行脚本。最后通过UI界面创建统计任务,具体按照Apache Griffin User Guide 一步步操作,地址在这里:https://github.com/apache/griffin/blob/master/griffin-doc/ui/user-guide.md此外,我还在其他博主的博客中看到一个更为复杂的案例如下,大家可以在参考链接中找到:以检测供应商账单明细表的同步精确度为例,配置数据检测,如图:
  • 选择数据源

  • 选择账单明细源表字段

  • 选择账单明细目标表字段

  • 设置源表和目标表的校验字段映射关系

  • 选择数据分区、条件和是否输出结果文件。(无分区表可以跳过)

  • 设置验证项目名称和描述,提交后就可以在列表看到度量的信息了

创建了数据模型度量后,需要相应的spark定时任务来执行分析,接下来就是创建spark job和调度信息了
  • 在job菜单下,选择Create Job

创建job界面中需要选择源表和目标表数据范围,如上图所示是选择t-1到当前的数据分区,即昨天的数据分区。设置定时表达式,提交任务后即可在job列表中查看:

到这里,数据验证度量和分析任务都已配置完成,后面还可根据你的指标设置邮件告警等监控信息,接下来就可以在控制面板上监控你的数据质量了,如图:

总结

用好Griffin的前提是熟悉下面的技术栈,大家看到了基本都是Apache全家桶:
  • Spark

  • Hadoop

  • Hive

  • Livy

  • Quartz

此外,在调研过程中也发现了一些已知的问题:
  1. 目前Apache Giffin目前的数据源是支持HIVE,TXT,文件,avro文件和实时数据源 Kafka,Mysql和其他关系型数据库的扩展需要自己进行扩展

  2. Apache Griffin进行Mesausre生成之后,会形成Spark大数据执行规则模板,shu的最终提交是交给了Spark执行,需要懂Spark进行扩展

  3. Apache Griffin中的源码中,只有针对于接口层的数据使用的是Spring Boot,measure关于Spark定时任务的代码为scala 语言,扩展的时候需要在measure中进行扩展,需要了解一下对应的scala脚本。

我们在后续的文章中会给出一篇使用Griffin的实战案例,欢迎关注。

大家还可以参考:

https://blog.csdn.net/vipshop_fin_dev/article/details/86362706 

https://blog.csdn.net/zcswl7961/article/details/101479637




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