使用DataWorks进行数仓开发（一）

蝙蝠大侠2023-10-16 17:22

引言

DataWorks是阿里云的一款大数据开发治理平台，基于阿里云配套的MaxCompute、EMR等分布式计算引擎，针对大数据开发、数据分析、大数据集成、数据建模、湖仓一体五大场景提供解决方案。从本文开始预计会花上三个篇幅，重点介绍和分享在大数据开发场景下使用DataWorks进行数据和机器学习模型开发。DataWorks大数据开发场景下有5个模块：

  1. 数据集成：从外部数据源同步数据到数仓或将数仓数据反向同步到外部数据源。
  2. DataStudio：进行代码开发、节点运行配置、版本管理、冒烟测试、版本发布等工作。
  3. 运维中心：对已发布到生产环境各节点的运行状态进行运维和监控，为各节点配置运行的智能基线、报警规则。
  4. 数据质量：为每个节点输出的MaxCompute表内部数据配置监控规则，保证上下游数据的质量。
  5. 数据服务：基于各节点输出的MaxCompute表生成API对外提供数据服务，通过简单的配置就可以对外提供数据接口，节省开发成本。

在本系列的3个篇幅中，计划第一篇（本文）介绍数据集成 和DataStudio两个模块，第二篇介绍DataWorks运维中心和数据质量，第三个篇介绍数据服务。

DataWorks基本概念

首先我们要对DataWorks相关名词、术语和使用流程有个基本认识。本系列文章介绍的内容基于数仓分布式计算场景，数据位于MaxCompute数仓表 中。在一个业务流程 下，可以在最上游通过离线同步节点 以特定频率从外部数据源如线上商城MySql业务库、kafka消息队列等，将业务数据同步到数仓的数据引入层 （ODS）。ODS层为原始的业务数据，数据质量不高，需要通过下游计算节点 进行清洗和加工让数据流入数据公共层 （CDM），此时的数据经过ETL之后质量更高，以宽表和维度表的形式存在于CDM层中。在宽表和维度表的基础上可以进行特征提取，新建机器学习模型训练和预测节点对相关业务进行预测，并将结果输出到CDM层的DWS表中。最后根据业务需求对数据进行汇总流入到数据应用层（ADS）对外提供数据服务。

图1 MaxCompute数仓数据加工流程

MaxCompute数仓表以空间 进行隔离，空间可以理解为数据库，每个空间可以分别配置生产和开发两套环境。在空间下可以按具体的业务新建业务流程，每个业务流程下可以按照数据的流向新建各个离线同步和计算节点。所谓的节点实际上是一段按时运行的程序，由计算代码和调度配置 两个部分组成。在调度配置中可以给每个节点配置上游依赖、运行参数、重跑属性、下游输出。节点上线后调度资源组 会按依赖和输出进行调度，使用计算资源组 的资源进行计算，在每个运行周期会生成一个运行实例。每个节点可以配置一个或多个输出，按照调用规范节点和输出最好是一对一，输出与数仓的表进行关联。节点运行成功后实现对数仓表的修改和新增。

数据集成

首先介绍一下数据集成，在数据集成下可以使用离线/实时同步节点将外部数据源数据同步到MaxCompute数仓，或将数仓数据反向同步到外部数据源。数据集成过程相对容易，只需要简单的配置就可以完成，整个过程可以分为以下3步：

  1. 配置数据源；
  2. 在数仓建表并配置同步节点；
  3. 冒烟测试和上线。

下面以Kafka数据同步到数仓和数仓数据同步到MySql数据库两个例子介绍实现细节。

将Kafka数据同步到数仓

配置Kafka数据源

首先进入到数据集成->数据源->新增数据源->选择Kafka数据源：

图2.1 配置Kafka数据源-1

然后配置Kafka数据源属性：

图2.2 配置Kafka数据源-2

在kafka配置选项中有两种模式分别为阿里云实例模式 和连接串模式，如果使用的是阿里云配套的Kafka集群，使用实例模式配置更方便；如果使用的是第三方Kafka集群，则需要使用连接串模式，在连接串模式下配置Kakfa集群地址。

最后测试连通性：

图2.3 配置Kafka数据源-3

如果无法连通，可以按照下方的注意事项进行排查，多数情况可能是DataWorks空间和数据库没有彼此添加白名单，可以联系具有运维角色的相关人员进行处理。

配置同步节点

Kafka数据源配置成功后，下面介绍如何配置Kafka离线同步节点： 首先在DataStudio中新建一个业务流程，并在业务流程下新建一张表，这里的表并不是真正意义上的数仓表，而是DataWorks图形界面下的一种虚拟的逻辑表，在表中设好所需的字段和分区。

图3 新建数据集成同步节点

然后再在数据集成中新建离线同步节点，可选配置模式有两种：向导模式 和脚本模式，以下示例采用脚本模式，节点实际上是一个配置文件，配置两个step和对应的order：

json 复制代码 
{
    "type": "job",
    "version": "2.0",
    "steps": [
        {
            "stepType": "kafka",
            "parameter": {
                "server": "myIP1, myIP2, myIP3",
                "kafkaConfig": {
                    "group.id": "myGroupID"
                },
                "skipExceedRecord": "true",
                "valueType": "ByteArray",
                "column": [
                    "__key__",
                    "__value__",
                    "__partition__",
                    "__timestamp__",
                    "__offset__"
                ],
                "topic": "myTopicName",
                "beginDateTime": "${busi_date_last}000000",
                "keyType": "ByteArray",
                "endDateTime": "${busi_date}000000",
                "waitTime": "10"
            },
            "name": "Reader",
            "category": "reader"
        },
        {
            "stepType": "odps",
            "parameter": {
                "partition": "ptdd=${busi_date_last}",
                "truncate": true,
                "datasource": "odps_first",
                "column": [
                    "kfk_key",
                    "kfk_value",
                    "kfk_partition",
                    "kfk_timestamp",
                    "kfk_offset"
                ],
                "table": "myTableName"
            },
            "name": "Writer",
            "category": "writer"
        }
    ],
    "setting": {
        "errorLimit": {
            "record": "4"
        },
        "locale": "zh_CN",
        "speed": {
            "throttle": false,
            "concurrent": 2
        }
    },
    "order": {
        "hops": [
            {
                "from": "Reader",
                "to": "Writer"
            }
        ]
    }
}

其中4~29配置了kafka源数据step，包括第8行kafka集群IP、第10行groupID、第21行TopicName、22 ~ 24行单个周期消费消息对应的时间区间，{busi_date_last}和{busi_date}是节点配置的两个运行参数；28行设置step的类型是从kafka读取数据。

30到47配置数仓接收属性，包括43行接收表名、46行step类型为写入。59~64制定step的顺序，这样就实现了每个周期从kafka中消费一个时间区间的消息，然后将数据写入数仓表的单个分区中。

接下来在调度配置中设置节点的参数{busi_date_last}和{busi_date}、 重跑属性、依赖和输出，由于本节点是最上游节点，需要依赖空间的根节点。最后提交进行冒烟测试，测试通过后发布上线。

将数仓数据反向同步到MySql

下面介绍如何将数仓计算好的数据反向同步 到外部MySql数据库供业务使用。基本流程与前面介绍的正向同步类似，先新建一个MySql数据源测试连通，然后在数据集成下配置一个离线同步节点，这个示例下采用向导模式进行配置。

首先配置数据来源和去向：

图4.1 向导模式配置同步节点-1

然后配置字段映射关系：

图4.2 向导模式配置同步节点-2

最后同样配置调度，提交进行冒烟测试后发布上线。

数据开发

上一章数据集成介绍了MaxCompute数仓与外部数据源进行数据同步的方法，外部数据在落到数仓后可进行相应的数据应用开发，产出各类数据报表和数据服务。数据开发占据了数仓90%以上的工作。本章我们将介绍在DataWorks平台上进行MaxCompute数仓开发和机器学习模型开发的方法。数仓的程序运行在各个计算节点上，根据程序实现方式的不同，DataWorks数仓计算节点可以分为ODPS SQL、PyODPS、ODPS Spark、ODPS MR四类（ODPS是MaxCompute的旧名），其中ODPS MR平时使用较少，本文中主要介绍前三类节点。

图5 DataWorks数据开发中几类计算节点

ODPS SQL

这是最简单的也是使用频率最高的一类节点，表数据计算逻辑通过MaxCompute Sql实现，结合DML语句(INSERT)对数仓表进行操作。只需要写一段Sql、配置调度依赖即可实现，在这就不过多的进行介绍。

PyODPS

PyODPS节点主要用于MaxCompute数仓机器学习模型开发场景，PyODPS可以看作是Python主程序的入口。在进行PyODPS开发时建议使用阿里云官方的ODPS和Mars API ，这是因为PyODPS是运行在MaxCompute引擎调度资源 组上的，ODPS和Mars为官方开发的分布式计算框架，运行主要依赖计算资源。新手小白喜欢使用第三方库如Pandas、Sklearn等单机版的框架进行开发，由于PyODPS程序在调度资源组上运行，这样开发实际执行过程往往是：先从数仓拉数到调度资源组，然后在调度资源组完成绝大部分Python计算过程。这种过程至少会带来两个方面的隐患：

  1. 将数仓数据拉入调度资源组IO开销较大；
  2. 大量的占用了调度资源组的内存资源，会导致其他节点的调度任务被拖住，而本应该负责计算的计算资源组资源没有得到好的应用。

与Spark等分布式计算框架类似，ODPS和Mars API是缓执行的，计算过程发生在集群的计算资源组上。需要触发算子进行触发才能调动计算任务的执行。Mars API在设计上与Numpy、Pandas、Sklearn非常一致，对应关系为：

mars.tensor => numpy

mars.dataframe => pandas

mars.learn => sklearn

此外mars还能与tensorflow进行集成，通过run_tensorflow_script()参数可以在集群上运行tensorflow脚本：

Python 复制代码 
from mars.learn.contrib.tensorflow import run_tensorflow_script
run_tensorflow_script('tf_test.py', n_workers=2)

当节点上计算逻辑较为复杂时，将Python代码全集中在节点文件中会导致程序难以维护，需要按照一定的设计模式将代码分别封装在不同的.py文件或包中，具体实现途径有两种：

  1. 在DataWorks下新建.py文件，引入到PYODPS工作空间进行使用；
  2. 在本地将使用的文件打包后上传到DataWorks资源，然后在PYODPS中进行调用。

在第1种方法使用resource_reference{}和sys.path.append()将.py文件引入到工作空间，然后在PYODPS节点中进行调用。

python 复制代码 
# 假如有a.py 和 b.py两个资源文件

##@resource_reference{"a.py"}
##@resource_reference{"b.py"}
import sys
sys.path.append(os.path.dirname(os.path.abspath("a.py")))
sys.path.append(os.path.dirname(os.path.abspath("b.py")))
from a import *

特别要注意的是，DataWorks资源没有多级目录的结构，在同一个空间下不同业务流程中资源名要唯一。

第2种方法 需要在本地Python环境中安装0.11.3及以上版本的Pyodps，使用!pyodps-pack命令将python代码或第三方库打包。

python 复制代码 
# docker模式打包第三方库
!pyodps-pack pandas

# 无docker模式打包第三方库
!pyodps-pack --without-docker pandas

打包完成后会在python当前运行目录下生成一个packages.tar.gz文件，可以使用-o, --output xxx参数制定输出包名。

!pyodps pack命令分为docker模式和无docker模式，强烈建议在本地安装docker，使用docker模式进行打包。打包用户自定义的python包时可以在包所在的目录下添加一个pyproject.toml文件，添加自定义包所需的第三方依赖，假定自定义包的目录结构如下：

markdown 复制代码 
my_package_root
├── utils
│   ├── __init__.py
│   ├── connect.py
│   └── subutils
│       ├── __init__.py
│       └── add.py
└── pyproject.toml

pyproject.toml文件内容可以为

ini 复制代码 
[project]
name = "utils"
description = "pyodps-pack utils package"
version = "0.1.0"
dependencies = [
    "pandas>=1.1.2"
]

然后使用pyodps-pack命令打包自定义包：

bash 复制代码 
!pyodps-pack /<package_path>/my_package_root

同时也可以在本地使用pyodps-pack命令打包远程的git仓库代码：

perl 复制代码 
！pyodps-pack git+https://github.com/xxx/xxx.git

接着将打好的包上传至DataWorks Archive资源：

图6-1 使用DataWorks图形界面上传Archive包

如果包的大小超过50M，可以使用odpscmd的jar add命令先将包上传至MaxCompute，再从MaxCompute上传至DataWorks数据开发。

图6-2 使用odpscmd命令上传包

图6-3 在DataWorks上将MaxCompute资源添加到数据开发

资源上传提交之后，在PYODPS节点中使用以下方式全局配置第三方包。

Python 复制代码 
# 全局配置第三方包
from odps import options
options.df.libraries = ['packages.tar.gz', 'xxx.whl']

然后在PyODPS节点中进行调用：

Python 复制代码 
from odps import options
options.df.libraries = ['xx.tar.gz', 'xxx.whl']
def func(x):
    # 在函数内部 import，防止二进制包结构差异报错
    from xx import func
    return func(x)
# 假如packages中
df['col1'].map(func)

ODPS Spark

上一节中介绍的PyODPS计算节点使用有一定的局限性，代码开发和执行并未完全分离。其中目录和文件操作相对较麻烦，制作第三方包在PyODPS节点进行调用也很繁琐。这种模式在较小的机器学习项目上还行，当项目比较大时就难以适用。DataWorks和MaxCompute支持使用Spark进行开发，使用Java或Scala进行开发相对来说自由度更高，而且本地开发完成之后将整个项目编译打成一个Jar包，环境相对来说更可控也更友好。

Spark on MaxCompute在原装Spark上加入了对MaxCompute数仓和OSS对象存储的支持。目前有1.6.3、2.3.0等几个版本。平常使用较多的是2.3.0的版本，首先在本地安装好JDK 8和Spark On MaxCompute 2.3.0，使用maven配置如下依赖环境：

xml 复制代码 
<properties>
    <spark.version>2.3.0</spark.version>
    <cupid.sdk.version>3.3.8-public</cupid.sdk.version>
    <scala.version>2.11.8</scala.version>
    <scala.binary.version>2.11</scala.binary.version>
    <maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source>
    <maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target>
</properties>
<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-core_${scala.binary.version}</artifactId>
        <version>${spark.version}</version>
        <scope>provided</scope>
        <exclusions>
            <exclusion>
                <groupId>org.scala-lang</groupId>
                <artifactId>scala-library</artifactId>
            </exclusion>
            <exclusion>
                <groupId>org.scala-lang</groupId>
                <artifactId>scalap</artifactId>
            </exclusion>
        </exclusions>
    </dependency>
    
    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-sql_${scala.binary.version}</artifactId>
        <version>${spark.version}</version>
        <scope>provided</scope>
    </dependency>
    
    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-mllib_${scala.binary.version}</artifactId>
        <version>${spark.version}</version>
        <scope>provided</scope>
    </dependency>
    
    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-streaming_${scala.binary.version}</artifactId>
        <version>${spark.version}</version>
        <scope>provided</scope>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>com.aliyun.odps</groupId>
        <artifactId>cupid-sdk</artifactId>
        <version>${cupid.sdk.version}</version>
        <scope>provided</scope>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>com.aliyun.odps</groupId>
        <artifactId>hadoop-fs-oss</artifactId>
        <version>${cupid.sdk.version}</version>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>com.aliyun.odps</groupId>
        <artifactId>odps-spark-datasource_${scala.binary.version}</artifactId>
        <version>${cupid.sdk.version}</version>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>org.scala-lang</groupId>
        <artifactId>scala-library</artifactId>
        <version>${scala.version}</version>
    </dependency>
    
    <dependency>
        <groupId>org.scala-lang</groupId>
        <artifactId>scala-actors</artifactId>
        <version>${scala.version}</version>
    </dependency>
    
    <dependency>
        <groupId>org.scala-lang</groupId>
        <artifactId>scala-xml</artifactId>
        <version>2.11.0-M4</version>
    </dependency>
    <!-- datahub streaming依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>com.aliyun.emr</groupId>
        <artifactId>emr-datahub_${scala.binary.version}</artifactId>
        <version>1.6.0</version>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>com.aliyun.datahub</groupId>
        <artifactId>aliyun-sdk-datahub</artifactId>
        <version>2.9.4-public</version>
        <exclusions>
            <exclusion>
                <groupId>net.jpountz.lz4</groupId>
                <artifactId>lz4</artifactId>
            </exclusion>
        </exclusions>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-streaming-kafka-0-10_${scala.binary.version}</artifactId>
        <version>${spark.version}</version>
        <exclusions>
            <exclusion>
                <groupId>net.jpountz.lz4</groupId>
                <artifactId>lz4</artifactId>
            </exclusion>
        </exclusions>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-sql-kafka-0-10_${scala.binary.version}</artifactId>
        <version>${spark.version}</version>
        <exclusions>
            <exclusion>
                <groupId>net.jpountz.lz4</groupId>
                <artifactId>lz4</artifactId>
            </exclusion>
        </exclusions>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>com.aliyun.odps</groupId>
        <artifactId>streaming-lib</artifactId>
        <version>3.3.8-public</version>
        <exclusions>
            <exclusion>
                <groupId>net.jpountz.lz4</groupId>
                <artifactId>lz4</artifactId>
            </exclusion>
            <exclusion>
                <groupId>org.scala-lang</groupId>
                <artifactId>scala-library</artifactId>
            </exclusion>
            <exclusion>
                <groupId>org.scala-lang</groupId>
                <artifactId>scalap</artifactId>
            </exclusion>
        </exclusions>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>org.apache.zeppelin</groupId>
        <artifactId>spark-interpreter</artifactId>
        <version>0.8.1</version>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>com.aliyun.oss</groupId>
        <artifactId>aliyun-sdk-oss</artifactId>
        <version>3.10.2</version>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>net.sourceforge.dynamicreports</groupId>
        <artifactId>dynamicreports-core</artifactId>
        <version>3.0.4</version>
    </dependency>
    
    <dependency>
        <groupId>org.jetbrains</groupId>
        <artifactId>annotations</artifactId>
        <version>RELEASE</version>
        <scope>compile</scope>
    </dependency>
    
    <dependency>
        <groupId>org.jetbrains</groupId>
        <artifactId>annotations</artifactId>
        <version>RELEASE</version>
        <scope>compile</scope>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>commons-collections</groupId>
        <artifactId>commons-collections</artifactId>
        <version>3.2.2</version>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>junit</groupId>
        <artifactId>junit</artifactId>
        <version>4.12</version>
        <scope>test</scope>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>com.aliyun.odps</groupId>
        <artifactId>cupid-sdk</artifactId>
        <version>${cupid.sdk.version}</version>
        <scope>provided</scope>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>net.sourceforge.dynamicreports</groupId>
        <artifactId>dynamicreports-core</artifactId>
        <version>3.0.4</version>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>commons-codec</groupId>
        <artifactId>commons-codec</artifactId>
        <version>1.15</version>
        <scope>provided</scope>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>org.jpmml</groupId>
        <artifactId>jpmml-evaluator-spark</artifactId>
        <version>1.3.0</version>

    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>ml.dmlc</groupId>
        <artifactId>xgboost4j-spark</artifactId>
        <version>0.81</version>
    </dependency>


</dependencies>

相比于官方提供的2.3.0标准环境，这个环境在212~223行添加了pmml和xgboost依赖，对应的版本能与Spark-2.3.0兼容。其中jpmml用于在jvm环境进行跨平台机器学习模型调用；xgboost4j-spark用于在Spark中使用xgboost。

使用上述环境首先在本地完成ODPS Spark程序的开发，先切少量数据确保程序在local模式下运行正常。然后使用maven将整个项目打成jar包，接下来可以在本地使用yarn-cluster模式先提交进行测试：在terminal中使用spark-submit命令将target目录下的xxx-1.0-SNAPSHOT-shaded.jar提交测试。运行日志如下：

图7-1 本地yarn-cluster模式运行日志

在本地使用yarn-cluster提交测试通过后，接着使用odpscmd将xxx-1.0-SNAPSHOT-shaded.jar包上传至DataWorks数据开发，新建ODPS Spark节点并配置如下的通用参数：

图8-1 新建ODPS Spark节点-1

图8-2 新建ODPS Spark节点-2

其中与Spark运行相关的参数中可以在代码中SparkSession创建环节进行配置，在节点中配置先生效，代码中定义的参数后生效，后生效的参数会对之前生效的参数进行覆盖。

和其他类型节点一样，在配置好调度参数后提交节点，然后进行冒烟测试，根据冒烟测试日志中的logview url可以进入到Spark运行日志页面，在Spark运行日志页面可以查看执行图、程序输出、Spark UI等信息。

图9-1 ODPS Spark运行日志-1

点击下方worker和master的StdOut可以查看worker和master节点的输出，程序中如下类似的代码输出均在此打印。

java 复制代码 
df.show();
df.printSchema();

system.out.println(Arrays.toString(arr));

图9-2 ODPS Spark运行日志-2

点击上方的Summary可以看到Spark UI的地址，进入Spark UI可以实时监测各job和task的运行状况。

图9-3 ODPS Spark运行日志-3

冒烟测试无误后，将节点和对应资源发布至生产环境。

小结

我们计划用三个篇幅分享在DataWorks中进行大数据开发和机器学习模型搭建的经验。本文介绍了离线同步 和DataStudio数据开发 两个模块，其中离线同步内容相对比较简单，数据开发部分有ODPS SQL、PYODPS、ODPS Spark三种类型的计算节点，对应3种不同的开发方式，简单的表格计算建议使用ODPS SQL、小型的机器学习模型建议使用PYODPS、大型的机器学习项目建议使用ODPS Spark （优先使用Java或Scala开发）。下一篇将为大家介绍DataWorks运维中心 和数据质量模块，这两个模块主要是一些配置，相对来说更简单。

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