大数据运维之数据质量管理

Maynor9962024-04-30 19:42

第1章 数据质量管理概述

1.1 数据质量管理定义

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。

数据质量管理是循环管理过程，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。

1.2 数据质量评价指标

数据质量管理的最终目标是改善，任何改善都是建立在评价的基础上。通常数据质量的评价标准包括以下内容。

评价标准 描述 监控项
唯一性 指主键保持唯一 字段唯一性检查
完整性 主要包括记录缺失和字段值缺失等方面 字段枚举值检查
字段记录数检查
字段空值检查
精确度 数据生成的正确性，数据在整个链路流转的正确性 波动阀值检查
合法性 主要包括格式、类型、域值的合法性 字段日期格式检查
字段长度检查
字段值域检查
时效性 主要包括数据处理的时效性 批处理是否按时完成

第2章 数据质量管理实操

2.1 需求分析

我们的数仓项目主要监控以下数据的指标：

ODS层数据量，每日环比和每周同比变化不能超过一定范围

DIM层不能出现id空值，重复值；

DWD层不能出现id空值，重复值；

在每层中任意挑选一张表作为示例。

表 检查项目 依据 异常值下限 异常值上限
ods_order_info 同比增长 数据总量 -10% 10%
环比增长 数据总量 -10% 50%
值域检查 final_amount 0 100
dwd_order_info 空值检查 id 0 10
重复值检查 id 0 5
dim_user_info 空值检查 id 0 10
重复值检查 id 0 5

2.2 功能模块

2.3 开发环境准备

2.3.1 Python开发环境准备

本文使用Python和Shell脚本实现数据质量监控的各项功能，故需先搭建相应的开发环境，Python开发可选择IDEA（需安装Python插件），或PyCharm等工具，本文使用IDEA作为开发工具。

1. 安装Python插件

（1）在IDEA中点击"File"，在下拉选择中点击"Settings..."

（2）点击"Plugins"，点击右上角的"Marketplace"，然后在搜索框中输入"python"，在搜索结果列表中找到Python插件，点击"Install"，安装插件。

2. 新建一个Python项目

（1）点击Idea中的"File"，在下列列表中点击"New"，在右侧弹出的列表中点击"Project..."

（2）在新建的工程中，点击"Python"，然后点击Next

（3）首次创建Python项目，会提示无Python SDK，此处选择Yes，后续再添加SDK。

（4）填写项目名称和项目路径等基本信息，点击Finish

（5）添加Python SDK

为了保证测试和运行的Python环境一致，我们配置项目采用远程集群的Python环境执行本地代码，以下为具体配置步骤。

第一步：点击"File"→"Project Structure"

第二步：按照下图操作，增加Python SDK。

第三步：点击"SSH Interpreter"，选择"Existing server configuration"，点击"..."

第四步：点击"+"，填入ssh连接信息，点击Next

第五步：点击Finish

第六步：点击OK

2.3.2 初始化MySQL环境

MySQL主要用于存储数据质量监控的结果值，这里需要提前建库建表。详细建表语句如下：

（1）创建data_supervisor库

drop database if exists data_supervisor;

create database data_supervisor;

（2）创建空值指标表，null_id

CREATE TABLE data_supervisor.null_id

(

dt date NOT NULL COMMENT '日期',

tbl varchar(50) NOT NULL COMMENT '表名',

col varchar(50) NOT NULL COMMENT '列名',

value int DEFAULT NULL COMMENT '空ID个数',

value_min int DEFAULT NULL COMMENT '下限',

value_max int DEFAULT NULL COMMENT '上限',

notification_level int DEFAULT NULL COMMENT '警告级别',

PRIMARY KEY (dt, tbl, col)

) ENGINE = InnoDB

DEFAULT CHARSET = utf8

comment '空值指标表';

（3）创建重复值指标表，duplicate

CREATE TABLE data_supervisor.duplicate

(

dt date NOT NULL COMMENT '日期',

tbl varchar(50) NOT NULL COMMENT '表名',

col varchar(50) NOT NULL COMMENT '列名',

value int DEFAULT NULL COMMENT '重复值个数',

value_min int DEFAULT NULL COMMENT '下限',

value_max int DEFAULT NULL COMMENT '上限',

notification_level int DEFAULT NULL COMMENT '警告级别',

PRIMARY KEY (dt, tbl, col)

) ENGINE = InnoDB

DEFAULT CHARSET = utf8

comment '重复值指标表';

（4）创建值域指标表，rng

CREATE TABLE data_supervisor.rng

(

dt date NOT NULL COMMENT '日期',

tbl varchar(50) NOT NULL COMMENT '表名',

col varchar(50) NOT NULL COMMENT '列名',

value int DEFAULT NULL COMMENT '超出预定值域个数',

range_min int DEFAULT NULL COMMENT '值域下限',

range_max int DEFAULT NULL COMMENT '值域上限',

value_min int DEFAULT NULL COMMENT '下限',

value_max int DEFAULT NULL COMMENT '上限',

notification_level int DEFAULT NULL COMMENT '警告级别',

PRIMARY KEY (dt, tbl, col)

) ENGINE = InnoDB

DEFAULT CHARSET = utf8

comment '值域指标表';

（5）创建环比增长指标表，day_on_day

CREATE TABLE data_supervisor.day_on_day

(

dt date NOT NULL COMMENT '日期',

tbl varchar(50) NOT NULL COMMENT '表名',

value double DEFAULT NULL COMMENT '环比增长百分比',

value_min double DEFAULT NULL COMMENT '增长上限',

value_max double DEFAULT NULL COMMENT '增长上限',

notification_level int DEFAULT NULL COMMENT '警告级别',

PRIMARY KEY (dt, tbl)

) ENGINE = InnoDB

DEFAULT CHARSET = utf8

comment '环比增长指标表';

（6）创建同比增长指标表，week_on_week

CREATE TABLE data_supervisor.week_on_week

(

dt date NOT NULL COMMENT '日期',

tbl varchar(50) NOT NULL COMMENT '表名',

value double DEFAULT NULL COMMENT '同比增长百分比',

value_min double DEFAULT NULL COMMENT '增长上限',

value_max double DEFAULT NULL COMMENT '增长上限',

notification_level int DEFAULT NULL COMMENT '警告级别',

PRIMARY KEY (dt, tbl)

) ENGINE = InnoDB

DEFAULT CHARSET = utf8

comment '同比增长指标表';

2.4 规则检测模块

2.4.1 单一规则检测脚本编写

检测规则脚本分为五类：分别是空id检查脚本、重复id检查脚本、值域检查脚本、数据量环比检查脚本和数据量同比检查脚本。

下面分别给大家介绍一下五类检测脚本的具体编写。

1.空id检查脚本

在Idea中创建一个文件null_id.sh，在文件中编写如下内容：

实现的主要功能是：计算空值个数，并将结果和自己定义的阈值上下限，插入到MySQL表中。

#!/usr/bin/env bash
# -*- coding: utf-8 -*-
# 检查id空值
# 解析参数
while getopts "t:d:c:s:x:l:" arg; do
  case $arg in
  # 要处理的表名
  t)
    TABLE=$OPTARG
    ;;
  # 日期
  d)
    DT=$OPTARG
    ;;
  # 要计算空值的列名
  c)
    COL=$OPTARG
    ;;
  # 空值指标下限
  s)
    MIN=$OPTARG
    ;;
  # 空值指标上限
  x)
    MAX=$OPTARG
    ;;
  # 告警级别
  l)
    LEVEL=$OPTARG
    ;;
  ?)
    echo "unkonw argument"
    exit 1
    ;;
  esac
done

#如果dt和level没有设置，那么默认值dt是昨天 告警级别是0

[ " D T " ] ∣ ∣ D T = DT" ] || DT= DT"]∣∣DT=(date -d '-1 day' +%F)

[ "$LEVEL" ] || LEVEL=0

数仓DB名称

HIVE_DB=gmall

查询引擎

HIVE_ENGINE=hive

MySQL相关配置

mysql_user="root"

mysql_passwd="000000"

mysql_host="hadoop102"

mysql_DB="data_supervisor"

mysql_tbl="null_id"

认证为hive用户，如在非安全(Hadoop未启用Kerberos认证)环境中，则无需认证

kinit -kt /etc/security/keytab/hive.keytab hive

空值个数

RESULT= ( ( (HIVE_ENGINE -e "set hive.cli.print.header=false;select count(1) from H I V E D B . HIVE_DB. HIVEDB.TABLE where dt='$DT' and $COL is null;")

#结果插入MySQL

mysql -h" m y s q l h o s t " − u " mysql_host" -u" mysqlhost"−u"mysql_user" -p"$mysql_passwd" \

-e"INSERT INTO m y s q l D B . mysql_DB. mysqlDB.mysql_tbl VALUES(' D T ′ , ′ DT', ' DT′,′TABLE', '$COL', $RESULT, $MIN, $MAX, $LEVEL)

ON DUPLICATE KEY UPDATE `value`= R E S U L T , v a l u e m i n = RESULT, value_min= RESULT,valuemin=MIN, value_max= M A X , n o t i f i c a t i o n l e v e l = MAX, notification_level= MAX,notificationlevel=LEVEL;"

2.重复id检查脚本

在Idea中创建一个文件duplicate.sh，在文件中编写如下内容：

实现的主要功能是：计算重复值个数，并将结果和自己定义的阈值上下限，插入到MySQL表中。

#!/usr/bin/env bash
# -*- coding: utf-8 -*-
# 监控某张表一列的重复值
# 参数解析
while getopts "t:d:c:s:x:l:" arg; do
  case $arg in
  # 要处理的表名
  t)
    TABLE=$OPTARG
    ;;
  # 日期
  d)
    DT=$OPTARG
    ;;
  # 要计算重复值的列名
  c)
    COL=$OPTARG
    ;;
    # 重复值指标下限
  s)
    MIN=$OPTARG
    ;;
  # 重复值指标上限
  x)
    MAX=$OPTARG
    ;;
  # 告警级别
  l)
    LEVEL=$OPTARG
    ;;
  ?)
    echo "unkonw argument"
    exit 1
    ;;
  esac
done

#如果dt和level没有设置，那么默认值dt是昨天 告警级别是0
[ "$DT" ] || DT=$(date -d '-1 day' +%F)
[ "$LEVEL" ] || LEVEL=0

# 数仓DB名称
HIVE_DB=gmall

# 查询引擎
HIVE_ENGINE=hive

# MySQL相关配置
mysql_user="root"
mysql_passwd="000000"
mysql_host="hadoop102"
mysql_DB="data_supervisor"
mysql_tbl="duplicate"

# 认证为hive用户，如在非安全(Hadoop未启用Kerberos认证)环境中，则无需认证
kinit -kt /etc/security/keytab/hive.keytab hive

# 重复值个数
RESULT=$($HIVE_ENGINE -e "set hive.cli.print.header=false;select count(1) from (select $COL from $HIVE_DB.$TABLE where dt='$DT' group by $COL having count($COL)>1) t1;")

# 将结果插入MySQL
mysql -h"$mysql_host" -u"$mysql_user" -p"$mysql_passwd" \
  -e"INSERT INTO $mysql_DB.$mysql_tbl VALUES('$DT', '$TABLE', '$COL', $RESULT, $MIN, $MAX, $LEVEL)
ON DUPLICATE KEY UPDATE \`value\`=$RESULT, value_min=$MIN, value_max=$MAX, notification_level=$LEVEL;"

3. 值域检查脚本

在Idea中创建一个文件range.sh，在文件中编写如下内容：

实现的主要功能是：计算超出规定值域的值的个数，并将结果和自己定义的阈值上下限，插入到MySQL表中。

#!/usr/bin/env bash
# -*- coding: utf-8 -*-
# 计算某一列异常值个数

while getopts "t:d:l:c:s:x:a:b:" arg; do
  case $arg in
  # 要处理的表名
  t)
    TABLE=$OPTARG
    ;;
  # 日替
  d)
    DT=$OPTARG
    ;;
  # 要处理的列
  c)
    COL=$OPTARG
    ;;
  # 不在规定值域的值的个数下限
  s)
    MIN=$OPTARG
    ;;
  # 不在规定值域的值的个数上限
  x)
    MAX=$OPTARG
    ;;
  # 告警级别
  l)
    LEVEL=$OPTARG
    ;;
  # 规定值域为a-b
  a)
    RANGE_MIN=$OPTARG
    ;;
  b)
    RANGE_MAX=$OPTARG
    ;;
  ?)
    echo "unkonw argument"
    exit 1
    ;;
  esac
done

#如果dt和level没有设置，那么默认值dt是昨天 告警级别是0
[ "$DT" ] || DT=$(date -d '-1 day' +%F)
[ "$LEVEL" ] || LEVEL=0

# 数仓DB名称
HIVE_DB=gmall

# 查询引擎
HIVE_ENGINE=hive

4. 数据量环比检查脚本

在Idea中创建一个文件day_on_day.sh，在文件中编写如下内容：

实现的主要功能是：计算数据量环比增长值，并将结果和自己定义的阈值上下限，插入到MySQL表中。

#!/usr/bin/env bash
# -*- coding: utf-8 -*-
# 计算一张表单日数据量环比增长值
# 参数解析
while getopts "t:d:s:x:l:" arg; do
  case $arg in
  # 要处理的表名
  t)
    TABLE=$OPTARG
    ;;
  # 日期
  d)
    DT=$OPTARG
    ;;
  # 环比增长指标下限
  s)
    MIN=$OPTARG
    ;;
  # 环比增长指标上限
  x)
    MAX=$OPTARG
    ;;
  # 告警级别
  l)
    LEVEL=$OPTARG
    ;;
  ?)
    echo "unkonw argument"
    exit 1
    ;;
  esac
done

#如果dt和level没有设置，那么默认值dt是昨天 告警级别是0
[ "$DT" ] || DT=$(date -d '-1 day' +%F)
[ "$LEVEL" ] || LEVEL=0

# 数仓DB名称
HIVE_DB=gmall

# 查询引擎
HIVE_ENGINE=hive

# MySQL相关配置
mysql_user="root"
mysql_passwd="000000"
mysql_host="hadoop102"
mysql_DB="data_supervisor"
mysql_tbl="day_on_day"

# 认证为hive用户，如在非安全(Hadoop未启用Kerberos认证)环境中，则无需认证
kinit -kt /etc/security/keytab/hive.keytab hive

# 昨日数据量
YESTERDAY=$($HIVE_ENGINE -e "set hive.cli.print.header=false; select count(1) from $HIVE_DB.$TABLE where dt=date_add('$DT',-1);")

# 今日数据量
TODAY=$($HIVE_ENGINE -e "set hive.cli.print.header=false;select count(1) from $HIVE_DB.$TABLE where dt='$DT';")

# 计算环比增长值
if [ "$YESTERDAY" -ne 0 ]; then
  RESULT=$(awk "BEGIN{print ($TODAY-$YESTERDAY)/$YESTERDAY*100}")
else
  RESULT=10000
fi

# 将结果写入MySQL表格
mysql -h"$mysql_host" -u"$mysql_user" -p"$mysql_passwd" \
  -e"INSERT INTO $mysql_DB.$mysql_tbl VALUES('$DT', '$TABLE', $RESULT, $MIN, $MAX, $LEVEL)
ON DUPLICATE KEY UPDATE \`value\`=$RESULT, value_min=$MIN, value_max=$MAX, notification_level=$LEVEL;"

5. 数据量同比检查脚本

在Idea中创建一个文件week_on_week.sh，在文件中编写如下内容：

实现的主要功能是：计算数据量同比增长值，并将结果和自己定义的阈值上下限，插入到MySQL表中。

#!/usr/bin/env bash
# -*- coding: utf-8 -*-
# 计算一张表一周数据量同比增长值
# 参数解析
while getopts "t:d:s:x:l:" arg; do
  case $arg in
  # 要处理的表名
  t)
    TABLE=$OPTARG
    ;;
  # 日期
  d)
    DT=$OPTARG
    ;;
  # 同比增长指标下限
  s)
    MIN=$OPTARG
    ;;
  # 同比增长指标上限
  x)
    MAX=$OPTARG
    ;;
  # 告警级别
  l)
    LEVEL=$OPTARG
    ;;
  ?)
    echo "unkonw argument"
    exit 1
    ;;
  esac
done

#如果dt和level没有设置，那么默认值dt是昨天 告警级别是0
[ "$DT" ] || DT=$(date -d '-1 day' +%F)
[ "$LEVEL" ] || LEVEL=0

# 数仓DB名称
HIVE_DB=gmall

# 查询引擎
HIVE_ENGINE=hive

# MySQL相关配置
mysql_user="root"
mysql_passwd="000000"
mysql_host="hadoop102"
mysql_DB="data_supervisor"
mysql_tbl="week_on_week"

# 认证为hive用户，如在非安全(Hadoop未启用Kerberos认证)环境中，则无需认证
kinit -kt /etc/security/keytab/hive.keytab hive

# 上周数据量
LASTWEEK=$($HIVE_ENGINE -e "set hive.cli.print.header=false;select count(1) from $HIVE_DB.$TABLE where dt=date_add('$DT',-7);")

# 本周数据量
THISWEEK=$($HIVE_ENGINE -e "set hive.cli.print.header=false;select count(1) from $HIVE_DB.$TABLE where dt='$DT';")

# 计算增长
if [ $LASTWEEK -ne 0 ]; then
  RESULT=$(awk "BEGIN{print ($THISWEEK-$LASTWEEK)/$LASTWEEK*100}")
else
  RESULT=10000
fi

# 将结果写入MySQL
mysql -h"$mysql_host" -u"$mysql_user" -p"$mysql_passwd" \
  -e"INSERT INTO $mysql_DB.$mysql_tbl VALUES('$DT', '$TABLE', $RESULT, $MIN, $MAX, $LEVEL)
ON DUPLICATE KEY UPDATE \`value\`=$RESULT, value_min=$MIN, value_max=$MAX, notification_level=$LEVEL;"

2.4.2 数仓各层检测脚本编写

将上一节编写的单一规则检测脚本按照数仓分层进行集成，分别编写ODS层检测脚本，DWD层检测脚本和DIM层检测脚本。

每层详细集成步骤如下

1. ODS层

ODS层需要检查的指标如下表所示。

表 检查项目 依据 异常值下限 异常值上限
ods_order_info 同比增长 数据总量 -10% 10%
环比增长 数据总量 -10% 50%
值域检查 final_amount 0 100

在Idea中创建一个文件check_ods.sh，在文件中编写如下内容：

#!/usr/bin/env bash

DT=$1

[ " D T " ] ∣ ∣ D T = DT" ] || DT= DT"]∣∣DT=(date -d '-1 day' +%F)

#检查表 ods_order_info 数据量日环比增长

#参数： -t 表名

-d 日期

-s 环比增长下限

-x 环比增长上限

-l 告警级别

bash day_on_day.sh -t ods_order_info -d "$DT" -s -10 -x 10 -l 1

#检查表 ods_order_info 数据量周同比增长

#参数： -t 表名

-d 日期

-s 同比增长下限

-x 同比增长上限

-l 告警级别

bash week_on_week.sh -t ods_order_info -d "$DT" -s -10 -x 50 -l 1

#检查表 ods_order_info 订单异常值

#参数： -t 表名

-d 日期

-s 指标下限

-x 指标上限

-l 告警级别

-a 值域下限

-b 值域上限

bash range.sh -t ods_order_info -d "$DT" -c final_amount -a 0 -b 100000 -s 0 -x 100 -l 1

2. DWD层

DWD层需要检查的项目下标所示。

表 检查项目 依据 异常值下限 异常值上限
dwd_order_info 空值检查 id 0 10
重复值检查 id 0 5

在Idea中创建一个文件check_dwd.sh，在文件中编写如下内容：

#!/usr/bin/env bash

DT=$1

[ " D T " ] ∣ ∣ D T = DT" ] || DT= DT"]∣∣DT=(date -d '-1 day' +%F)

检查表 dwd_order_info 重复ID

#参数： -t 表名

-d 日期

-c 检查重复值的列

-s 异常指标下限

-x 异常指标上限

-l 告警级别

bash duplicate.sh -t dwd_order_info -d "$DT" -c id -s 0 -x 5 -l 0

#检查表 dwd_order_info 的空ID

#参数： -t 表名

-d 日期

-c 检查空值的列

-s 异常指标下限

-x 异常指标上限

-l 告警级别

bash null_id.sh -t dwd_order_info -d "$DT" -c id -s 0 -x 10 -l 0

3. DIM层

DIM层需要检查的项目如下表所示。

表 检查项目 依据 异常值下限 异常值上限
dim_user_info 空值检查 id 0 10
重复值检查 id 0 5

在Idea中创建一个文件check_dim.sh，在文件中编写如下内容：

#!/usr/bin/env bash

DT=$1

[ " D T " ] ∣ ∣ D T = DT" ] || DT= DT"]∣∣DT=(date -d '-1 day' +%F)

#检查表 dim_user_info 的重复ID

#参数： -t 表名

-d 日期

-c 检查重复值的列

-s 异常指标下限

-x 异常指标上限

-l 告警级别

bash duplicate.sh -t dim_user_info -d "$DT" -c id -s 0 -x 5 -l 0

#检查表 dim_user_info 的空ID

#参数： -t 表名

-d 日期

-c 检查空值的列

-s 异常指标下限

-x 异常指标上限

-l 告警级别

bash null_id.sh -t dim_user_info -d "$DT" -c id -s 0 -x 10 -l 0

2.5 告警集成模块

该模块主要用于检查MySQL中的检测结果的异常，若有异常出现就发送警告。警告方式可选择邮件或者集成第三方告警平台睿象云。

（1）环境准备

在MySQL官网下载mysql-connector-python-2.1.7-1.el7.x86_64.rpm，下载地址如下：

https://repo.mysql.com/yum/mysql-connectors-community/el/7/x86_64/mysql-connector-python-2.1.7-1.el7.x86_64.rpm

将该rpm包上传至每台服务器，并安装：

[atguigu@hadoop102 ~]$ sudo rpm -i mysql-connector-python-2.1.7-1.el7.x86_64.rpm

（2）新建python脚本用于查询数据监控结果表格并发送告警邮件，该脚本主要由三个函数组成：

l read_table用于读取指标有问题的数据

l one_alert函数用于向睿象云发送告警

l mail_alert函数用于发送邮件告警

在Idea中创建一个文件check_notification.py，在文件中编写如下内容：

#!/usr/bin/env python

-- coding: utf-8 --

import mysql.connector

import sys

import smtplib

from email.mime.text import MIMEText

from email.header import Header

import datetime

import urllib

import urllib2

import random

def get_yesterday():

"""

:return: 前一天的日期

"""

today = datetime.date.today()

one_day = datetime.timedelta(days=1)

yesterday = today - one_day

return str(yesterday)

def read_table(table, dt):

"""

:param table:读取的表名

:param dt:读取的数据日期

:return:表中的异常数据(统计结果超出规定上下限的数据)

"""

mysql必要参数设置，需根据实际情况作出修改

mysql_user = "root"

mysql_password = "000000"

mysql_host = "hadoop102"

mysql_schema = "data_supervisor"

获取Mysql数据库连接

connect = mysql.connector.connect(user=mysql_user, password=mysql_password, host=mysql_host, database=mysql_schema)

cursor = connect.cursor()

查询表头

['dt', 'tbl', 'col', 'value', 'value_min', 'value_max', 'notification_level']

query = "desc " + table

cursor.execute(query)

head = map(lambda x: str(x[0]), cursor.fetchall())

查询异常数据(统计结果超出规定上下限的数据)

[(datetime.date(2021, 7, 16), u'dim_user_info', u'id', 7, 0, 5, 1),

(datetime.date(2021, 7, 16), u'dwd_order_id', u'id', 10, 0, 5, 1)]

query = ("select * from " + table + " where dt='" + dt + "' and value not between value_min and value_max")

cursor.execute(query)

cursor_fetchall = cursor.fetchall()

将指标和表头映射成为dict数组

#[{'notification_level': 1, 'value_min': 0, 'value': 7, 'col': u'id', 'tbl': u'dim_user_info', 'dt': datetime.date(2021, 7, 16), 'value_max': 5},

{'notification_level': 1, 'value_min': 0, 'value': 10, 'col': u'id', 'tbl': u'dwd_order_id', 'dt': datetime.date(2021, 7, 16), 'value_max': 5}]

fetchall = map(lambda x: dict(x), map(lambda x: zip(head, x), cursor_fetchall))

return fetchall

def one_alert(line):

"""

集成第三方告警平台睿象云，使用其提供的通知媒介发送告警信息

:param line: 一个等待通知的异常记录，{'notification_level': 1, 'value_min': 0, 'value': 7, 'col': u'id', 'tbl': u'dim_user_info', 'dt': datetime.date(2021, 7, 16), 'value_max': 5}

"""

集成睿象云需要使用的rest接口，和APP KEY，须在睿象云平台获取

one_alert_key = "c2030c9a-7896-426f-bd64-59a8889ac8e3"

one_alert_host = "http://api.aiops.com/alert/api/event"

根据睿象云的rest api要求，传入必要的参数

data = {

​ "app": one_alert_key,

​ "eventType": "trigger",

​ "eventId": str(random.randint(10000, 99999)),

​ "alarmName": "".join(["表格", str(line["tbl"]), "数据异常."]),

​ "alarmContent": "".join(["指标", str(line["norm"]), "值为", str(line["value"]),

​ ", 应为", str(line["value_min"]), "-", str(line["value_max"]),

​ ", 参考信息：" + str(line["col"]) if line.get("col") else ""]),

​ "priority": line["notification_level"] + 1

}

使用urllib和urllib2向睿象云的rest结构发送请求，从而触发睿象云的通知策略

body = urllib.urlencode(data)

request = urllib2.Request(one_alert_host, body)

urlopen = urllib2.urlopen(request).read().decode('utf-8')

print urlopen

def mail_alert(line):

"""

使用电子邮件的方式发送告警信息

:param line: 一个等待通知的异常记录，{'notification_level': 1, 'value_min': 0, 'value': 7, 'col': u'id', 'tbl': u'dim_user_info', 'dt': datetime.date(2021, 7, 16), 'value_max': 5}

"""

smtp协议发送邮件的必要设置

mail_host = "smtp.126.com"

mail_user = "skiinder@126.com"

mail_pass = "KADEMQZWCPFWZETF"

告警内容

message = ["".join(["表格", str(line["tbl"]), "数据异常."]),

​ "".join(["指标", str(line["norm"]), "值为", str(line["value"]),

​ ", 应为", str(line["value_min"]), "-", str(line["value_max"]),

​ ", 参考信息：" + str(line["col"]) if line.get("col") else ""])]

告警邮件，发件人

sender = mail_user

告警邮件，收件人

receivers = [mail_user]

将邮件内容转为html格式

mail_content = MIMEText("".join(["", "

".join(message), ""]), "html", "utf-8")

mail_content["from"] = sender

mail_content["to"] = receivers[0]

mail_content["Subject"] = Header(message[0], "utf-8")

使用smtplib发送邮件

try:

​ smtp = smtplib.SMTP_SSL()

​ smtp.connect(mail_host, 465)

​ smtp.login(mail_user, mail_pass)

​ content_as_string = mail_content.as_string()

​ smtp.sendmail(sender, receivers, content_as_string)

except smtplib.SMTPException as e:

​ print e

def main(argv):

"""

:param argv: 系统参数，共三个，第一个为python脚本本身，第二个为告警方式，第三个为日期

"""

如果没有传入日期参数，将日期定为昨天

if len(argv) >= 3:

​ dt = argv[2]

else:

​ dt = get_yesterday()

notification_level = 0

通过参数设置告警方式，默认是睿象云

alert = None

if len(argv) >= 2:

​ alert = {

​ "mail": mail_alert,

​ "one": one_alert

​ }[argv[1]]

if not alert:

​ alert = one_alert

遍历所有表，查询所有错误内容，如果大于设定警告等级，就发送警告

for table in ["day_on_day", "duplicate", "null_id", "rng", "week_on_week"]:

​ for line in read_table(table, dt):

​ if line["notification_level"] >= notification_level:

​ line["norm"] = table

​ alert(line)

if name == "main":

两个命令行参数

第一个为警告类型：one或者mail

第二个为日期，留空取昨天

main(sys.argv)

2.6 调度模块

该模块的主要功能为调度数据质量监控流程。数据质量监控工作流也采用Azkaban进行调度。数据质量监控工作流必定依赖数据仓库工作流，此处为了解耦，利用Azkaban API主动监视数据仓库工作流的执行状态，进而触发数据质量监控工作流。

以下是所有脚本内容：

1.Azkaban REST API 封装脚本

该脚本主要是对Azkaban API的封装，主要有三个方法：

l login函数可以登录Azkanban并返回session_id

l get_exec_id函数可以获取正在执行的工作流程的Execution ID

l wait_node可以等待指定Flow中某一结点执行完毕并判断其是否执行成功

在Idea中创建一个文件azclient.py，在文件中编写如下内容：

#!/usr/bin/env python

-- coding: utf-8 --

import time

import urllib

import urllib2

import json

Azkaban API 接口地址

az_url = "http://hadoop102:8081/"

Azkaban用户名

az_username = "atguigu"

Azkaban密码

az_password = "atguigu"

工程名称

project = "gmall"

flow名称

flow = "gmall"

def post(url, data):

"""

发送post请求到指定网址

:param url: 指定网址

:param data: 请求参数

:return: 请求结果

"""

body = urllib.urlencode(data)

request = urllib2.Request(url, body)

urlopen = urllib2.urlopen(request).read().decode('utf-8')

return json.loads(urlopen)

def get(url, data):

"""

发送get请求到指定网址

:param url: 指定网址

:param data: 请求参数

:return: 请求结果

"""

body = urllib.urlencode(data)

urlopen = urllib2.urlopen(url + body).read().decode('utf-8')

return json.loads(urlopen)

def login():

"""

使用AuthenticateAPI进行azkaban身份认证，获取session ID

:return: 返回session_id

"""

data = {

​ "action": "login",

​ "username": az_username,

​ "password": az_password

}

auth = post(az_url, data)

return str(auth.get(u"session.id"))

def get_exec_id(session_id):

"""

使用Fetch Running Executions of a FlowAPI获取正在执行的Flow的ExecId

:param session_id: 和azkaban通讯的session_id

:param project: 项目名称

:param flow: 工作流名称

:return: 执行ID

"""

data = {

​ "session.id": session_id,

​ "ajax": "getRunning",

​ "project": project,

​ "flow": flow

}

execs = get(az_url + "executor?", data).get(u"execIds")

if execs:

​ return str(execs[0])

else:

​ return None

def wait_node(session_id, exec_id, node_id):

"""

循环使用Fetch a Flow ExecutionAPI获取指定Flow中的某个节点(job)的执行状态，直到其执行完成

:param session_id: 和azkaban通讯的session_id

:param exec_id: 执行ID

:param node_id: 指定节点(job)

:return: 该节点是否成功执行完毕

"""

data = {

​ "session.id": session_id,

​ "ajax": "fetchexecflow",

​ "execid": exec_id

}

status = None

若指定Flow中的指定Node(job)的执行状态是未完成的状态，就一直循环

while status not in ["SUCCEEDED", "FAILED", "CANCELLED", "SKIPPED", "KILLED"]:

​ # 获取指定Flow的当前的执行信息

​ flow_exec = get(az_url + "executor?", data)

​ # 从该Flow的执行信息中获取nodes字段的值，并遍历寻找特定的节点(job)信息，进而获取该节点(job)的状态

​ for node in flow_exec.get(u"nodes"):

​ if unicode(node_id) == node.get(u"id"):

​ status = str(node.get(u"status"))

​ print " ".join([node_id, status])

​ # 等待1s，进入下一轮循环判断

​ time.sleep(1)

return status == "SUCCEEDED"

2.ODS层调度脚本

该脚本用于检查ODS层数据质量。

在Idea中创建一个文件check_ods.py，在文件中编写如下内容：

#!/usr/bin/env python

-- coding: utf-8 --

import sys

import os

from azclient import login,wait_node,get_exec_id

from check_notification import get_yesterday

def check_ods(dt, session_id, exec_id):

"""

检查ODS层数据质量

:param dt: 日期

:param session_id: 和azkaban通讯的session_id

:param exec_id: 指定的执行ID

:return: None

"""

if wait_node(session_id, exec_id, "hdfs_to_ods_db") and wait_node(session_id, exec_id, "hdfs_to_ods_log"):

​ os.system("bash check_ods.sh " + dt)

if name == 'main':

argv = sys.argv

获取session_id

session_id = login()

获取执行ID。只有在原Flow正在执行时才能获取

exec_id = get_exec_id(session_id)

获取日期，如果不存在取昨天

if len(argv) >= 2:

​ dt = argv[1]

else:

​ dt = get_yesterday()

检查各层数据质量

if exec_id:

​ check_ods(dt, session_id, exec_id)

3.DWD层调度脚本

该脚本用于检查DWD层数据质量。

在Idea中创建一个文件check_dwd.py，在文件中编写如下内容：

#!/usr/bin/env python

-- coding: utf-8 --

import sys

import os

from azclient import login, wait_node, get_exec_id

from check_notification import get_yesterday

def check_dwd(dt, session_id, exec_id):

"""

检查DWD层数据质量

:param dt: 日期

:param session_id: 和azkaban通讯的session_id

:param exec_id: 指定的执行ID

:return: None

"""

if wait_node(session_id, exec_id, "ods_to_dwd_db") and wait_node(session_id, exec_id, "ods_to_dwd_log"):

​ os.system("bash check_dwd.sh " + dt)

if name == 'main':

argv = sys.argv

获取session_id

session_id = login()

获取执行ID。只有在原Flow正在执行时才能获取

exec_id = get_exec_id(session_id)

获取日期，如果不存在取昨天

if len(argv) >= 2:

​ dt = argv[1]

else:

​ dt = get_yesterday()

检查各层数据质量

if exec_id:

​ check_dwd(dt, session_id, exec_id)

4.DIM层调度脚本

该脚本用于检查DIM层数据质量。

在Idea中创建一个文件check_dim.py，在文件中编写如下内容：

#!/usr/bin/env python

-- coding: utf-8 --

import sys

import os

from azclient import login, wait_node, get_exec_id

from check_notification import get_yesterday

def check_dim(dt, session_id, exec_id):

"""

检查DIM层数据质量

:param dt: 日期

:param session_id: 和azkaban通讯的session_id

:param exec_id: 指定的执行ID

:return: None

"""

if wait_node(session_id, exec_id, "ods_to_dim_db"):

​ os.system("bash check_dim.sh " + dt)

if name == 'main':

argv = sys.argv

获取session_id

session_id = login()

获取执行ID。只有在原Flow正在执行时才能获取

exec_id = get_exec_id(session_id)

获取日期，如果不存在取昨天

if len(argv) >= 2:

​ dt = argv[1]

else:

​ dt = get_yesterday()

检查各层数据质量

if exec_id:

​ check_dim(dt, session_id, exec_id)

5.Azkaban工作流配置文件

（1）在Idea中创建一个文件azkaban.project，在文件中编写如下内容：

azkaban-flow-version: 2.0

（2）在Idea中创建一个文件data_supervisor.flow，在文件中编写如下内容：

nodes:

  • name: check_ods

type: command

config:

command: python check_ods.py ${dt}

  • name: check_dwd

type: command

config:

command: python check_dwd.py ${dt}

  • name: check_dim

type: command

config:

command: python check_dim.py ${dt}

  • name: check_notification

type: command

dependsOn:

​ - check_ods

​ - check_dwd

​ - check_dim

config:

command: python check_notification.py ${alert} ${dt}

（3）将所有文件打包成data_supervisor.zip文件

（4）在Azkaban框架中新建项目并上传该文件，可看到如下图所示工作流。

（5）先启动数仓工作流，在执行过程中，启动质量监控工作流，并传入如下参数

等待任务执行完毕，观察邮箱是否有告警邮件

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