如何輕鬆做資料治理？開源技術棧告訴你答案

搭建一套資料治理體系耗時耗力，但或許我們沒有必要從頭開始搞自己的資料血緣專案。本文分享如何用開源、現代的 DataOps、ETL、Dashboard、後設資料、資料血緣管理系統構建大資料治理基礎設施。

後設資料治理系統

後設資料治理系統是一個提供了所有資料在哪、格式化方式、生成、轉換、依賴、呈現和所屬的一站式檢視。

後設資料治理系統是所有資料倉儲、資料庫、表、儀表板、ETL 作業等的目錄介面（catalog），有了它，我們就不用在群裡喊“大家好，我可以更改這個表的 schema 嗎？”、 “請問誰知道我如何找到 table-view-foo-bar 的原始資料？”…一個成熟的資料治理方案中的後設資料治理系統，對資料團隊來說非常必要。

而資料血緣則是後設資料治理系統眾多需要管理的後設資料之一，例如，某些 Dashboard 是某一個 Table View 的下游，而這個 Table View 又是從另外兩個上游表 JOIN 而來。顯然，應該清晰地掌握、管理這些資訊，去構建一個可信、可控的系統和資料質量控制體系。

資料治理的可行方案

資料治理方案設計

後設資料和資料血緣本質上非常適合採用圖資料建模、圖資料庫。因為資料治理涉及的典型查詢便是面向圖關係的查詢，像“查詢指定元件（即表）的所有 n 度（深度）的資料血緣”就是圖查詢語句 FIND ALL PATH 跑起來的事。從日常大家在論壇、微信群裡討論的查詢和圖建模來看，NebulaGraph 社群很多人在從零開始搭建資料血緣系統，而這些工作看起來大多是在重複造輪子，而且還是不容易造的輪子。

既然如此，前人種樹後人乘涼，這裡我決定搭建一個完備、端到端（不只有後設資料管理）的資料系統，供大家參考解決資料血緣、資料治理問題。這個套資料系統會採用市面上優秀的開源專案，而圖資料庫這塊還是採用大家的老朋友——NebulaGraph。希望對大家能有所啟發，在此基礎之上擁有一個相對完善的圖模型，以及設計精巧、開箱即用的後設資料治理系統。

下面，來看看後設資料治理系統的輪子都需要哪些功能元件：

• 後設資料抽取
  • 這部分需要從不同的資料棧拉/推資料，像是從資料庫、數倉、Dashboard，甚至是 ETL Pipeline 和應用、服務中搞資料。
• 後設資料儲存
  • 可以存在資料庫、圖資料庫裡，甚至存成超大的 JSON manifest 檔案都行
• 後設資料目錄介面系統 Catalog
  • 提供 API / GUI 來讀寫後設資料和資料血緣系統

下圖是整個方案的簡單示意圖：

其中，上面的虛線框是後設資料的來源與匯入、下面的虛線框是後設資料的儲存與展示、發現。

開源技術棧

下面，介紹下資料治理系統的每個部分。

資料庫和數倉

為了處理和使用原始和中間資料，這裡一定涉及至少一個資料庫或者數倉。它可以是 Hive、Apache Delta、TiDB、Cassandra、MySQL 或 Postgres。

在這個參考專案中，我們選一個簡單、流行的 Postgres。

✓ 資料倉儲：Postgres

資料運維 DataOps

我們應該有某種 DataOps 的方案，讓 Pipeline 和環境具有可重複性、可測試性和版本控制性。

在這裡，我們使用了 GitLab 建立的 Meltano。

Meltano 是一個 just-work 的 DataOps 平臺，它可以用巧妙且優雅的方式將 Singer 作為 EL 和 dbt 作為 T 連線起來。此外，它還連線到其他一些 dataInfra 實用程式，例如 Apache Superset 和 Apache Airflow 等。

至此，我們又納入了一個成員：

✓ GitOps：Meltano https://gitlab.com/meltano/meltano

ETL 工具

上面我們提到過組合 Singer 與 Meltano 將來自許多不同資料來源的資料 E（提取）和 L（載入）資料目標，並使用 dbt 作為 Transform 的平臺。於是我們得到：

✓ EL：Singer
✓ T: dbt

資料視覺化

在資料之上建立 Dashboard、圖表和表格得到資料的洞察是很符合直覺的，類似大資料之上的 Excel 圖示功能。

Apache Superset 是我很喜歡的開源資料視覺化專案，我準備用它來作為被治理管理的目標之一。同時，還會利用它實現視覺化功能來完成後設資料洞察。於是，

✓ Dashboard：Apache Superset

任務編排（DAG Job Orchestration）

在大多數情況下，我們的 DataOps 作業、任務會演變成需要編排系統的規模，我們可以用 Apache Airflow 來負責這一塊。

✓ DAG：Apache Airflow https://airflow.apache.org/

後設資料治理

隨著越來越多的元件和資料被引入資料基礎設施，在資料庫、表、資料建模（schema）、Dashboard、DAG（編排系統中的有向無環圖）、應用與服務的各個生命週期階段中都將存著海量的後設資料，需要對它們的管理員和團隊進行協同管理、連線和發現。

Linux Foundation Amundsen 是解決該問題的最佳專案之一。 Amundsen 用圖資料庫為事實源（single source of truth）以加速多跳查詢，Elasticsearch 為全文搜尋引擎。它在順滑地處理所有後設資料及其血緣之餘，還提供了優雅的 UI 和 API。 Amundsen 支援多種圖資料庫為後端，這裡我們們用 NebulaGraph。

現在的技術棧：

✓ 資料發現：Linux Foundation Amundsen
✓ 全文搜尋：Elasticsearch
✓ 圖資料庫：NebulaGraph

好的，所有元件都齊正了，開始組裝它們吧。

環境搭建與各元件初識

本次實踐的專案方案已開源，你可以訪問 https://github.com/wey-gu/data-lineage-ref-solution 來獲得對應的程式碼。

整個實踐過程，我遵循了儘量乾淨、鼓勵共建的原則。專案預設在一個 unix-like 系統上執行，且聯網和裝有 Docker-Compose。

這裡，我將在 Ubuntu 20.04 LTS X86_64 上執行它，當然在其他發行版或 Linux 版本上應該也沒有問題。

執行一個數倉、資料庫

首先，安裝 Postgres 作為我們的數倉。

這個單行命令會建立一個使用 Docker 在後臺執行的 Postgres，程式關閉之後容器不會殘留而是被清理掉（因為引數--rm）。

docker run --rm --name postgres \
    -e POSTGRES_PASSWORD=lineage_ref \
    -e POSTGRES_USER=lineage_ref \
    -e POSTGRES_DB=warehouse -d \
    -p 5432:5432 postgres

我們可以用 Postgres CLI 或 GUI 客戶端來驗證命令是否執行成功。

DataOps 工具鏈部署

接下來，安裝有機結合了 Singer 和 dbt 的 Meltano。

Meltano 幫助我們管理 ETL 工具（作為外掛）及其所有配置和 pipeline。這些元資訊位於 Meltano 配置及其系統資料庫中，其中配置是基於檔案的（可以使用 GitOps 管理），它的預設系統資料庫是 SQLite。

安裝 Meltano

使用 Meltano 的工作流是啟動一個“meltano 專案”並開始將 E、L 和 T 新增到配置檔案中。Meltano 專案的啟動只需要一個 CLI 命令 meltano init yourprojectname。不過，在那之前，先用 Python 的包管理器 pip 或者 Docker 映象安裝 Meltano，像我示範的這樣：

在 Python 虛擬環境中使用 pip 安裝 Meltano：

mkdir .venv
# example in a debian flavor Linux distro
sudo apt-get install python3-dev python3-pip python3-venv python3-wheel -y
python3 -m venv .venv/meltano
source .venv/meltano/bin/activate
python3 -m pip install wheel
python3 -m pip install meltano

# init a project
mkdir meltano_projects && cd meltano_projects
# replace <yourprojectname> with your own one
touch .env
meltano init <yourprojectname>

或者，用 Docker 容器安裝 Meltano：

docker pull meltano/meltano:latest
docker run --rm meltano/meltano --version

# init a project
mkdir meltano_projects && cd meltano_projects

# replace <yourprojectname> with your own one
touch .env
docker run --rm -v "$(pwd)":/projects \
             -w /projects --env-file .env \
             meltano/meltano init <yourprojectname>

除了知曉 meltano init 之外，最好掌握 Meltano 部分命令，例如 meltano etl 表示 ETL 的執行，meltano invoke <plugin> 來呼叫外掛命令。詳細可以參考它的速查表 https://docs.meltano.com/reference/command-line-interface。

Meltano GUI 介面

Meltano 自帶一個基於 Web 的 UI，執行 ui 子命令就能啟動它：

meltano ui

它預設會跑在 http://localhost:5000 上。

針對 Docker 的執行環境，在暴露 5000 埠的情況下執行容器即可。由於容器的預設命令已經是 meltano ui，所以 run 的命令只需：

docker run -v "$(pwd)":/project \
             -w /project \
             -p 5000:5000 \
             meltano/meltano

Meltano 專案示例

GitHub 使用者 Pat Nadolny 在開源專案 singer_dbt_jaffle 中做了很好的示例。他採用 dbt 的 Meltano 示例資料集，利用 Airflow 編排 ETL 任務。

不只這樣，他還有利用 Superset 的例子，見 jaffle_superset。

前人種樹我們來吃果，按照 Pat Nadolny 的實踐，我們可以這樣地執行資料管道（pipeline）：

• tap-CSV（Singer）從 CSV 檔案中提取資料
• target-postgres（Singer） 將資料載入到 Postgres
• dbt 將資料轉換為聚合表或檢視

注意，上面我們已經啟動了 Postgres，可以跳過容器啟動 Postgres 這步。

操作過程是：

git clone https://github.com/pnadolny13/meltano_example_implementations.git
cd meltano_example_implementations/meltano_projects/singer_dbt_jaffle/

meltano install
touch .env
echo PG_PASSWORD="lineage_ref" >> .env
echo PG_USERNAME="lineage_ref" >> .env

# Extract and Load(with Singer)
meltano run tap-csv target-postgres

# Trasnform(with dbt)
meltano run dbt:run

# Generate dbt docs
meltano invoke dbt docs generate

# Serve generated dbt docs
meltano invoke dbt docs to serve

# Then visit http://localhost:8080

現在，我們可以連線到 Postgres 來檢視載入和轉換後的資料預覽。如下所示，截圖來自 VS Code 的 SQLTool。

payments 表裡長這樣子：

搭一個 BI Dashboard 系統

現在，我們的資料倉儲有資料了。接下來，可以試著用下這些資料。

像儀表盤 Dashbaord 這樣的 BI 工具能幫我們從資料中獲得有用的洞察。使用視覺化工具 Apache Superset 可以很容易地建立和管理這些基於資料來源的 Dashboard 和各式各樣的圖表。

本章的重點不在於 Apache Superset 本身，所以，我們們還是複用 Pat Nadolny 的 jaffle_superset 例子。

Bootstrap Meltano 和 Superset

建立一個安裝了 Meltano 的 Python VENV：

mkdir .venv
python3 -m venv .venv/meltano
source .venv/meltano/bin/activate
python3 -m pip install wheel
python3 -m pip install meltano

參考 Pat 的小抄，做一些細微的調整：

克隆 repo，進入 jaffle_superset 專案：

git clone https://github.com/pnadolny13/meltano_example_implementations.git
cd meltano_example_implementations/meltano_projects/jaffle_superset/

修改 meltano 配置檔案，讓 Superset 連線到我們建立的 Postgres：

vim meltano_projects/jaffle_superset/meltano.yml

這裡，我將主機名更改為“10.1.1.111”，這是我當前主機的 IP。如果你是 Windows 或者 macOS 上的 Docker Desktop，這裡不要修改主機名，否則就要和我一樣手動改成實際地址：

--- a/meltano_projects/jaffle_superset/meltano.yml
+++ b/meltano_projects/jaffle_superset/meltano.yml
@@ -71,7 +71,7 @@ plugins:
               A list of database driver dependencies can be found here https://superset.apache.org/docs/databases/installing-database-drivers
     config:
       database_name: my_postgres
-      sqlalchemy_uri: postgresql+psycopg2://${PG_USERNAME}:${PG_PASSWORD}@host.docker.internal:${PG_PORT}/${PG_DATABASE}
+      sqlalchemy_uri: postgresql+psycopg2://${PG_USERNAME}:${PG_PASSWORD}@10.1.1.168:${PG_PORT}/${PG_DATABASE}
       tables:
       - model.my_meltano_project.customers
       - model.my_meltano_project.orders

新增 Postgres 登入的資訊到 .env 檔案：

echo PG_USERNAME=lineage_ref >> .env
echo PG_PASSWORD=lineage_ref >> .env

安裝 Meltano 專案，執行 ETL 任務：

meltano install
meltano run tap-csv target-postgres dbt:run

呼叫、啟動 Superset，這裡注意 ui 不是 meltano 的內部命令，而是一個配置進去的自定義行為（user-defined action）：

meltano invoke superset:ui

在另一個命令列終端執行自定義的命令 load_datasources：

meltano invoke superset:load_datasources

透過瀏覽器訪問 http://localhost:8088/ 就是 Superset 的圖形介面了：

建立一個 Dashboard

現在，我們站在 Meltano、Postgres 的肩膀上，用 ETL 資料建一個 Dashboard 吧：

點選 + DASHBOARD，填寫儀表盤名稱，再先後點選 SAVE 和 + CREATE A NEW CHART：

在新圖表（Create a new chart）檢視中，選擇圖表型別和資料集。在這裡，我選擇了 orders 表作為資料來源和 Pie Chart 圖表型別：

點選 CREATE NEW CHART 後，在圖表定義檢視中選擇 “status” 的 “Query” 為 “DIMENSIONS”，“COUNT(amount)” 為 “METRIC”。至此，我們們就可以看到每個訂單狀態分佈的餅圖了。

點選 SAVE，系統會詢問應該將此圖表新增到哪個 Dashboard。選擇後，單擊 SAVE & GO TO DASHBOARD。

在 Dashboard 中，我們可以看到所有的圖表。這不，你可以看到我額外新增的、用來顯示客戶訂單數量分佈的圖表：

點 ··· 能看到重新整理率設定、下載渲染圖等其他的功能。

現在，我們有一個簡單但典型的 HomeLAB 資料技術棧了，並且所有東西都是開源的！

想象一下，我們在 CSV 中有 100 個資料集，在資料倉儲中有 200 個表，並且有幾個資料工程師在執行不同的專案，這些專案使用、生成不同的應用與服務、Dashbaord 和資料庫。當有人想要查詢、發現或者修改其中的一些表、資料集、Dashbaord 和管道，在溝通和工程方面可能都是非常不好管理的。

上面我們提到，這個示例專案的主要功能是後設資料發現系統。

後設資料發現系統

現在，需要我們部署一個帶有 NebulaGraph 和 Elasticsearch 的 Amundsen。有了 Amundsen，我們可以在一個地方發現和管理整個資料棧中的所有後設資料。

Amundsen 主要有兩個部分組成：

• 後設資料匯入 Metadata Ingestion
  • Amundsen Databuilder
• 後設資料目錄服務 Metadata Catalog
  • Amundsen Frontend Service
  • Amundsen Metadata Service
  • Amundsen Search Service

它的工作原理是：利用 Databuilder 提取不同資料來源的後設資料，並將後設資料持久化到 Metadata Service 和 Search Service 中，使用者從 Frontend Service 或 Metadata Service 的 API 獲取資料。

部署 Amundsen

後設資料服務 Metadata Service

我們用 docker-compose 部署一個 Amundsen 叢集。由於 Amundsen 對 NebulaGraph 後端的支援 pr#1817 尚未合併，還不能用官方的程式碼。這裡，先用我的 fork 版本。

先克隆包含所有子模組的 repo：

git clone -b amundsen_nebula_graph --recursive git@github.com:wey-gu/amundsen.git
cd amundsen

啟動所有目錄服務 catalog services 及其後端儲存：

docker-compose -f docker-amundsen-nebula.yml up

由於這個 docker-compose 檔案是供開發人員試玩、除錯 Amundsen 用的，而不是給生產部署準備的，它在啟動的時候會從程式碼庫構建映象，第一次跑的時候啟動會慢一些。

部署好了之後，我們使用 Databuilder 將一些示例、虛構的資料載入儲存裡。

抓取後設資料 Databuilder

Amundsen Databuilder 就像 Meltano 系統一樣，只不過是用在後設資料的上的 ETL ，它把後設資料載入到 Metadata Service 和 Search Service 的後端儲存：NebulaGraph 和 Elasticsearch 裡。這裡的 Databuilder 只是一個 Python 模組，所有的後設資料 ETL 作業可以作為指令碼執行，也可以用 Apache Airflow 等 DAG 平臺進行編排。

安裝 Amundsen Databuilder：

cd databuilder
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python3 -m pip install wheel
python3 -m pip install -r requirements.txt
python3 setup.py install

呼叫這個示例資料構建器 ETL 指令碼來把示例的虛擬資料導進去。

python3 example/scripts/sample_data_loader_nebula.py

驗證一下 Amundsen

在訪問 Amundsen 之前，我們需要建立一個測試使用者：

# run a container with curl attached to amundsenfrontend
docker run -it --rm --net container:amundsenfrontend nicolaka/netshoot

# Create a user with id test_user_id
curl -X PUT -v http://amundsenmetadata:5002/user \
    -H "Content-Type: application/json" \
    --data \
    '{"user_id":"test_user_id","first_name":"test","last_name":"user", "email":"test_user_id@mail.com"}'

exit

然後我們可以在 http://localhost:5000 檢視 UI 並嘗試搜尋 test，它應該會返回一些結果。

然後，可以單擊並瀏覽在 sample_data_loader_nebula.py 期間載入到 Amundsen 的那些示例後設資料。

此外，我們還可以透過 NebulaGraph Studio 的地址 http://localhost:7001 訪問 NebulaGraph 裡的這些資料。

下圖顯示了有關 Amundsen 元件的更多詳細資訊：

       ┌────────────────────────┐ ┌────────────────────────────────────────┐
       │ Frontend:5000          │ │ Metadata Sources                       │
       ├────────────────────────┤ │ ┌────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────────┐ │
       │ Metaservice:5001       │ │ │        │ │         │ │             │ │
       │ ┌──────────────┐       │ │ │ Foo DB │ │ Bar App │ │ X Dashboard │ │
  ┌────┼─┤ Nebula Proxy │       │ │ │        │ │         │ │             │ │
  │    │ └──────────────┘       │ │ │        │ │         │ │             │ │
  │    ├────────────────────────┤ │ └────────┘ └─────┬───┘ └─────────────┘ │
┌─┼────┤ Search searvice:5002   │ │                  │                     │
│ │    └────────────────────────┘ └──────────────────┼─────────────────────┘
│ │    ┌─────────────────────────────────────────────┼───────────────────────┐
│ │    │                                             │                       │
│ │    │ Databuilder     ┌───────────────────────────┘                       │
│ │    │                 │                                                   │
│ │    │ ┌───────────────▼────────────────┐ ┌──────────────────────────────┐ │
│ │ ┌──┼─► Extractor of Sources           ├─► nebula_search_data_extractor │ │
│ │ │  │ └───────────────┬────────────────┘ └──────────────┬───────────────┘ │
│ │ │  │ ┌───────────────▼────────────────┐ ┌──────────────▼───────────────┐ │
│ │ │  │ │ Loader filesystem_csv_nebula   │ │ Loader Elastic FS loader     │ │
│ │ │  │ └───────────────┬────────────────┘ └──────────────┬───────────────┘ │
│ │ │  │ ┌───────────────▼────────────────┐ ┌──────────────▼───────────────┐ │
│ │ │  │ │ Publisher nebula_csv_publisher │ │ Publisher Elasticsearch      │ │
│ │ │  │ └───────────────┬────────────────┘ └──────────────┬───────────────┘ │
│ │ │  └─────────────────┼─────────────────────────────────┼─────────────────┘
│ │ └────────────────┐   │                                 │
│ │    ┌─────────────┼───►─────────────────────────┐ ┌─────▼─────┐
│ │    │ NebulaGraph │   │                         │ │           │
│ └────┼─────┬───────┴───┼───────────┐     ┌─────┐ │ │           │
│      │     │           │           │     │MetaD│ │ │           │
│      │ ┌───▼──┐    ┌───▼──┐    ┌───▼──┐  └─────┘ │ │           │
│ ┌────┼─►GraphD│    │GraphD│    │GraphD│          │ │           │
│ │    │ └──────┘    └──────┘    └──────┘  ┌─────┐ │ │           │
│ │    │ :9669                             │MetaD│ │ │  Elastic  │
│ │    │ ┌────────┐ ┌────────┐ ┌────────┐  └─────┘ │ │  Search   │
│ │    │ │        │ │        │ │        │          │ │  Cluster  │
│ │    │ │StorageD│ │StorageD│ │StorageD│  ┌─────┐ │ │  :9200    │
│ │    │ │        │ │        │ │        │  │MetaD│ │ │           │
│ │    │ └────────┘ └────────┘ └────────┘  └─────┘ │ │           │
│ │    ├───────────────────────────────────────────┤ │           │
│ └────┤ Nebula Studio:7001                        │ │           │
│      └───────────────────────────────────────────┘ └─────▲─────┘
└──────────────────────────────────────────────────────────┘

穿針引線：後設資料發現

設定好基本環境後，讓我們把所有東西穿起來。還記得我們有 ELT 一些資料到 PostgreSQL 嗎？

那麼，我們如何讓 Amundsen 發現這些資料和 ETL 的後設資料呢？

提取 Postgres 後設資料

我們從資料來源開始：首先是 Postgres。

我們為 Python3 安裝 Postgres 客戶端：

sudo apt-get install libpq-dev
pip3 install Psycopg2

執行 Postgres 後設資料 ETL

執行一個指令碼來解析 Postgres 後設資料：

export CREDENTIALS_POSTGRES_USER=lineage_ref
export CREDENTIALS_POSTGRES_PASSWORD=lineage_ref
export CREDENTIALS_POSTGRES_DATABASE=warehouse

python3 example/scripts/sample_postgres_loader_nebula.py

我們看看把 Postgres 後設資料載入到 NebulaGraph 的示例指令碼的程式碼，非常簡單直接：

# part 1: PostgresMetadata --> CSV --> NebulaGraph
job = DefaultJob(
      conf=job_config,
      task=DefaultTask(
          extractor=PostgresMetadataExtractor(),
          loader=FsNebulaCSVLoader()),
      publisher=NebulaCsvPublisher())

...
# part 2: Metadata stored in NebulaGraph --> Elasticsearch
extractor = NebulaSearchDataExtractor()
task = SearchMetadatatoElasticasearchTask(extractor=extractor)

job = DefaultJob(conf=job_config, task=task)

第一個工作路徑是：PostgresMetadata --> CSV --> NebulaGraph

• PostgresMetadataExtractor 用於從 Postgres 中提取後設資料，可以參考文件 https://www.amundsen.io/amundsen/databuilder/#postgresmetadataextractor。
• FsNebulaCSVLoader 用於將提取的資料轉為 CSV 檔案
• NebulaCsvPublisher 用於將後設資料以 CSV 格式釋出到 NebulaGraph

第二個工作路徑是：Metadata stored in NebulaGraph --> Elasticsearch

• NebulaSearchDataExtractor 用於獲取儲存在 NebulaGraph 中的後設資料
• SearchMetadatatoElasticasearchTask 用於使 Elasticsearch 對後設資料進行索引。

請注意，在生產環境中，我們可以在指令碼中或使用 Apache Airflow 等編排平臺觸發這些作業。

驗證 Postgres 中後設資料的獲取

搜尋 payments 或者直接訪問 http://localhost:5000/table_detail/warehouse/postgres/public/payments，你可以看到我們 Postgres 的後設資料，比如：

像上面的螢幕截圖一樣，我們可以輕鬆完成後設資料管理操作，如：新增標籤、所有者和描述。

提取 dbt 後設資料

其實，我們也可以從 dbt 本身提取後設資料。

Amundsen DbtExtractor 會解析 catalog.json 或 manifest.json 檔案並將後設資料載入到 Amundsen 儲存，這裡當然指的是 NebulaGraph 和 Elasticsearch。

在上面的 Meltano 章節中，我們已經使用 meltano invoke dbt docs generate 生成了這個檔案：

14:23:15  Done.
14:23:15  Building catalog
14:23:15  Catalog written to /home/ubuntu/ref-data-lineage/meltano_example_implementations/meltano_projects/singer_dbt_jaffle/.meltano/transformers/dbt/target/catalog.json

dbt 後設資料 ETL 的執行

我們試著解析示例 dbt 檔案中的後設資料吧：

$ ls -l example/sample_data/dbt/
total 184
-rw-rw-r-- 1 w w   5320 May 15 07:17 catalog.json
-rw-rw-r-- 1 w w 177163 May 15 07:17 manifest.json

我寫的這個示例的載入例子如下：

python3 example/scripts/sample_dbt_loader_nebula.py

其中主要的程式碼如下：

# part 1: dbt manifest --> CSV --> NebulaGraph
job = DefaultJob(
      conf=job_config,
      task=DefaultTask(
          extractor=DbtExtractor(),
          loader=FsNebulaCSVLoader()),
      publisher=NebulaCsvPublisher())

...
# part 2: Metadata stored in NebulaGraph --> Elasticsearch
extractor = NebulaSearchDataExtractor()
task = SearchMetadatatoElasticasearchTask(extractor=extractor)

job = DefaultJob(conf=job_config, task=task)

它和 Postgres 後設資料 ETL 的唯一區別是 extractor=DbtExtractor()，它帶有以下配置以獲取有關 dbt 專案的以下資訊：

• 資料庫名稱
• 目錄_json
• manifest_json

job_config = ConfigFactory.from_dict({
  'extractor.dbt.database_name': database_name,
  'extractor.dbt.catalog_json': catalog_file_loc,  # File
  'extractor.dbt.manifest_json': json.dumps(manifest_data),  # JSON Dumped objecy
  'extractor.dbt.source_url': source_url})

驗證 dbt 抓取結果

搜尋 dbt_demo 或者直接訪問 http://localhost:5000/table_detail/dbt_demo/snowflake/public/raw_inventory_value，可以看到

這裡給一個小提示，其實，我們可以選擇啟用 DEBUG log 級別去看已傳送到 Elasticsearch 和 NebulaGraph 的內容。

- logging.basicConfig(level=logging.INFO)
+ logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)

或者，在 NebulaGraph Studio 中探索匯入的資料：

先點選 Start with Vertices，並填寫頂點 vid：snowflake://dbt_demo.public/fact_warehouse_inventory

我們可以看到頂點顯示為粉紅色的點。再讓我們修改下 Expand / ”擴充“選項：

• 方向：雙向
• 步數：單向、三步

並雙擊頂點（點），它將雙向擴充 3 步：

像截圖展示的那般，在視覺化之後的圖資料庫中，這些後設資料可以很容易被檢視、分析，並從中獲得洞察。

而且，我們在 NebulaGraph Studio 中看到的同 Amundsen 後設資料服務的資料模型相呼應：

最後，請記住我們曾利用 dbt 來轉換 Meltano 中的一些資料，並且清單檔案路徑是 .meltano/transformers/dbt/target/catalog.json，你可以嘗試建立一個資料構建器作業來匯入它。

提取 Superset 中的後設資料

Amundsen 的 Superset Extractor 可以獲取

• Dashboard 後設資料抽取，見 apache_superset_metadata_extractor.py
• 圖表後設資料抽取，見 apache_superset_chart_extractor.py
• Superset 元素與資料來源（表）的關係抽取，見 apache_superset_table_extractor.py

來，現在試試提取之前建立的 Superset Dashboard 的後設資料。

Superset 後設資料 ETL 的執行

下邊執行的示例 Superset 提取指令碼可以獲取資料並將後設資料載入到 NebulaGraph 和 Elasticsearch 中。

python3 sample_superset_data_loader_nebula.py

如果我們將日誌記錄級別設定為 DEBUG，我們實際上可以看到這些中間的過程日誌：

# fetching metadata from superset
DEBUG:urllib3.connectionpool:http://localhost:8088 "POST /api/v1/security/login HTTP/1.1" 200 280
INFO:databuilder.task.task:Running a task
DEBUG:urllib3.connectionpool:Starting new HTTP connection (1): localhost:8088
DEBUG:urllib3.connectionpool:http://localhost:8088 "GET /api/v1/dashboard?q=(page_size:20,page:0,order_direction:desc) HTTP/1.1" 308 374
DEBUG:urllib3.connectionpool:http://localhost:8088 "GET /api/v1/dashboard/?q=(page_size:20,page:0,order_direction:desc) HTTP/1.1" 200 1058
...

# insert Dashboard

DEBUG:databuilder.publisher.nebula_csv_publisher:Query: INSERT VERTEX `Dashboard` (`dashboard_url`, `name`, published_tag, publisher_last_updated_epoch_ms) VALUES  "superset_dashboard://my_cluster.1/3":("http://localhost:8088/superset/dashboard/3/","my_dashboard","unique_tag",timestamp());
...

# insert a DASHBOARD_WITH_TABLE relationship/edge

INFO:databuilder.publisher.nebula_csv_publisher:Importing data in edge files: ['/tmp/amundsen/dashboard/relationships/Dashboard_Table_DASHBOARD_WITH_TABLE.csv']
DEBUG:databuilder.publisher.nebula_csv_publisher:Query:
INSERT edge `DASHBOARD_WITH_TABLE` (`END_LABEL`, `START_LABEL`, published_tag, publisher_last_updated_epoch_ms) VALUES "superset_dashboard://my_cluster.1/3"->"postgresql+psycopg2://my_cluster.warehouse/orders":("Table","Dashboard","unique_tag", timestamp()), "superset_dashboard://my_cluster.1/3"->"postgresql+psycopg2://my_cluster.warehouse/customers":("Table","Dashboard","unique_tag", timestamp());

驗證 Superset Dashboard 後設資料

透過在 Amundsen 中搜尋它，我們現在可以獲得 Dashboard 資訊。

我們也可以從 NebulaGraph Studio 進行驗證。

注：可以參閱 Dashboard 抓取指南中的 Amundsen Dashboard 圖建模：

用 Superset 預覽資料

Superset 可以用來預覽表格資料，文件可以參考 https://www.amundsen.io/amundsen/frontend/docs/configuration/#preview-client，其中 /superset/sql_json/ 的 API 被 Amundsen Frontend Service 呼叫，取得預覽資訊。

開啟資料血緣資訊

預設情況下，資料血緣是關閉的，我們可以透過以下方式啟用它：

第一步，cd 到 Amundsen 程式碼倉庫下，這也是我們執行 docker-compose -f docker-amundsen-nebula.yml up 命令的地方：

cd amundsen

第二步，修改 frontend 下的 TypeScript 配置

--- a/frontend/amundsen_application/static/js/config/config-default.ts
+++ b/frontend/amundsen_application/static/js/config/config-default.ts
   tableLineage: {
-    inAppListEnabled: false,
-    inAppPageEnabled: false,
+    inAppListEnabled: true,
+    inAppPageEnabled: true,
     externalEnabled: false,
     iconPath: 'PATH_TO_ICON',
     isBeta: false,

第三步，重新構建 Docker 映象，其中將重建前端影像。

docker-compose -f docker-amundsen-nebula.yml build

第四步，重新執行 up -d 以確保前端用新的配置：

docker-compose -f docker-amundsen-nebula.yml up -d

結果大概長這樣子：

$ docker-compose -f docker-amundsen-nebula.yml up -d
...
Recreating amundsenfrontend           ... done

之後，我們可以訪問 http://localhost:5000/lineage/table/gold/hive/test_schema/test_table1 看到 Lineage （beta） 血緣按鈕已經顯示出來了：

我們可以點選 Downstream 檢視該表的下游資源：

或者點選血緣按鈕檢視血緣的圖表式：

也有用於血緣查詢的 API。

下面這個例子中，我們用 cURL 呼叫下這個 API：

docker run -it --rm --net container:amundsenfrontend nicolaka/netshoot

curl "http://amundsenmetadata:5002/table/snowflake://dbt_demo.public/raw_inventory_value/lineage?depth=3&direction=both"

上面的 API 呼叫是查詢上游和下游方向的 linage，表 snowflake://dbt_demo.public/raw_inventory_value 的深度為 3。

結果應該是這樣的：

{
    "depth": 3,
    "downstream_entities": [
        {
            "level": 2,
            "usage": 0,
            "key": "snowflake://dbt_demo.public/fact_daily_expenses",
            "parent": "snowflake://dbt_demo.public/fact_warehouse_inventory",
            "badges": [],
            "source": "snowflake"
        },
        {
            "level": 1,
            "usage": 0,
            "key": "snowflake://dbt_demo.public/fact_warehouse_inventory",
            "parent": "snowflake://dbt_demo.public/raw_inventory_value",
            "badges": [],
            "source": "snowflake"
        }
    ],
    "key": "snowflake://dbt_demo.public/raw_inventory_value",
    "direction": "both",
    "upstream_entities": []
}

實際上，這個血緣資料就是在我們的 dbtExtractor 執行期間提取和載入的，其中 extractor .dbt.{DbtExtractor.EXTRACT_LINEAGE} 預設為 true，因此，建立了血緣後設資料並將其載入到了 Amundsen。

在 NebulaGraph 中洞察血緣

使用圖資料庫作為後設資料儲存的兩個優點是：

圖查詢本身是一個靈活的 DSL for lineage API，例如，這個查詢幫助我們執行 Amundsen 後設資料 API 的等價的查詢：

MATCH p=(t:`Table`) -[:`HAS_UPSTREAM`|:`HAS_DOWNSTREAM` *1..3]->(x)
WHERE id(t) == "snowflake://dbt_demo.public/raw_inventory_value" RETURN p

來，在 NebulaGraph Studio 或者 Explorer 的控制檯中查詢下：

​渲染下這個結果：

提取資料血緣

這些血緣資訊是需要我們明確指定、獲取的，獲取的方式可以是自己寫 Extractor，也可以是用已有的方式。比如：dbt 的 Extractor 和 Open Lineage 專案的 Amundsen Extractor。

透過 dbt

這個在剛才已經展示過了，dbt 的 Extractor 會從表級別獲取血緣同其他 dbt 中產生的後設資料資訊一起被拿到。

透過 Open Lineage

Amundsen 中的另一個開箱即用的血緣 Extractor 是 OpenLineageTableLineageExtractor。

Open Lineage 是一個開放的框架，可以將不同來源的血統資料收集到一個地方，它可以將血統資訊輸出為 JSON 檔案，參見文件 https://www.amundsen.io/amundsen/databuilder/#openlineagetablelineageextractor。

下邊是它的 Amundsen Databuilder 例子：

dict_config = {
    # ...
    f'extractor.openlineage_tablelineage.{OpenLineageTableLineageExtractor.CLUSTER_NAME}': 'datalab',
    f'extractor.openlineage_tablelineage.{OpenLineageTableLineageExtractor.OL_DATASET_NAMESPACE_OVERRIDE}': 'hive_table',
    f'extractor.openlineage_tablelineage.{OpenLineageTableLineageExtractor.TABLE_LINEAGE_FILE_LOCATION}': 'input_dir/openlineage_nd.json',
}
...

task = DefaultTask(
    extractor=OpenLineageTableLineageExtractor(),
    loader=FsNebulaCSVLoader())

回顧

整套後設資料治理/發現的方案思路如下：

• 將整個資料技術棧中的元件作為後設資料源（從任何資料庫、數倉，到 dbt、Airflow、Openlineage、Superset 等各級專案）
• 使用 Databuilder（作為指令碼或 DAG）執行後設資料 ETL，以使用 NebulaGraph 和 Elasticsearch 儲存和索引
• 從前端 UI（使用 Superset 預覽）或 API 去使用、消費、管理和發現後設資料
• 透過查詢和 UI 對 NebulaGraph，我們可以獲得更多的可能性、靈活性和資料、血緣的洞察

涉及到的開源

此參考專案中使用的所有專案都按字典順序在下面列出。

• Amundsen
• Apache Airflow
• Apache Superset
• dbt
• Elasticsearch
• meltano
• NebulaGraph
• Open Lineage
• Singer

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謝謝你讀完本文 (///▽///)

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