Spark流水线+Gravitino+Marquez数据血缘采集
1.Openlinage和Marquez简介
1.1 OpenLineage
概述
- OpenLineage 是一个开放标准和框架,用于跨工具、平台和系统捕获数据血缘信息。
- 它定义了通用的数据血缘模型和API,允许不同的数据处理工具(如ETL、调度器、数据仓库)以标准化格式生成血缘元数据。
- 由Linux基金会托管,社区驱动,支持广泛的集成。
核心功能
- 标准化元数据收集:通过统一的规范(基于JSON Schema)描述数据血缘,包括作业(Job)、数据集(Dataset)和运行(Run)等实体。
- 跨工具集成:支持与Airflow、Spark、dbt、Great Expectations等流行数据工具的集成。
- 可扩展性:允许用户自定义提取器(Extractors)或适配器来兼容其他工具。
典型应用场景
- 数据治理(如合规性审计)。
- 故障排查(追踪数据错误来源)。
- 影响分析(评估上游变更对下游的影响)。
1.2. Marquez
概述
- Marquez 是OpenLineage的参考实现,是一个开源元数据服务,专为数据血缘和元数据管理设计。
- 由WeWork团队最初开发,现由社区维护,与OpenLineage深度集成。
- 提供Web UI和API,用于存储、查询和可视化血缘信息。
核心功能
- 元数据存储:持久化存储OpenLineage格式的血缘数据(使用PostgreSQL或兼容的数据库)。
- 血缘可视化:通过Web界面展示数据集、作业和依赖关系的图谱。
- API支持:提供REST API供其他系统访问或写入元数据。
- 与OpenLineage生态集成:自动接收来自支持OpenLineage的工具(如Airflow)的血缘事件。
架构组成
- API服务:处理血缘事件的摄入和查询。
- Web UI:交互式查看血缘关系。
- 后端数据库:存储元数据。
如果需要进一步了解部署或集成细节,可以参考它们的官方文档:
- OpenLineage官网
- Marquez GitHub
2.Gravitino血缘配置
Gravitino血缘事件采集后,默认是输出到日志,如果需要处理,可以实现org.apache.gravitino.lineage.sink.LineageSink
进行扩展。
本文便实现此接口,通过http接口将血缘事件发送到Marquez,进行血缘的存储和展示。
package org.apache.gravitino.lineage.sink;import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import io.openlineage.server.OpenLineage.RunEvent;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.apache.gravitino.server.web.ObjectMapperProvider;
import org.apache.hc.client5.http.classic.methods.HttpPost;
import org.apache.hc.client5.http.classic.methods.HttpPut;
import org.apache.hc.client5.http.classic.methods.HttpUriRequestBase;
import org.apache.hc.client5.http.impl.classic.CloseableHttpClient;
import org.apache.hc.client5.http.impl.classic.CloseableHttpResponse;
import org.apache.hc.client5.http.impl.classic.HttpClients;
import org.apache.hc.core5.http.ContentType;
import org.apache.hc.core5.http.io.entity.StringEntity;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;public class LineageHttpSink implements LineageSink {private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(LineageHttpSink.class);private String url;private String endpoint;private String method;private Map<String, String> headers;private CloseableHttpClient httpClient;private ObjectMapper objectMapper;private int retryCount;private long retryDelayMs;@Overridepublic void initialize(Map<String, String> configs) {this.url = configs.get("http.url");this.endpoint = configs.getOrDefault("http.endpoint", "/api/v1/lineage");this.method = configs.getOrDefault("http.method", "POST");this.retryCount = Integer.parseInt(configs.getOrDefault("http.retry.count", "3"));this.retryDelayMs = Long.parseLong(configs.getOrDefault("http.retry.delay", "1000"));this.headers = parseHeaders(configs.getOrDefault("http.headers", ""));this.httpClient = HttpClients.createDefault();this.objectMapper = ObjectMapperProvider.objectMapper();LOG.info("Initialized HTTP sink with URL: {}{}", url, endpoint);}@Override@SuppressWarnings("deprecation")public void sink(RunEvent event) {String fullUrl = url + endpoint;for (int attempt = 0; attempt <= retryCount; attempt++) {try {String jsonPayload = objectMapper.writeValueAsString(event);HttpUriRequestBase request = createHttpRequest(fullUrl, jsonPayload);headers.forEach(request::setHeader);try (CloseableHttpResponse response = httpClient.execute(request)) {int statusCode = response.getCode();if (isSuccessResponse(statusCode)) {LOG.debug("Successfully sent lineage event to {}", fullUrl);return;} else {LOG.warn("HTTP request failed with status {}", statusCode);}}} catch (Exception e) {LOG.warn("Attempt {} failed to send lineage event to {}: {}",attempt + 1,fullUrl,e.getMessage());if (attempt == retryCount) {LOG.error("Failed to send lineage event after {} attempts", retryCount + 1, e);return;}}if (attempt < retryCount) {try {Thread.sleep(retryDelayMs * (attempt + 1));} catch (InterruptedException ie) {Thread.currentThread().interrupt();return;}}}}private HttpUriRequestBase createHttpRequest(String url, String jsonPayload) {HttpUriRequestBase request;switch (method.toUpperCase()) {case "POST":request = new HttpPost(url);break;case "PUT":request = new HttpPut(url);break;default:throw new IllegalArgumentException("Unsupported HTTP method: " + method);}StringEntity entity = new StringEntity(jsonPayload, ContentType.APPLICATION_JSON);request.setEntity(entity);return request;}private Map<String, String> parseHeaders(String headersString) {Map<String, String> headerMap = new HashMap<>();if (StringUtils.isNotBlank(headersString)) {String[] pairs = headersString.split(",");for (String pair : pairs) {String[] keyValue = pair.split(":", 2);if (keyValue.length == 2) {headerMap.put(keyValue[0].trim(), keyValue[1].trim());}}}return headerMap;}private boolean isSuccessResponse(int statusCode) {return statusCode >= 200 && statusCode < 300;}@Overridepublic void close() {if (httpClient != null) {try {httpClient.close();} catch (IOException e) {LOG.warn("Error closing HTTP client", e);}}LOG.info("HTTP sink closed");}
}
在gravitino.conf
中添加以下配置
gravitino.lineage.source=http
gravitino.lineage.sinks=log,openlineage
gravitino.lineage.openlineage.sinkClass=org.apache.gravitino.lineage.sink.LineageHttpSink
gravitino.lineage.openlineage.http.url=http://127.0.0.1:5000
gravitino.lineage.openlineage.http.endpoint=/api/v1/lineage
gravitino.lineage.openlineage.http.method=POST
gravitino.lineage.openlineage.http.headers=Content-Type:application/json
gravitino.lineage.openlineage.http.retry.count=3
gravitino.lineage.openlineage.http.retry.delay=1000
其中gravitino.lineage.openlineage.http.url
填写的是Marquez地址
gravitino.lineage.openlineage.http.endpoint
填写的是Marquez接收血缘事件的接口。
3. 集成演示
如需开启血缘采集功能,首先需要下载 Gravitino OpenLineage 插件 jar 并将其放置到 Spark 的类路径中。
(gravitino-openlineage-plugins/spark-plugin at main · datastrato/gravitino-openlineage-plugins)
3.1 访问系统登录页面,输入账号密码完成身份验证。
3.2 创建任务
-
入口:通过顶部菜单栏选择 任务开发,或通过快捷入口 快速创建任务。
-
任务类型:选择
SparkPipeline
。3.3 配置任务
点击任务名称,进入任务详情页。任务节点如下
-
Gravatino节点:配置Gravatino连接信息,并设置
enableLinage
为true
,开起血缘采集SQLQuery节点:执行sql查询语句。跨catalog实现联邦查询
SELECT a.id, a.user_name, b.description FROM local_data_service.dolphinscheduler.t_ds_user a left join docker_data_service.dolphinscheduler.t_ds_tenant b on a.tenant_id = b.id
-
PostgresqlWrite
节点:将查询结果写入到Postgres
。
3.4 运行任务
- 点击 运行 按钮启动任务。
3.5 查看血缘
3.6 数据查询
🔗 平台体验地址:DataStudio (http://1.94.182.15:8090)
参考链接:
[1] https://github.com/datastrato/gravitino/
[2] https://datastrato.ai/blog/gravitino-unified-metadata-lake/
.6 数据查询
[外链图片转存中…(img-pQb0YwgS-1749396844654)]
[外链图片转存中…(img-hqrYlduK-1749396844654)]
🔗 平台体验地址:DataStudio (http://1.94.182.15:8090)
参考链接:
[1] https://github.com/datastrato/gravitino/
[2] https://datastrato.ai/blog/gravitino-unified-metadata-lake/
[3] Apache Gravitino Spark connector | Apache Gravitino