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）。

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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)]

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🔗 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