如何轻松做数据治理？开源技术栈告诉你答案

[wey]

搭建一套数据治理体系耗时耗力，但或许我们没有必要从头开始搞自己的数据血缘项目。本文分享如何用开源、现代的 DataOps、ETL、Dashboard、元数据、数据血缘管理系统构建大数据治理基础设施。

元数据治理系统

元数据治理系统是一个提供了所有数据在哪、格式化方式、生成、转换、依赖、呈现和所属的一站式视图。

元数据治理系统是所有数据仓库、数据库、表、仪表板、ETL 作业等的目录接口（catalog），有了它，我们就不用在群里喊“大家好，我可以更改这个表的 schema 吗？”、 “请问谁知道我如何找到 table-view-foo-bar 的原始数据？”…一个成熟的数据治理方案中的元数据治理系统，对数据团队来说非常必要。

而数据血缘则是元数据治理系统众多需要管理的元数据之一，例如，某些 Dashboard 是某一个 Table View 的下游，而这个 Table View 又是从另外两个上游表 JOIN 而来。显然，应该清晰地掌握、管理这些信息，去构建一个可信、可控的系统和数据质量控制体系。

数据治理的可行方案

数据治理方案设计

元数据和数据血缘本质上非常适合采用图数据建模、图数据库。因为数据治理涉及的典型查询便是面向图关系的查询，像“查找指定组件（即表）的所有 n 度（深度）的数据血缘”就是图查询语句 FIND ALL PATH 跑起来的事。从日常大家在论坛、微信群里讨论的查询和图建模来看，NebulaGraph 社区很多人在从零开始搭建数据血缘系统，而这些工作看起来大多是在重复造轮子，而且还是不容易造的轮子。

既然如此，前人种树后人乘凉，这里我决定搭建一个完备、端到端（不只有元数据管理）的数据系统，供大家参考解决数据血缘、数据治理问题。这个套数据系统会采用市面上优秀的开源项目，而图数据库这块还是采用大家的老朋友——NebulaGraph。希望对大家能有所启发，在此基础之上拥有一个相对完善的图模型，以及设计精巧、开箱即用的元数据治理系统。

下面，来看看元数据治理系统的轮子都需要哪些功能组件：

• 元数据抽取
  • 这部分需要从不同的数据栈拉/推数据，像是从数据库、数仓、Dashboard，甚至是 ETL Pipeline 和应用、服务中搞数据。
• 元数据存储
  • 可以存在数据库、图数据库里，甚至存成超大的 JSON manifest 文件都行
• 元数据目录接口系统 Catalog
  • 提供 API / GUI 来读写元数据和数据血缘系统

下图是整个方案的简单示意图：

其中，上面的虚线框是元数据的来源与导入、下面的虚线框是元数据的存储与展示、发现。

开源技术栈

下面，介绍下数据治理系统的每个部分。

数据库和数仓

为了处理和使用原始和中间数据，这里一定涉及至少一个数据库或者数仓。它可以是 Hive、Apache Delta、TiDB、Cassandra、MySQL 或 Postgres。

在这个参考项目中，我们选一个简单、流行的 Postgres。

✓ 数据仓库：Postgres

数据运维 DataOps

我们应该有某种 DataOps 的方案，让 Pipeline 和环境具有可重复性、可测试性和版本控制性。

在这里，我们使用了 GitLab 创建的 Meltano。

Meltano 是一个 just-work 的 DataOps 平台，它可以用巧妙且优雅的方式将 Singer 作为 EL 和 dbt 作为 T 连接起来。此外，它还连接到其他一些 dataInfra 实用程序，例如 Apache Superset 和 Apache Airflow 等。

至此，我们又纳入了一个成员：

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

ETL 工具

上面我们提到过组合 Singer 与 Meltano 将来自许多不同数据源的数据 E（提取）和 L（加载）数据目标，并使用 dbt 作为 Transform 的平台。于是我们得到：

✓ EL：Singer
✓ T: dbt

数据可视化

在数据之上创建 Dashboard、图表和表格得到数据的洞察是很符合直觉的，类似大数据之上的 Excel 图标功能。

Apache Superset 是我很喜欢的开源数据可视化项目，我准备用它来作为被治理管理的目标之一。同时，还会利用它实现可视化功能来完成元数据洞察。于是，

✓ Dashboard：Apache Superset

任务编排（DAG Job Orchestration）

在大多数情况下，我们的 DataOps 作业、任务会演变成需要编排系统的规模，我们可以用 Apache Airflow 来负责这一块。

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

元数据治理

随着越来越多的组件和数据被引入数据基础设施，在数据库、表、数据建模（schema）、Dashboard、DAG（编排系统中的有向无环图）、应用与服务的各个生命周期阶段中都将存着海量的元数据，需要对它们的管理员和团队进行协同管理、连接和发现。

Linux Foundation Amundsen 是解决该问题的最佳项目之一。 Amundsen 用图数据库为事实源（single source of truth）以加速多跳查询，Elasticsearch 为全文搜索引擎。它在顺滑地处理所有元数据及其血缘之余，还提供了优雅的 UI 和 API。 Amundsen 支持多种图数据库为后端，这里咱们用 NebulaGraph。

现在的技术栈：

✓ 数据发现：Linux Foundation Amundsen
✓ 全文搜索：Elasticsearch
✓ 图数据库：NebulaGraph

好的，所有组件都齐正了，开始组装它们吧。

环境搭建与各组件初识

本次实践的项目方案已开源，你可以访问 https://github.com/wey-gu/data-lineage-ref-solution 来获得对应的代码。

整个实践过程，我遵循了尽量干净、鼓励共建的原则。项目预设在一个 unix-like 系统上运行，且联网和装有 Docker-Compose。

这里，我将在 Ubuntu 20.04 LTS X86_64 上运行它，当然在其他发行版或 Linux 版本上应该也没有问题。

运行一个数仓、数据库

首先，安装 Postgres 作为我们的数仓。

这个单行命令会创建一个使用 Docker 在后台运行的 Postgres，进程关闭之后容器不会残留而是被清理掉（因为参数--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

我们可以用 Postgres CLI 或 GUI 客户端来验证命令是否执行成功。

DataOps 工具链部署

接下来，安装有机结合了 Singer 和 dbt 的 Meltano。

Meltano 帮助我们管理 ETL 工具（作为插件）及其所有配置和 pipeline。这些元信息位于 Meltano 配置及其系统数据库中，其中配置是基于文件的（可以使用 GitOps 管理），它的默认系统数据库是 SQLite。

安装 Meltano

使用 Meltano 的工作流是启动一个“meltano 项目”并开始将 E、L 和 T 添加到配置文件中。Meltano 项目的启动只需要一个 CLI 命令 meltano init yourprojectname。不过，在那之前，先用 Python 的包管理器 pip 或者 Docker 镜像安装 Meltano，像我示范的这样：

在 Python 虚拟环境中使用 pip 安装 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 容器安装 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>

除了知晓 meltano init 之外，最好掌握 Meltano 部分命令，例如 meltano etl 表示 ETL 的执行，meltano invoke <plugin> 来调用插件命令。详细可以参考它的速查表 https://docs.meltano.com/reference/command-line-interface。

Meltano GUI 界面

Meltano 自带一个基于 Web 的 UI，执行 ui 子命令就能启动它：

meltano ui

它默认会跑在 http://localhost:5000 上。

针对 Docker 的运行环境，在暴露 5000 端口的情况下运行容器即可。由于容器的默认命令已经是 meltano ui，所以 run 的命令只需：

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

Meltano 项目示例

GitHub 用户 Pat Nadolny 在开源项目 singer_dbt_jaffle 中做了很好的示例。他采用 dbt 的 Meltano 示例数据集，利用 Airflow 编排 ETL 任务。

不只这样，他还有利用 Superset 的例子，见 jaffle_superset。

前人种树我们来吃果，按照 Pat Nadolny 的实践，我们可以这样地运行数据管道（pipeline）：

• tap-CSV（Singer）从 CSV 文件中提取数据
• target-postgres（Singer） 将数据加载到 Postgres
• dbt 将数据转换为聚合表或视图

注意，上面我们已经启动了 Postgres，可以跳过容器启动 Postgres 这步。

操作过程是：

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

现在，我们可以连接到 Postgres 来查看加载和转换后的数据预览。如下所示，截图来自 VS Code 的 SQLTool。

payments 表里长这样子：

搭一个 BI Dashboard 系统

现在，我们的数据仓库有数据了。接下来，可以试着用下这些数据。

像仪表盘 Dashbaord 这样的 BI 工具能帮我们从数据中获得有用的洞察。使用可视化工具 Apache Superset 可以很容易地创建和管理这些基于数据源的 Dashboard 和各式各样的图表。

本章的重点不在于 Apache Superset 本身，所以，咱们还是复用 Pat Nadolny 的 jaffle_superset 例子。

Bootstrap Meltano 和 Superset

创建一个安装了 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

参考 Pat 的小抄，做一些细微的调整：

克隆 repo，进入 jaffle_superset 项目：

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

修改 meltano 配置文件，让 Superset 连接到我们创建的 Postgres：

vim meltano_projects/jaffle_superset/meltano.yml

这里，我将主机名更改为“10.1.1.111”，这是我当前主机的 IP。如果你是 Windows 或者 macOS 上的 Docker Desktop，这里不要修改主机名，否则就要和我一样手动改成实际地址：

--- 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

添加 Postgres 登录的信息到 .env 文件：

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

安装 Meltano 项目，运行 ETL 任务：

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

调用、启动 Superset，这里注意 ui 不是 meltano 的内部命令，而是一个配置进去的自定义行为（user-defined action）：

meltano invoke superset:ui

在另一个命令行终端执行自定义的命令 load_datasources：

meltano invoke superset:load_datasources

通过浏览器访问 http://localhost:8088/ 就是 Superset 的图形界面了：

创建一个 Dashboard

现在，我们站在 Meltano、Postgres 的肩膀上，用 ETL 数据建一个 Dashboard 吧：

点击 + DASHBOARD，填写仪表盘名称，再先后点击 SAVE 和 + CREATE A NEW CHART：

在新图表（Create a new chart）视图中，选择图表类型和数据集。在这里，我选择了 orders 表作为数据源和 Pie Chart 图表类型：

点击 CREATE NEW CHART 后，在图表定义视图中选择 “status” 的 “Query” 为 “DIMENSIONS”，“COUNT(amount)” 为 “METRIC”。至此，咱们就可以看到每个订单状态分布的饼图了。

点击 SAVE，系统会询问应该将此图表添加到哪个 Dashboard。选择后，单击 SAVE & GO TO DASHBOARD。

在 Dashboard 中，我们可以看到所有的图表。这不，你可以看到我额外添加的、用来显示客户订单数量分布的图表：

点 ··· 能看到刷新率设置、下载渲染图等其他的功能。

现在，我们有一个简单但典型的 HomeLAB 数据技术栈了，并且所有东西都是开源的！

想象一下，我们在 CSV 中有 100 个数据集，在数据仓库中有 200 个表，并且有几个数据工程师在运行不同的项目，这些项目使用、生成不同的应用与服务、Dashbaord 和数据库。当有人想要查找、发现或者修改其中的一些表、数据集、Dashbaord 和管道，在沟通和工程方面可能都是非常不好管理的。

上面我们提到，这个示例项目的主要功能是元数据发现系统。

元数据发现系统

现在，需要我们部署一个带有 NebulaGraph 和 Elasticsearch 的 Amundsen。有了 Amundsen，我们可以在一个地方发现和管理整个数据栈中的所有元数据。

Amundsen 主要有两个部分组成：

• 元数据导入 Metadata Ingestion
  • Amundsen Databuilder
• 元数据目录服务 Metadata Catalog
  • Amundsen Frontend Service
  • Amundsen Metadata Service
  • Amundsen Search Service

它的工作原理是：利用 Databuilder 提取不同数据源的元数据，并将元数据持久化到 Metadata Service 和 Search Service 中，用户从 Frontend Service 或 Metadata Service 的 API 获取数据。

部署 Amundsen

元数据服务 Metadata Service

我们用 docker-compose 部署一个 Amundsen 集群。由于 Amundsen 对 NebulaGraph 后端的支持 pr#1817 尚未合并，还不能用官方的代码。这里，先用我的 fork 版本。

先克隆包含所有子模块的 repo：

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

启动所有目录服务 catalog services 及其后端存储：

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

由于这个 docker-compose 文件是供开发人员试玩、调试 Amundsen 用的，而不是给生产部署准备的，它在启动的时候会从代码库构建镜像，第一次跑的时候启动会慢一些。

部署好了之后，我们使用 Databuilder 将一些示例、虚构的数据加载存储里。

抓取元数据 Databuilder

Amundsen Databuilder 就像 Meltano 系统一样，只不过是用在元数据的上的 ETL ，它把元数据加载到 Metadata Service 和 Search Service 的后端存储：NebulaGraph 和 Elasticsearch 里。这里的 Databuilder 只是一个 Python 模块，所有的元数据 ETL 作业可以作为脚本运行，也可以用 Apache Airflow 等 DAG 平台进行编排。

安装 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

调用这个示例数据构建器 ETL 脚本来把示例的虚拟数据导进去。

python3 example/scripts/sample_data_loader_nebula.py

验证一下 Amundsen

在访问 Amundsen 之前，我们需要创建一个测试用户：

# 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

然后我们可以在 http://localhost:5000 查看 UI 并尝试搜索 test，它应该会返回一些结果。

然后，可以单击并浏览在 sample_data_loader_nebula.py 期间加载到 Amundsen 的那些示例元数据。

此外，我们还可以通过 NebulaGraph Studio 的地址 http://localhost:7001 访问 NebulaGraph 里的这些数据。

下图显示了有关 Amundsen 组件的更多详细信息：

       ┌────────────────────────┐ ┌────────────────────────────────────────┐
       │ 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                        │ │           │
│      └───────────────────────────────────────────┘ └─────▲─────┘
└──────────────────────────────────────────────────────────┘

穿针引线：元数据发现

设置好基本环境后，让我们把所有东西穿起来。还记得我们有 ELT 一些数据到 PostgreSQL 吗？

那么，我们如何让 Amundsen 发现这些数据和 ETL 的元数据呢？

提取 Postgres 元数据

我们从数据源开始：首先是 Postgres。

我们为 Python3 安装 Postgres 客户端：

sudo apt-get install libpq-dev
pip3 install Psycopg2

执行 Postgres 元数据 ETL

运行一个脚本来解析 Postgres 元数据：

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

我们看看把 Postgres 元数据加载到 NebulaGraph 的示例脚本的代码，非常简单直接：

# 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)

第一个工作路径是：PostgresMetadata --> CSV --> NebulaGraph

• PostgresMetadataExtractor 用于从 Postgres 中提取元数据，可以参考文档 https://www.amundsen.io/amundsen/databuilder/#postgresmetadataextractor。
• FsNebulaCSVLoader 用于将提取的数据转为 CSV 文件
• NebulaCsvPublisher 用于将元数据以 CSV 格式发布到 NebulaGraph

第二个工作路径是：Metadata stored in NebulaGraph --> Elasticsearch

• NebulaSearchDataExtractor 用于获取存储在 NebulaGraph 中的元数据
• SearchMetadatatoElasticasearchTask 用于使 Elasticsearch 对元数据进行索引。

请注意，在生产环境中，我们可以在脚本中或使用 Apache Airflow 等编排平台触发这些作业。

验证 Postgres 中元数据的获取

搜索 payments 或者直接访问 http://localhost:5000/table_detail/warehouse/postgres/public/payments，你可以看到我们 Postgres 的元数据，比如：

像上面的屏幕截图一样，我们可以轻松完成元数据管理操作，如：添加标签、所有者和描述。

提取 dbt 元数据

其实，我们也可以从 dbt 本身提取元数据。

Amundsen DbtExtractor 会解析 catalog.json 或 manifest.json 文件并将元数据加载到 Amundsen 存储，这里当然指的是 NebulaGraph 和 Elasticsearch。

在上面的 Meltano 章节中，我们已经使用 meltano invoke dbt docs generate 生成了这个文件：

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 元数据 ETL 的执行

我们试着解析示例 dbt 文件中的元数据吧：

$ 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

我写的这个示例的加载例子如下：

python3 example/scripts/sample_dbt_loader_nebula.py

其中主要的代码如下：

# 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 元数据 ETL 的唯一区别是 extractor=DbtExtractor()，它带有以下配置以获取有关 dbt 项目的以下信息：

• 数据库名称
• 目录_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})

验证 dbt 抓取结果

搜索 dbt_demo 或者直接访问 http://localhost:5000/table_detail/dbt_demo/snowflake/public/raw_inventory_value，可以看到

这里给一个小提示，其实，我们可以选择启用 DEBUG log 级别去看已发送到 Elasticsearch 和 NebulaGraph 的内容。

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

或者，在 NebulaGraph Studio 中探索导入的数据：

先点击 Start with Vertices，并填写顶点 vid：snowflake://dbt_demo.public/fact_warehouse_inventory

我们可以看到顶点显示为粉红色的点。再让我们修改下 Expand / ”拓展“选项：

• 方向：双向
• 步数：单向、三步

并双击顶点（点），它将双向拓展 3 步：

像截图展示的那般，在可视化之后的图数据库中，这些元数据可以很容易被查看、分析，并从中获得洞察。

而且，我们在 NebulaGraph Studio 中看到的同 Amundsen 元数据服务的数据模型相呼应：

最后，请记住我们曾利用 dbt 来转换 Meltano 中的一些数据，并且清单文件路径是 .meltano/transformers/dbt/target/catalog.json，你可以尝试创建一个数据构建器作业来导入它。

提取 Superset 中的元数据

Amundsen 的 Superset Extractor 可以获取

• Dashboard 元数据抽取，见 apache_superset_metadata_extractor.py
• 图表元数据抽取，见 apache_superset_chart_extractor.py
• Superset 元素与数据源（表）的关系抽取，见 apache_superset_table_extractor.py

来，现在试试提取之前创建的 Superset Dashboard 的元数据。

Superset 元数据 ETL 的执行

下边执行的示例 Superset 提取脚本可以获取数据并将元数据加载到 NebulaGraph 和 Elasticsearch 中。

python3 sample_superset_data_loader_nebula.py

如果我们将日志记录级别设置为 DEBUG，我们实际上可以看到这些中间的过程日志：

# 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());

验证 Superset Dashboard 元数据

通过在 Amundsen 中搜索它，我们现在可以获得 Dashboard 信息。

我们也可以从 NebulaGraph Studio 进行验证。

注：可以参阅 Dashboard 抓取指南中的 Amundsen Dashboard 图建模：

用 Superset 预览数据

Superset 可以用来预览表格数据，文档可以参考 https://www.amundsen.io/amundsen/frontend/docs/configuration/#preview-client，其中 /superset/sql_json/ 的 API 被 Amundsen Frontend Service 调用，取得预览信息。

开启数据血缘信息

默认情况下，数据血缘是关闭的，我们可以通过以下方式启用它：

第一步，cd 到 Amundsen 代码仓库下，这也是我们运行 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，重新构建 Docker 镜像，其中将重建前端图像。

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

第四步，重新运行 up -d 以确保前端用新的配置：

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

结果大概长这样子：

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

之后，我们可以访问 http://localhost:5000/lineage/table/gold/hive/test_schema/test_table1 看到 Lineage （beta） 血缘按钮已经显示出来了：

我们可以点击 Downstream 查看该表的下游资源：

或者点击血缘按钮查看血缘的图表式：

也有用于血缘查询的 API。

下面这个例子中，我们用 cURL 调用下这个 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 调用是查询上游和下游方向的 linage，表 snowflake://dbt_demo.public/raw_inventory_value 的深度为 3。

结果应该是这样的：

{
    "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": []
}

实际上，这个血缘数据就是在我们的 dbtExtractor 执行期间提取和加载的，其中 extractor .dbt.{DbtExtractor.EXTRACT_LINEAGE} 默认为 true，因此，创建了血缘元数据并将其加载到了 Amundsen。

在 NebulaGraph 中洞察血缘

使用图数据库作为元数据存储的两个优点是：

图查询本身是一个灵活的 DSL for lineage API，例如，这个查询帮助我们执行 Amundsen 元数据 API 的等价的查询：

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

来，在 NebulaGraph Studio 或者 Explorer 的控制台中查询下：

​渲染下这个结果：

提取数据血缘

这些血缘信息是需要我们明确指定、获取的，获取的方式可以是自己写 Extractor，也可以是用已有的方式。比如：dbt 的 Extractor 和 Open Lineage 项目的 Amundsen Extractor。

通过 dbt

这个在刚才已经展示过了，dbt 的 Extractor 会从表级别获取血缘同其他 dbt 中产生的元数据信息一起被拿到。

通过 Open Lineage

Amundsen 中的另一个开箱即用的血缘 Extractor 是 OpenLineageTableLineageExtractor。

Open Lineage 是一个开放的框架，可以将不同来源的血统数据收集到一个地方，它可以将血统信息输出为 JSON 文件，参见文档 https://www.amundsen.io/amundsen/databuilder/#openlineagetablelineageextractor。

下边是它的 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())

回顾

整套元数据治理/发现的方案思路如下：

• 将整个数据技术栈中的组件作为元数据源（从任何数据库、数仓，到 dbt、Airflow、Openlineage、Superset 等各级项目）
• 使用 Databuilder（作为脚本或 DAG）运行元数据 ETL，以使用 NebulaGraph 和 Elasticsearch 存储和索引
• 从前端 UI（使用 Superset 预览）或 API 去使用、消费、管理和发现元数据
• 通过查询和 UI 对 NebulaGraph，我们可以获得更多的可能性、灵活性和数据、血缘的洞察

涉及到的开源

此参考项目中使用的所有项目都按字典顺序在下面列出。

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

---

谢谢你读完本文 (///▽///)

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[Coisini]

@wey

Amundsen

目前新版本的 Amundsen （3.1） 如何使用 NebulaGraph 作为存储呢，我使用您的例子无法正常部署