基于DataHub元数据血缘管理实施方案

目录

1. 元数据管理实施方案总览

2. 元数据分类

2.1 技术元数据

2.2 业务元数据

3. 元数据标签体系

 基础标签 

数仓标签

 业务标签

潜在标签

4. 表元数据

4.1  基于pull机制抽取元数据

web端ui方式

cli端yml方式

yml解析

yml模板

4.2. RESET-API方式

API-MEDTADA人工构建模板

5. 血缘元数据

5.1 基于push机制构建血缘元数据

 SparkSql场景

SparkSession场景

5.2 基于Rest API机制构建血缘元数据

RESET-API-LINEAGE DEMO

RESET-API-LINEAGE构建工具

 mr hql程序基于REST-API构建血缘(走pub_execute_sql脚本)

 mr hql回算程序基于REST-API构建血缘（走回算脚本）

 waterdrop  hive-ck REST-API 构建血缘（water drop脚本方式）

6. cli手工删除元数据

删除开发环境中的所有数据集

删除特定平台的所有容器

删除开发环境中的所有管道和任务

删除 PROD 环境中的所有 bigquery 数据集

删除所有外观仪表板和图表

删除与查询匹配的所有数据集

7. 基于graphiql查询血缘以及上下游数量

Demo

查询表依赖上下游数量以及依赖明细UTILS

1. 元数据管理实施方案总览

2. 元数据分类

元数据按用途的不同分为两类：技术元数据（ Technical Metadata)和业务元数据（ Business Metadata ）

2.1 技术元数据

技术元数据是存储关于数据仓库系统技术细节的数据，用于开发和管理数据仓库使用的数据。常见的技术元数据有：

• • 分布式计算系统存储元数据：如Hive表、列、分区等信息。记录了表的表名。分区信息、责任人信息、文件大小、表类型，生命周期，以及列的字段名、字段类型、字段备注、是否是分区 段等信息。
  • 分布式计算系统运行元数据：如 Spark上所有作业运行等信息：类似于 Job 日志，包括作业类型、实例名称、输入输出、 SQL 、执行时间。数据开发平台中数据同步、计算任务、任务调度等信息。
  • 数据质量和运维相关元数据：如任务监控、运维报警、数据质量、故障等信息，包括任务监控运行日志、告警配置及运行日志、故障信息等。

2.2 业务元数据

业务元数据从业务角度描述了数据仓库中的数据，它提供了介于使用者和实际系统之间的语义层，使得不懂计算机技术的业务人员也能够看懂数据仓库中的数据。常见的业务元数据有：

• • Data 元数据：如维度及属性、业务过程、指标等的规范化定义，用于更好地管理和使用数据。
  • 数据应用元数据：如数据报表、数据产品等的配置和运行元数据。

3. 元数据标签体系

    利用元数据标签不仅可以节约研发人员的时间成本，同时对公司内部的非研发人员来说，也可以更直观地理解数据、利用数据，从而提升数据的研发效率。所以在datahub里可以预先建设domain共和glossary词库用于对数据进行打标。

•  基础标签 

1. 数据的存储情况
2. 访问情况
3. 数据安全等级

• 数仓标签

1. 数据是增量/全量
2. 是否可再生
3. 数据的生命周期

•  业务标签

1. 数据归属的主题域
2. 产品线BU
3. 业务类型

• 潜在标签

这类标签主要是为了说明数据潜在的应用场景

1. 社交
2. 媒体
3. 广告
4. 电商
5. 金融

4. 表元数据

4.1  基于pull机制抽取元数据

    Datahub的pull是基于插件的方式。可以检查数据源获取插件Source，转换插件transformer，获取插件Sink。插件安装命令如：pip install 'acryl-datahub[mysql]'

使用命令查看当前已安装的插件python3 -m datahub check plugins

• web端ui方式

• cli端yml方式

yml解析

模板

source:
type: mysql #数据源可以是hive等其他，相应的config配置有细微不同
config:
   host_port: 172.16.8.69:3308
   database: test
    username: "root"
    password: "root"
    profiling: #hive中统计慎用，容易资源拉满，集群垮掉
        enabled: True
        include_field_min_value: True
       include_field_max_value: True 
    stateful_ingestion: #开启状态，在拉取全数据时候会自动增删
      enabled: True
      remove_stale_metadata: True
#大部分情况transformer不需要配置
transformers:
- type: "simple_remove_dataset_ownership"
config:
owner_urns:
     - "urn:li:corpuser:username1"
     - "urn:li:corpuser:username2"
     - "urn:li:corpGroup:groupname"
ownership_type: "PRODUCER"
#默认就是datahub-rest
sink:
   type: "datahub-rest"
config:
    server: 'http://localhost:8080'
pipeline_name: mysql_pipline #要支持状态，必须有pipline名称
datahub_api: # Optional. But if provided, this config will be used by the "datahub" ingestion state provider.
server: "http://localhost:8080"

source

更多config 详情见官方文档Input objects | DataHub (datahubproject.io)

source:
type: mysql #数据源可以是hive等其他，相应的config配置有细微不同
config:
   host_port: 172.16.8.69:3308
   database: test
    username: "root"
    password: "root"
    profiling:
        enabled: True
        include_field_min_value: True
       include_field_max_value: True 
    stateful_ingestion: #开启状态，在拉取全数据时候会自动增删
      enabled: True
      remove_stale_metadata: True

transformer（可不配置）

（1）添加标签

使用 simple_add_dataset_tags 模块给添加标签。
可以使用自己的模块函数通过 add_dataset_tags 自定义标签。
transformers:
- type: "simple_add_dataset_tags"
config:
tag_urns:
- "urn:li:tag:NeedsDocumentation"
- "urn:li:tag:Legacy"

(2）更改拥有者

使用 simple_remove_dataset_ownership 清除数据拥有者。
transformers:
- type: "simple_remove_dataset_ownership"
config: {}

使用 simple_add_dataset_ownership 添加一系列用户。
transformers:
- type: "simple_add_dataset_ownership"
config:
owner_urns:
- "urn:li:corpuser:username1"
- "urn:li:corpuser:username2"
- "urn:li:corpGroup:groupname"
ownership_type: "PRODUCER"

（3）根据数据集 urn 模式设置拥有者关系,为不同的数据集设置不同的拥有者。

transformers:
- type: "pattern_add_dataset_ownership"
config:
owner_pattern:
rules:
".*example1.*": ["urn:li:corpuser:username1"]
".*example2.*": ["urn:li:corpuser:username2"]
ownership_type: "DEVELOPER"

（4）标记数据集状态

不想在界面看到某个数据集，就需要将其标记为“已移除”。
transformers:
- type: "mark_dataset_status"
config:
removed: true

(5）添加数据集浏览路径

通过转换为数据集添加浏览路径。有 3 个可选变量：

ENV：传递的环境变量，默认 prod。

PLATFORM：DataHub 支持的平台，例如：mysql、postgres。

DATASET_PARTS：斜线分割的数据集名称，例如：database_name/[table_name]。

这样就会给 hive 数据库的 cn_sisyphe_dm_book.biz_batch_operate_record浏览路径 表生成一个：

/prod/hive/cn_sisyphe_dm_book/biz_batch_operate_record浏览路径。

transformers:
- type: "set_dataset_browse_path"
config:
path_templates:
- /ENV/PLATFORM/DATASET_PARTS
#不需要 ENV 并且固定路径中的某部分。
transformers:
- type: "set_dataset_browse_path"
config:
path_templates:
- /PLATFORM/marketing_db/DATASET_PARTS
这会为 MySQL 数据库 sales.orders 表产生浏览路径：/mysql/marketing_db/sales/orders。
可以设置多浏览路径。不同的人对同样的数据资产有不同的名字。
transformers:
- type: "set_dataset_browse_path"
config:
path_templates:
- /PLATFORM/marketing_db/DATASET_PARTS
- /data_warehouse/DATASET_PARTS
这样会生成 2 个浏览路径：
① /mysql/marketing_db/sales/orders
② /data_warehouse/sales/orders
 

sink

• （1）Console

将元数据事件输出到标准输出。
用于试验和调试。
source:
source configs
sink:
type: "console"
 

• （2）DataHub

① DataHub Rest
使用 GMS Rest 接口将元数据推送到 DataHub。
任何错误可以立即被报告。
还有一些字段可以设置：timeout_sec、token、extra_headers、max_threads。
source:
source configs
sink:
type: "datahub-rest"
config:
   server: "http://datahubip:8080"
② DataHub Kafka
通过发布消息到 Kafka 将元数据推送至 DataHub。
异步的可以处理更高的流量。
有一些跟连接相关的字段配置信息。

source:
source configs
sink:
type: "datahub-kafka"
config:
   connection:
   bootstrap: "localhost:9092"
   schema_registry_url: "http://datahubip:8081"
 

• （3）File

将元数据输出到文件。
使用 File 汇可以将源数据源的处理和推送从 DataHub 解耦。
也适合于调试目的。
使用 File 源可以从 File 汇的数据文件读取元数据。
source:
source configs
sink:
type: file
config:
   filename: ./path/to/mce/file.json
 

• yml模板

不论是ui方式还是cli方式都需要配置yml文件。例举如下我司常用的组件，更多模板详见Athena | DataHub (datahubproject.io)

mysql模板

此插件提取以下内容：数据库、架构和表的元数据 通过可选的 SQL 分析与每个表关联的列类型和架构 表、行和列统计信息

正在上传…重新上传取消文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-473870.html

clickhouse模板

此插件提取以下内容：

• • • • 表、视图、实例化视图和字典的元数据
      • 与每个表关联的列类型（*聚合函数和日期时间与时区除外）
      • 通过可选的 SQL 分析对表、行和列进行统计信息。
      • 表，视图，具体化视图和字典（带有CLICKHOUSE source_type）血缘

正在上传…重新上传取消

clickhouse-usage模板（统计ck使用详情）

此插件具有以下功能 -

1. 1. 1. 1. 对于特定的数据集，此插件引入以下统计信息 -
            1. 前 n 个查询。
            2. 顶级用户。
            3. 数据集中每列的用法。
         2. 将这些统计信息按天或小时粒度聚合到存储桶中。

hive模板

此插件提取以下内容：

• • • • 数据库、架构和表的元数据
      • 与每个表关联的列类型
      • 详细的表和存储信息
      • 通过可选的 SQL 分析对表、行和列进行统计信息。

4.2. RESET-API方式

手工构建元数据（即使表不存在）

API-MEDTADA人工构建模板

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5. 血缘元数据

5.1 基于push机制构建血缘元数据

• •  SparkSql场景

自动解析sparksql依赖关系

 sparksql模板

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• • SparkSession场景

自动解析sparkrdd/df依赖关系

sparkSession模板

spark = SparkSession.builder \
.master("spark://spark-master:7077") \
.appName("test-application") \
.config("spark.jars.packages","io.acryl:datahub-spark-lineage:0.8.23") \
.config("spark.extraListeners","datahub.spark.DatahubSparkListener") \
.config("spark.datahub.rest.server", "http://ipt:8080") \
.enableHiveSupport() \
.getOrCreate()

5.2 基于Rest API机制构建血缘元数据

• • RESET-API-LINEAGE DEMO

手工构建表与表之间血缘

 正在上传…重新上传取消

RESET-API-LINEAGE构建工具

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• •  mr hql程序基于REST-API构建血缘(走pub_execute_sql脚本)

• •  mr hql回算程序基于REST-API构建血缘（走回算脚本）

• •  waterdrop  hive-ck REST-API 构建血缘（water drop脚本方式）

6. cli手工删除元数据

datahub delete --urn "urn:li:dataset:(urn:li:dataPlatform:clickhouse,DatabaseNameToBeIngested.add_record.product_user_new_20220117,PROD)" --hard（必须要硬删，软删可能会导致后续同名的表注册不进去）

删除开发环境中的所有数据集

datahub delete --env DEV --entity_type dataset

删除特定平台的所有容器

datahub delete --entity_type container --platform s3

删除开发环境中的所有管道和任务

datahub delete --env DEV --entity_type "datajob"
datahub delete --env DEV --entity_type "dataflow"

删除 PROD 环境中的所有 bigquery 数据集

datahub delete --env PROD --entity_type dataset --platform bigquery --hard

删除所有外观仪表板和图表

datahub delete --entity_type dashboard --platform finereport --hard
datahub delete --entity_type chart --platform finereport --hard

删除与查询匹配的所有数据集

datahub delete --entity_type dataset --query "_tmp" -n

7. 基于graphiql查询血缘以及上下游数量

172.16.8.69:9002/api/graphiql#，查询地址，更多文档详见DataHub GraphQL API | DataHub (datahubproject.io)

Demo

query{
dataset(
urn: "urn:li:dataset:(urn:li:dataPlatform:hive,cn_sisyphe_dim.biz_employee_account,PROD)" #查询的表
) {
lineage(
input: {direction: DOWNSTREAM, start: 0, count: 100, separateSiblings: true} #direction可选DOWNSTREAM或者UPSTREAM，start：从offset第几个起 count：返回结果数
) {
start #返回字段
count #返回字段
total #返回总共有多少条结果
relationships {
type
degree
entity {
type
urn
relationships(input: {types: [], start: 0, count: 100, direction: 查询该表关联的表，该层可以不查询
start
count
total
relationships {
type
entity {
urn
type
}
created {
actor
}
direction
}}}}}}}

查询表依赖上下游数量以及依赖明细UTILS

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到了这里，关于基于DataHub元数据血缘管理实施方案的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！