开源数据质量解决方案——Apache Griffin入门宝典

提到格里芬—Griffin，大家想到更多的是篮球明星或者战队名，但在大数据领域Apache Griffin（以下简称Griffin）可是数据质量领域响当当的一哥。先说一句：Griffin是大数据质量监控领域唯一的Apache项目，懂了吧。

​ 在不重视数据质量的大数据发展时期，Griffin并不能引起重视，但是随着数据治理在很多企业的全面开展与落地，数据质量的问题开始引起重视。

​ 还是那句话，商用版的解决方案暂时不在本文的讨论范围内，目前大数据流动公众号对于数据治理工具的研究还是在开源方向，希望通过开源+二次开发结合的方式找到适合自己公司的数据治理工具箱。在未来有靠谱的商用方案，我们也会保持关注~

本文将从数据质量，Griffin简介，Griffin架构，Griffin快速入门，Griffin批数据实战，Griffin流数据实战整合六个部分进行介绍，目的是带大家快速的入门数据质量管理工具的使用。

本文档版权属于公众号：大数据流动 所有。未经授权，请勿转载与商用！

考虑到抄袭问题，Griffin后续的高阶技术文章可能会付费，也希望大家能尽早加入数据治理、Griffin等相关技术群，我会将最新的文章与资料实时同步。

一、数据质量

​ 数据质量管理（Data Quality Management），是指对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动，并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高。

数据质量管理不是一时的数据治理手段，而是循环的管理过程。其终极目标是通过可靠的数据，提升数据在使用中的价值，并最终为企业赢得经济效益。

​ 为什么会有数据质量管理呢？

​ 大数据时代数据的核心不是“大”，而在于“有价值”，而有价值的关键在于“质量”。但现实是，数据往往存在很多问题：

• 数据无法匹配
• 数据不可识别
• 时效性不强
• 数据不一致
• 。。。。

​ 那么，解决数据质量要达到什么目标呢？

总结来说就是可信和可用。

可信就是让数据具有实用性，准确性，及时性，完整性，有效性。

可用就是规范性和可读性。

数据质量可能不是数据治理的最核心部分，但可能会成为数据治理落地的做大障碍。

提高数据质量有多种方式，比如建立统一的数据标准、提高人员的意识与能力等等。

而一个提高数据质量的高生产力方式就是使用数据质量管理工具。

数据质量管理工具成熟的并不多，所以本文就不做无用的对比了，我们直接进入正题：Apache Griffin。

二、Griffin简介

​ Griffin是一个开源的大数据数据质量解决方案，由eBay开源，它支持批处理和流模式两种数据质量检测方式，是一个基于Hadoop和Spark建立的数据质量服务平台 (DQSP)。它提供了一个全面的框架来处理不同的任务，例如定义数据质量模型、执行数据质量测量、自动化数据分析和验证，以及跨多个数据系统的统一数据质量可视化。

Griffin于2016年12月进入Apache孵化器，Apache软件基金会2018年12月12日正式宣布Apache Griffin毕业成为Apache顶级项目。

Griffin官网地址：https://griffin.apache.org/

Github地址：https://github.com/apache/griffin

在eBay的数据质量管理实践中，需要花费很长时间去修复数据质量的问题，不管是批处理还是流处理，解决数据质量问题的时间都是巨大的，由此一个统一的数据质量系统就应运而生了。

在官网的定义中，Apache Griffin也早就更新为了批和流（Batch and Streaming）数据质量解决方案。Apache Griffin已经在朝着数据质量的统一管理平台而努力了。

Griffin主要有如下的功能特点：

• 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。

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。

当然Giffin也不是万能的，目前Griffin还是有很多的问题的，选择也要慎重：

Griffin的社区并不太活跃，可以共同讨论的人不多。

目前最新版本还是0.6，可能会有一些问题。

网上技术文档很少，当然这方面大数据流动也会不断的输出新的技术文档帮助大家。

三、Griffin架构

​ 数据质量模块是大数据平台中必不可少的一个功能组件，以下Griffin作为一个开源的大数据数据质量解决方案，它支持批处理和流模式两种数据质量检测方式，可以从不同维度（比如离线任务执行完毕后检查源端和目标端的数据数量是否一致、源表的数据空值数量等）度量数据资产，从而提升数据的准确度、可信度。

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

听起来有些晦涩，我们来看一下一个完整的Griffin任务的执行流程。

• 注册数据，把想要检测数据质量的数据源注册到griffin。
• 配置度量模型，可以从数据质量维度来定义模型，如：精确度、完整性、及时性、唯一性等。
• 配置定时任务提交spark集群，定时检查数据。
• 在门户界面上查看指标，分析数据质量校验结果。

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）

数据处理和存储层：

对于批量分析，数据质量模型将根据 hadoop 中的数据源计算 Spark 集群中的数据质量指标。

对于近实时分析，使用来自消息传递系统的数据，然后数据质量模型将基于 Spark 集群计算实时数据质量指标。对于数据存储，可以在后端使用Elasticsearch来满足前端请求。

Apache Griffin 服务：

项目有提供Restful 服务来完成 Apache Griffin 的所有功能，例如探索数据集、创建数据质量度量、发布指标、检索指标、添加订阅等。因此，开发人员可以基于这些 Web 开发自己的用户界面服务。

这种灵活性也让Griffin 得到了越来越多的应用。

四、Griffin快速入门

Griffin的最新版本为0.6.0，本文的安装部署也基于这个版本进行。

依赖准备

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)

大部分CDH已经自带，这里特别说一下Livy和ElasticSearch如何部署。

Livy是一个Spark的Rest服务器。

https://livy.apache.org/

准备livy安装包。

1. 将livy安装包解压到/opt/目录下
2. 创建livy用户、log目录并将livy的home目录属主修改为livy:hadoop

useradd livy -g hadoop
mkdir /var/log/livy
mkdir /var/run/livy
chown livy:hadoop /var/log/livy
chown livy:hadoop /var/run/livy
chown -R livy:hadoop /opt/cloudera/apache-livy-0.6.0-incubating-bin/

3.进入livy home目录，在conf目录下创建livy.conf、livy-env.sh、spark-blacklist.conf配置文件

livy.conf、livy-env.sh、spark-blacklist.conf

4.修改配置文件livy.conf，添加如下内容

livy.spark.master = yarn
livy.spark.deployMode = cluster
livy.environment = production
livy.impersonation.enabled = true
livy.server.csrf_protection.enabled false
livy.server.port = 8998
livy.server.session.timeout = 3600000
livy.server.recovery.mode = recovery
livy.server.recovery.state-store=filesystem
livy.server.recovery.state-store.url=/tmp/livy

5.修改配置文件livy-env.sh，增加hadoop和Spark的配置信息，如下

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_181
export HADOOP_HOME=/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/hadoop
export SPARK_CONF_DIR=/etc/spark2/conf
export SPARK_HOME=/opt/cloudera/parcels/SPARK2-2.3.0.cloudera2-1.cdh6.3.2.p0.1041012/lib/spark2
export HADOOP_CONF_DIR=/etc/hadoop/conf
export LIVY_LOG_DIR=/var/log/livy
export LIVY_PID_DIR=/var/run/livy
export LIVY_SERVER_JAVA_OPTS="-Xmx2g"

6.修改配置文件spark-blacklist.conf

# Configuration override / blacklist. Defines a list of properties that users are not allowed
# to override when starting Spark sessions.
#
# This file takes a list of property names (one per line). Empty lines and lines starting with "#"
# are ignored.
#
# Disallow overriding the master and the deploy mode.
spark.master
spark.submit.deployMode
# Disallow overriding the location of Spark cached jars.
spark.yarn.jar
spark.yarn.jars
spark.yarn.archive
# Don't allow users to override the RSC timeout.
livy.rsc.server.idle-timeout

1. core-site.xml 的群集范围高级配置代码段（安全阀）”配置项增加如下内容

   <property>
       <name>hadoop.proxyuser.livy.groups</name>
       <value>*</value>
   </property>
   <property>
       <name>hadoop.proxyuser.livy.hosts</name>
       <value>*</value>
   </property>
   

   8.在HDFS上创建livy的home目录

   sudo -u hdfs hadoop fs -mkdir /user/livy
   sudo -u hdfs hadoop fs -chown livy:supergroup /user/livy
   

   9、启动livy服务

livy-server start

elasticsearch5安装，安装包也已下载在资料包中。

 wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-5.6.15.tar.gz

# tar -zxvf elasticsearch-5.6.15

# cd elasticsearch-5.6.15

# sh ./bin/elasticsearch

配置准备

1、首先在mysql中初始化quartz数据库，这里需要用到脚本Init_quartz_mysql_innodb.sql。

脚本可以加griffin群，领取资料包下载。

mysql -u <username> -p <password> < Init_quartz_mysql_innodb.sql

2、Hadoop和Hive：

从Hadoop服务器拷贝配置文件到Livy服务器上，这里假设将配置文件放在/usr/data/conf目录下。

在Hadoop服务器上创建/home/spark_conf目录，并将Hive的配置文件hive-site.xml上传到该目录下：

#创建/home/spark_conf目录
hadoop fs -mkdir -p /home/spark_conf
#上传hive-site.xml
hadoop fs -put hive-site.xml /home/spark_conf/

3、设置环境变量：

#!/bin/bash
export JAVA_HOME=/data/jdk1.8.0_192

#spark目录
export SPARK_HOME=/usr/data/spark-2.1.1-bin-2.6.3
#livy命令目录
export LIVY_HOME=/usr/data/livy/bin
#hadoop配置文件目录
export HADOOP_CONF_DIR=/usr/data/conf

4、配置启动Livy

更新livy/conf下的livy.conf配置文件：

livy.server.host = 127.0.0.1
livy.spark.master = yarn
livy.spark.deployMode = cluster
livy.repl.enable-hive-context = true

启动livy：

livy-server start

5、Elasticsearch配置：

在ES里创建griffin索引：

curl -XPUT http://es:9200/griffin -d '
{
    "aliases": {},
    "mappings": {
        "accuracy": {
            "properties": {
                "name": {
                    "fields": {
                        "keyword": {
                            "ignore_above": 256,
                            "type": "keyword"
                        }
                    },
                    "type": "text"
                },
                "tmst": {
                    "type": "date"
                }
            }
        }
    },
    "settings": {
        "index": {
            "number_of_replicas": "2",
            "number_of_shards": "5"
        }
    }
}
'

接下来进行源码编译打包。

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。

源码导入构建完毕后，需要修改配置文件，具体修改的配置文件如下：

application.properties：mysql，hive，es配置

quartz.properties

sparkProperties.json

配置文件修改好后，在idea里的terminal里执行如下maven命令进行编译打包：

mvn -Dmaven.test.skip=true clean install

命令执行完成后，会在service和measure模块的target目录下分别看到service-0.6.0.jar和measure-0.6.0.jar两个jar，将这两个jar分别拷贝到服务器目录下。

1、使用如下命令将measure-0.4.0.jar这个jar上传到HDFS的/griffin文件目录里：

#改变jar名称
mv measure-0.6.0.jar griffin-measure.jar
#上传griffin-measure.jar到HDFS文件目录里
hadoop fs -put measure-0.6.0.jar /griffin/

2、运行service-0.6.0.jar，启动Griffin管理后台：

nohup java -jar service-0.6.0.jar>service.out 2>&1 &

几秒钟后，我们可以访问Apache Griffin的默认UI(默认情况下，spring boot的端口是8080)。

http://IP:8080

部分结果展示界面如下：

五、Griffin批数据实战

官网给出了批处理数据的例子。

1、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';

2、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。

3、通过UI界面创建统计任务

选择DataAssets

在该页面可以看到数据资产展示

点击Measures，创建度量页面

通过下面的步骤来一步步创建

选择数据源

选择目标

将两者关联

设置一些参数

配置好提交

新增定时任务

用cron表达式建立任务

点击DQ Metrics，看到效果。

六、Griffin流数据实战

还会参考官网的例子。

示例流数据如下：

{"id": 1, "name": "Apple", "color": "red", "time": "2018-09-12_06:00:00"}
{"id": 2, "name": "Banana", "color": "yellow", "time": "2018-09-12_06:01:00"}
...

官方也提供了测试数据的脚本https://griffin.apache.org/data/streaming/（已存资料包）

通过脚本可以源源不断将数据写入Kafka

#!/bin/bash

#create topics
kafka-topics.sh --create --zookeeper hadoop101:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic source
kafka-topics.sh --create --zookeeper hadoop101:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic target

#every minute
set +e
while true
do
  /opt/module/data/gen-data.sh
  sleep 90
done
set -e

Flink部分就是简单接收Kafka数据，然后再发向下游，部分代码片段如下：

        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
FlinkKafkaConsumer010<String> kafkaconsumer =
                new FlinkKafkaConsumer010<String>(inputTopic, new SimpleStringSchema(), properties);
        DataStream<String> dataStream = env.addSource(kafkaconsumer);

DataStream<String> target = dataStream.add...//具体处理逻辑

target..addSink(new FlinkKafkaProducer010<String>(
                "hadoop101:9092",
                "target",
                new SimpleStringSchema()
        ));
        outMap.print();
        env.execute();

配合env.json

{
  "spark": {
    "log.level": "WARN",
    "checkpoint.dir": "hdfs:///griffin/checkpoint",
    "batch.interval": "20s",
    "process.interval": "1m",
    "init.clear": true,
    "config": {
      "spark.default.parallelism": 4,
      "spark.task.maxFailures": 5,
      "spark.streaming.kafkaMaxRatePerPartition": 1000,
      "spark.streaming.concurrentJobs": 4,
      "spark.yarn.maxAppAttempts": 5,
      "spark.yarn.am.attemptFailuresValidityInterval": "1h",
      "spark.yarn.max.executor.failures": 120,
      "spark.yarn.executor.failuresValidityInterval": "1h",
      "spark.hadoop.fs.hdfs.impl.disable.cache": true
    }
  },
  "sinks": [
    {
      "type": "console"
    },
    {
      "type": "hdfs",
      "config": {
        "path": "hdfs:///griffin/persist"
      }
    },
    {
      "type": "elasticsearch",
      "config": {
        "method": "post",
        "api": "http://es:9200/griffin/accuracy"
      }
    }
  ],
  "griffin.checkpoint": [
    {
      "type": "zk",
      "config": {
        "hosts": "zk:2181",
        "namespace": "griffin/infocache",
        "lock.path": "lock",
        "mode": "persist",
        "init.clear": true,
        "close.clear": false
      }
    }
  ]
}

dq.json

{
  "name": "streaming_accu",
  "process.type": "streaming",
  "data.sources": [
    {
      "name": "src",
      "baseline": true,
      "connectors": [
        {
          "type": "kafka",
          "version": "0.8",
          "config": {
            "kafka.config": {
              "bootstrap.servers": "kafka:9092",
              "group.id": "griffin",
              "auto.offset.reset": "largest",
              "auto.commit.enable": "false"
            },
            "topics": "source",
            "key.type": "java.lang.String",
            "value.type": "java.lang.String"
          },
          "pre.proc": [
            {
              "dsl.type": "df-opr",
              "rule": "from_json"
            }
          ]
        }
      ],
      "checkpoint": {
        "type": "json",
        "file.path": "hdfs:///griffin/streaming/dump/source",
        "info.path": "source",
        "ready.time.interval": "10s",
        "ready.time.delay": "0",
        "time.range": ["-5m", "0"],
        "updatable": true
      }
    }, {
      "name": "tgt",
      "connectors": [
        {
          "type": "kafka",
          "version": "0.8",
          "config": {
            "kafka.config": {
              "bootstrap.servers": "kafka:9092",
              "group.id": "griffin",
              "auto.offset.reset": "largest",
              "auto.commit.enable": "false"
            },
            "topics": "target",
            "key.type": "java.lang.String",
            "value.type": "java.lang.String"
          },
          "pre.proc": [
            {
              "dsl.type": "df-opr",
              "rule": "from_json"
            }
          ]
        }
      ],
      "checkpoint": {
        "type": "json",
        "file.path": "hdfs:///griffin/streaming/dump/target",
        "info.path": "target",
        "ready.time.interval": "10s",
        "ready.time.delay": "0",
        "time.range": ["-1m", "0"]
      }
    }
  ],
  "evaluate.rule": {
    "rules": [
      {
        "dsl.type": "griffin-dsl",
        "dq.type": "accuracy",
        "out.dataframe.name": "accu",
        "rule": "src.id = tgt.id AND src.name = tgt.name AND src.color = tgt.color AND src.time = tgt.time",
        "details": {
          "source": "src",
          "target": "tgt",
          "miss": "miss_count",
          "total": "total_count",
          "matched": "matched_count"
        },
        "out":[
          {
            "type":"metric",
            "name": "accu"
          },
          {
            "type":"record",
            "name": "missRecords"
          }
        ]
      }
    ]
  },
  "sinks": ["CONSOLE", "HDFS"]
}

提交任务

spark-submit --class org.apache.griffin.measure.Application --master yarn --deploy-mode client --queue default \
--driver-memory 1g --executor-memory 1g --num-executors 3 \
<path>/griffin-measure.jar \
<path>/env.json <path>/dq.json

七、总结

数据管理工具目前来说还是非常匮乏的，Griffin提供的不仅仅是实现，还有数据质量管理的思路，这对于我们自研数据质量管理系统也是非常的宝贵的。

数据治理道路任重道远，欢迎加入相关交流群，我们共同学习进步~

进入学习交流群领取学习资料包：

更专注效率才能更高，所以目前数据治理相关学习交流群按不同方向做了区分：

另外 数据治理工具箱 知识星球也已成立，这是一个数据治理落地实践方向的知识星球。大数据流动发布的数据治理相关文章与资料（包括付费内容）都将在知识星球进行长期同步。星球的目标是收集数据治理实践工具的相关资料，并定期组织实战学习小组，让数据治理的相关资料可以长久的保存，同时也解决文章被频繁抄袭的问题，欢迎大家加入。

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