在基于亚马逊云科技的湖仓一体架构上构建数据血缘的探索和实践

背景介绍

随着大数据技术的进步，企业和组织越来越依赖数据驱动的决策。数据的质量、来源及其流动性因此显得非常关键。数据血缘分析为我们提供了一种追踪数据从起点到终点的方法，有助于理解数据如何被转换和消费，同时对数据治理和合规性起到关键作用。特别是在 DSL（Data Security Law，数据安全法）和 PIPL（Personal Information Protection Law，个人信息保护法）等数据隐私法规的背景下，这种分析确保了数据的合规性，减少了法律风险。

但数据血缘在收集阶段存在诸多挑战，如数据来源的多样性、数据流的混合、数据质量等问题。尤其在数据湖与数据仓库结合的湖仓一体架构下，这些问题更为复杂。数据湖中的数据格式多样，从半结构化到非结构化，而数据仓库主要针对结构化数据。因此，跨多个系统和工具追踪数据路径、统一不同的日志和元数据，都成为了巨大的挑战。

数据血缘，简而言之，是对数据从其来源到其最终目的地的整个生命周期的追踪和可视化。在当前数据驱动的时代，数据血缘已经成为数据管理和数据治理的关键组成部分。数据血缘的意义：

透明性： 数据血缘为组织提供了数据流的完整视图，使得数据工程师、分析师和业务用户都能清楚地了解数据的来源和转换过程。
**增强信任：**当组织能够清晰地追踪数据的来源和流动，它可以增强内部和外部利益相关者对数据的信任。
**提高效率：**数据问题可以迅速定位和解决，因为数据血缘提供了数据流的详细视图，从而减少了故障排查的时间。
**支持创新：**当数据可访问且其来源和质量都已知时，组织可以更自信地进行数据驱动的创新。

本文会为您介绍在湖仓一体架构下，如何将亚马逊云科技的数据湖 Amazon S3 在数据 ETL 处理过程中通过 Spline 捕获并产生在图数据库 ArangoDB 中的数据血缘和数据仓库 Amazon Redshift 通过 DBT 产生的数据血缘进行合并，并使用图数据库 Amazon Neptune 通过 DAG 图进行可视化展示。

架构设计

在大数据时代，湖仓一体架构逐渐成为数据管理的前沿。这种架构继承了数据湖和数据仓库的长处，为企业提供了一个集中、灵活、高效的数据存储和分析平台。这种架构使得结构化与非结构化数据能够在同一环境中无缝整合，从而消除了数据孤岛现象并提高了数据访问的一致性。同时，得益于云技术，湖仓一体具备了卓越的弹性和可扩展性，轻松应对数据的爆炸式增长。而数据湖的经济存储方式和数据仓库的高速查询性能的结合，进一步确保了企业在大数据处理上的成本效益。

在这样的背景下，使用 Amazon MWAA 基于 Amazon S3，Amazon Glue，Amazon Redshift，DBT 构建 data pipeline，并实现自动化的端到端的数据 ETL 处理，数据建模，以及数据可视化成为一种比较常见的架构实现方式。如下图所示，整个架构实现包括三个组成部分：第一部分，通过 Amazon Glue 实现数据从 data source 到 data staging 再到 data lake。第二部分，通过 DBT 基于Amazon Redshift 进行数据建模。第三部分，通过 Amazon MWAA 实现对 Amazon Glue 和 DBT 的自动化调度。

如本文开头所述，在这样的架构设计下，数据血缘的收集是非常重要的，同时也面临着比较大的挑战。为了解决这个问题，本文采取了分段搜集，再进行数据血缘合并以及可视化呈现。其中通过 Amazon Glue 运行数据 ETL 的部分，采用了 Spline 进行数据血缘的收集，使用 DBT 在 Amazon Redshift 数据建模的部分，通过 DBT 的 Document 功能获取了血缘数据，数据血缘的合并以及可视化，在图数据库 Amazon Neptune 中完成。

什么是 Spline？

Spline 即 Spark Lineage，是一个专注 Spark 的数据血缘追踪工具，Spline 的目标是创建一种简单且高效的方法捕获 Spark 血缘，同时提供 API，方便第三方去扩展和开发。

Spline 在架构上可以分为四部分：

Spline Server
Spline Agent
ArangoDB
Spline UI

Spline Server 是 Spline 的核心。它通过 producer api 接收来自 agent 的血缘数据，并将其存储在 ArangoDB 中。另一方面，它为读取和查询血缘数据提供了 Consumer API。消费者 API 由 Spline UI 使用，但也可以由第三方应用程序使用。

Spline Agent 从数据转换管道中捕获沿血缘和元数据，并通过使用 HTTP API（称为 Producer API），以标准格式将其发送到 Spline server，最终血缘数据被处理并以图的形式存储，并且可以通过另一个 REST API（称为 Consumer API）访问。

ArangoDB 是一个原生多模型数据库，兼有 key/value 键/值对、graph 图和 document 文档数据模型，提供了涵盖三种数据模型的统一的数据库查询语言，并允许在单个查询中混合使用三种模型。基于其本地集成多模型特性，您可以搭建高性能程序，并且这三种数据模型均支持水平扩展。

Spline UI 是可视化渲染数据血缘的 endpoint，可以按 application 绘制作业的表血缘，字段血缘，以及每一个 stage 的输入输出 schema。

什么是 DBT？

DBT（Data Build Tool）是一个开源软件，用于转换和加载数据仓库中的数据。它允许数据工程师和分析师编写、维护和测试 SQL 查询，从而实现数据的转换和建模。DBT 提供了一个框架，使用户能够使用版本控制、测试和文档化来管理 SQL 代码。它与现代云数据仓库如 Snowflake、EMR 和 Redshift 等紧密集成，使得数据团队可以更加高效地进行数据转换和分析。DBT 的主要目标是将数据从源系统转换为易于分析的结构，同时确保数据的质量和准确性。

什么是 Neptune？

Amazon Neptune 是亚马逊云科技发布的一款托管图数据库产品，它支持流行的图模型，如属性图和 W3C 的 RDF，以及相应的查询语言，如 Apache TinkerPop 的 Gremlin、openCypher 和 SPARQL。Neptune 旨在为高度连接的数据集构建查询，提供高性能的图模型处理。它与其他亚马逊云科技产品如 Amazon S3、Amazon EC2 和 Amazon CloudWatch 等紧密集成，确保数据安全和高效处理。

在本方案中，Spline 的血缘数据保存在 ArangoDB 的 Collection 中，DBT 的血缘数据保存在 manifest.json 中。由于 ArangoDB 是一种图数据库，并且遵循了和图数据库 Amazon Neptune 不同的协议，使用了和 Amazon Neptune 不同的数据结构，而且目前没有工具可以实现 ArangoDB 到 Amazon Neptune 的直接数据导入，因此本方案通过数据解析将 ArangoDB 的 Collection 和 DBT 的血缘数据进行转换，生成中间文件后，在 Amazon Neptune 图数据库进行了数据血缘的合并。

方案介绍

1、 Spline 搭建

1）我们采用在 EC2 上以 docker compose 的方式容器化部署 Spline，需提前安装好 Docker 和 Compose。也可以参考这篇亚马逊云科技博客中介绍的在亚马逊云上部署 Spline 的详细例子。

博客链接：

https://aws.amazon.com/cn/blogs/china/using-spline-to-collect-spark-data-kinship-practice/?nc1=h_ls

部署完成后，通过 Amazon Glue 构建一个 Job，启动 Spline UI 查看血缘数据，我们看到 Spline 分为 Execution Events，Data Sources，Execution Plans 几个部分。

2）点击一个测试生成的 Execution event，可以看到 Spline 采集的数据血缘 DAG 图。

3）测试场景的数据最终会从 Amazon S3 的 sales_dl 目录写入 Amazon Redshift 的 sales 表，由于 Spline 和 Amazon Redshift 集成存在一些限制，生成的血缘数据无法直接看到目标表名。这里考虑到 Amazon S3 在向 Amazon Redshift 写入数据时，会先写入到一个临时目录，通过这个特点进行数据解析获取到了完整的数据血缘信息。

2、 ArangoDB 数据结构以及数据解析

Spline 每次生成数据血缘时，会向 ArangoDB 写入一条 Log 信息，并保存在 22 个 collection 中，如下图所示：

通过数据解析 ArangoDB 的 collection 之间的数据关系，得到在 Spline 中看到的数据血缘信息。在本示例中，根据业务场景的需要，使用了其中的 operation 和 executionPlan 两个 collection 。本方案不着重介绍如何读取 ArangoDB，为方便演示，暂时直接把 json 数据保存成文件后进行解析，具体请参考文件 operation.json 和 executionPlan.json。

operation.json

https://github.com/Honeyfish20/data-lineage-demo/blob/main/arangodb/operation.json

executionPlan.json

https://github.com/Honeyfish20/data-lineage-demo/blob/main/arangodb/executionPlan.json

通过数据解析在 ArangoDB 的 executionPlan 文件中获取与 Glue Job 对应的唯一的 appName，该 appName 会根据业务场景的不同，对应到 Spline 的一条或者多条 Execution event。找到相互关联的 Execution event，并通过数据解析在 ArangoDB 的 operation 文件中获取数据的上下游关系。最后，通过 Amazon S3 的文件存储路径，判断 Amazon S3 写往 Amazon Redshift 的数据血缘，生成中间文件 spline_lineage_map.json，供 Amazon Neptune 进行数据血缘合并。本示例中的中间文件 spline_lineage_map.json 参考。

spline_lineage_map.json 参考：

https://github.com/Honeyfish20/data-lineage-demo/blob/main/spline/spline_lineage_map.json.json

c 复制代码

import json
import os


def fetch_target_ids(execution_plan_path, target_name):
    target_ids = []
    with open(execution_plan_path, 'r') as f:
        execution_plans = json.load(f)
    for plan in execution_plans:
        if plan.get('name') == target_name:
            target_ids.append(plan['_id'])
            print(f"Found target ID: {plan['_id']}")
    return target_ids


def filter_operations(operation_path, target_ids):
    filtered_operations = []
    with open(operation_path, 'r') as f:
        operations = json.load(f)
    for operation in operations:
        if operation.get('_belongsTo') in target_ids and operation.get('type') in ['Read', 'Write']:
            filtered_operations.append(operation)
            print(f"Filtered operation: {operation}")
    return filtered_operations


def generate_and_transform_result_dict(filtered_operations):
    new_data = {'lineage_map': {}}
    read_file_name, write_file_name = None, None  
    read_belongs_to, write_belongs_to = None, None  


    for operation in filtered_operations:
        belongs_to = operation.get('_belongsTo')
        operation_type = operation.get('type')


        if operation_type == 'Read':
            input_source = operation.get('inputSources', [])[0] if operation.get('inputSources') else None
            read_file_name = os.path.basename(input_source) if input_source else None
            read_belongs_to = belongs_to  


        elif operation_type == 'Write':
            output_source = operation.get('outputSource')
            write_file_name = os.path.basename(output_source) if output_source else None
            write_belongs_to = belongs_to  


        if read_file_name and write_file_name and read_belongs_to == write_belongs_to:
            if read_file_name not in new_data['lineage_map']:
                new_data['lineage_map'][read_file_name] = []
            new_data['lineage_map'][read_file_name].append(write_file_name)


    return new_data
      
def fetch_redshift_table(filtered_operations, new_data):
    redshift_table = None
    for operation in filtered_operations:
        output_source = operation.get('outputSource', '')
        if 'redshift' in output_source:
            redshift_table = output_source.split('/')[-2]  
            print(f"Redshift table extracted from outputSource: {redshift_table}")


    if redshift_table:
        last_data_flow_file = None
        for key in reversed(list(new_data['lineage_map'].keys())):
            if new_data['lineage_map'][key]:
                last_data_flow_file = new_data['lineage_map'][key][-1]
                break


        if last_data_flow_file:
            new_key = f"{last_data_flow_file}" 
            new_data['lineage_map'][new_key] = [redshift_table]          


if __name__ == "__main__":
    execution_plan_path = "/path/to/executionPlan.json"
    operation_path = "/path/to/operation.json"
    target_name = 'Your appName in executionPlan.json'


    target_ids = fetch_target_ids(execution_plan_path, target_name)
    filtered_operations = filter_operations(operation_path, target_ids)
    new_data = generate_and_transform_result_dict(filtered_operations)
    fetch_redshift_table(filtered_operations, new_data)  


    with open("/path/to/spline_lineage_map.json", 'w') as f:
        json.dump(new_data, f, indent=4)


    print(f"New JSON data has been written to /path/to/spline_lineage_map.json")

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3、DBT 数据血缘解析

上述 Amazon Glue 作业执行后会将处理好的数据写入到 Amazon Redshift 的 public.sales 表，DBT 项目采用 sales 表和 event 表作为数据源进行后续的建模，最终生成 top_events_by_sales 表，DBT 原生的数据血缘参考如下：

运行以下命令可为 DBT 项目生成文档，DBT 项目下的 target 目录中的 manifest.json 文件存储了数据血缘相关信息，本示例中 manifest.json 参考。

dbt docs generate

可以通过解析 manifiest.json 文件中的 parent_map 或者 child_map 还原 DBT 的数据血缘，下面的代码示例解析 child_map 并生成中间文件 dbt_lineage_map.json 文件来描述 DBT 数据血缘。

manifest.json 参考：

https://github.com/Honeyfish20/data-lineage-demo/blob/main/dbt/manifest.json

dbt_lineage_map.json：

https://github.com/Honeyfish20/data-lineage-demo/blob/main/dbt/dbt_lineage_map.json

python 复制代码

import json


dbt_sources = {}
dbt_models = {}
child_map = {}
lineage_map = {}


def get_node_name(node_name):
    if node_name.startswith("source"):
        return dbt_sources[node_name]["name"]  
    if node_name.startswith("model"):
        return dbt_models[node_name]["name"]


with open("manifest.json") as f:
     data = json.load(f)


dbt_sources = data["sources"]
dbt_models = data["nodes"]
child_map = data["child_map"]


for item in child_map:
    parent_name = get_node_name(item)
    child_list = []
    for i in range(len(child_map[item])):
        child_name = get_node_name(child_map[item][i])
        child_list.append(child_name)
   
    if len(child_list) > 0:
        lineage_map[parent_name] = child_list


dbt_lineage_map["lineage_map"] = lineage_map


with open('dbt_lineage_map.json', 'w') as f:
    content = json.dumps(dbt_lineage_map)
    f.write(content)

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4、将 Spline 和 DBT 的数据血缘

合并到 Amazon Neptune

解析本方案中前面步骤生成的中间文件，即 Spline 和 DBT 的数据血缘文件 spline_lineage_map.json 和 dbt_lineage_map.json，将两端的数据血缘插入 Amazon Neptune 进行拼接。代码示例参考如下：

python 复制代码

from gremlin_python.process.anonymous_traversal import traversal
from gremlin_python.driver.driver_remote_connection import DriverRemoteConnection
from gremlin_python.process.traversal import T


def build_data_lineage(data_lineage_map):
    for node in data_lineage_map:
        if not g.V().hasLabel('lineage_node').has('node_name',node).hasNext():
            g.addV('lineage_node').property('node_name', node).next()
        for i in range(len(data_lineage_map[node])):
            child_node = data_lineage_map[node][i]
            if not g.V().hasLabel('lineage_node').has('node_name',child_node).hasNext():
                g.addV('lineage_node').property('node_name', child_node).next()
            g.V().has('node_name', node).addE('lineage_edge').property('edge_name',' ').to(__.V().has('node_name',child_node)).next()


connection = DriverRemoteConnection('wss://{neptune cluster endpoint}:8182/gremlin', 'g')
g = traversal().withRemote(connection)


with open("spline_lineage_map.json") as f:
     spline_lineage_map = json.load(f)


with open("dbt_lineage_map.json") as f:
     dbt_linage_map = json.load(f)


build_data_lineage(spline_lineage_map["lineage_map"])
build_data_lineage(dbt_lineage_map["lineage_map"])


remoteConn.close()

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最后启动 Amazon Neptune Notebook，可视化查询最终合并好的完整的数据血缘图：

c 复制代码

%%gremlin -d node_name -de edge_name
g.V().outE().inV().path().by(elementMap())

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查询效果如下：

后期展望

本方案从技术角度提供了集成 Spline 和 DBT 数据血缘的解决方案以及原型验证，在实际环境中应用此方案需要在此基础上引入工程化的能力：

**1、**Spline 的数据血缘存储在 ArangoDB 中，DBT 数据血缘文件存储在项目路径的 target 目录中，即上面提到的 manifest.json 文件，通常会通过 DataOps 发布到 Amazon S3 上。Amazon MWAA 作为此方案的顶层调度框架，Amazone Glue 和 DBT 作业执行完成后，可以实现额外的任务读取 ArangoDB 和 S3 文件，结合本方案中的示例代码，实现两端数据血缘的自动化集成。

**2、**在实际场景中，可能存在多个环境，如开发、测试、生产等，此时可以为不同环境创建单独的 Amazon Neptune 实例进行环境隔离。同时在同一个环境中，如果有多个 Amazon MWAA 调度作业，在一些极端的情况下，这些作业中可能存在部分相同的上下游结点。此时在同一个环境中写入数据血缘时，可考虑根据 Spline 在 ArangoDB 生成的 appName 和最新的时间查询出当前 DAG 执行后的血缘数据，当和 DBT 进行数据血缘合并时，利用全局标识比如 Amazon MWAA 的 DAG 名称等信息作为图数据库的结点属性，使得后续能够灵活的查询出符合业务实际情况的数据血缘关系图。

**3、**Spline 和 DBT 原生的数据血缘信息中，都包含数据血缘结点的类型，如文件、Table、View 等。在代码解析过程中，也可以将结点类型提取到临时的中间 Json 文件中，将结点类型作为 Label 写入到 Amazon Neptune 中，从而实现更加灵活的查询，以及更好的可视化效果，如一些主流的可视化查询工具，会根据结点 Label 显示为不同的颜色加以区分。

**4、**在复杂的业务场景下，Amazon Glue job 会在 Spline 会生成更多的 execution plan，并且每一个 execution plan 的数据关系，也会更加复杂，会产生更多的分支，呈现出更为复杂的树形结构，这种情况下，则需要考虑使用更多 ArangoDB 的 collation 文件，进行数据解析，包括使用 collection 文件 follows，去更加精准的判断每一个 execution plan 中的 operation 不同的 action 之间的执行先后次序，以及使用 collection 文件 attribute，通过不同的 execution Plan 的数据上下游之间的字段关系，解析出数据血缘。

**5、**Amazon S3 向 Amazon Redshift 的数据写入有多种方式，可以基于 Dynamic Frame 的方式，也可以使用 Spark Redshift connector，Spline 是 Spark 的一个组件，使用 Spark Redshift connector 或许可以提供更好的兼容性，在真实的场景中，Amazon Glue 从 Amazon S3 向 Amazon Redshift 中写入数据的场景也会更为复杂，未来可以尝试基于 Amazon Glue 4.0 使用 Spark Redshift connector 实现 Amazon S3 向 Amazon Redshift 的数据写入，收集更为丰富的数据血缘信息。

本篇作者

吴楠

亚马逊云科技解决方案架构师，负责面向跨国企业客户的云计算方案架构咨询和设计，客户覆盖医疗，零售等行业。

孙大木

亚马逊云科技资深解决方案架构师，负责基于亚马逊云科技云计算方案架构的咨询和设计，在国内推广亚马逊云科技云平台技术和各种解决方案。

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