伴鱼数据质量中心的设计与实现

日常工作中，数据开发工程师开发上线完一个任务后并不是就可以高枕无忧了，时常会因为上游链路数据异常或者自身处理逻辑的 BUG 导致产出的数据结果不可信。而这个问题的发现可能会经历一个较长的周期（尤其是离线场景），往往是业务方通过上层数据报表发现数据异常后 push 数据方去定位问题（对于一个较冷的报表，这个周期可能会更长）。同时，由于数据加工链路较长需要借助数据的血缘关系逐个任务排查，也会导致问题的定位难度增大，严重影响开发人员的工作效率。更有甚者，如果数据问题没有被及时发现，可能导致业务方作出错误的决策。此类问题可统一归属为大数据领域数据质量的问题。本文将向大家介绍伴鱼基础架构数据团队在应对该类问题时推出的平台化产品-数据质量中心（Data Quality Center, DQC）的设计与实现。

调研

业内关于数据质量平台化的产品介绍不多，我们主要对两个开源产品和一个云平台产品进行了调研，下面将一一介绍。

Apache Griffin

Apache Griffin 是 eBay 开源的一款基于 Apache Hadoop 和 Apache Spark 的数据质量服务平台。其架构图如下：

架构图从 High Level 层面清晰地展示了数据质量平台的三个核心流程：

• Define：数据质检规则（指标）的定义。

• Measure：数据质检任务的执行，基于 Spark 引擎实现。

• Analyze：数据质检结果量化及可视化展示。

同时，平台对数据质检规则进行了分类（这也是目前业内普遍认可的数据质量的六大标准）:

• Accuracy：准确性。如是否符合表的加工逻辑。

• Completeness：完备性。如数据是否存在丢失。

• Timeliness：及时性。如表数据是否按时产生。

• Uniqueness：唯一性。如主键字段是否唯一。

• Validity：合规性。如字段长度是否合规、枚举值集合是否合规。

• Consistency：一致性。如表与表之间在某些字段上是否存在矛盾。

目前该开源项目仅在 Accuracy 类的规则上进行了实现。

Griffin 是一个完全闭环的平台化产品。其质检任务的执行依赖于内置定时调度器的调度，调度执行时间由用户在 UI 上设定。任务将通过 Apache Livy 组件提交至配置的 Spark 集群。这也就意味着质检的实时性难以保障，我们无法对产出异常数据的任务进行强行阻断，二者不是在同一个调度平台被调度，时序上也不能保持串行。

Qualitis

Qualitis 是微众银行开源的一款数据质量管理系统。同样，它提供了一整套统一的流程来定义和检测数据集的质量并及时报告问题。从整个流程上看我们依然可以用 Define、Measure 和 Analyze 描述。它是基于其开源的另一款组件 Linkis 进行计算任务的代理分发，底层依赖 Spark 引擎，同时可以与其开源的 DataSphereStudio 任务开发平台无缝衔接，也就实现了在任务执行的工作流中嵌入质检任务，满足质检时效性的要求。可见，Qualitis 需要借助微众银行开源的一系列产品才能达到满意的效果。

DataWorks 数据质量

DataWorks 是阿里云上提供的一站式大数据工场，其中就包括了数据质量在内的产品解决方案。同样，它的实现依赖于阿里云上其他产品组件的支持。不过不得不说 DataWorks 数据质量部分的使用介绍从产品形态上给了我们很大的帮助，对于我们的产品设计非常具有指导性的作用。

设计目标

经过一番调研，我们确定了 DQC 的设计目标，主要包括以下几点：

• 目前暂且只支持离线部分的数据质量管理。

• 支持通用的规则描述和规则管理。

• 质检任务由公司内部统一的调度引擎调度执行，可支持对质检结果异常的任务进行强阻断。同时，尽量降低质检功能对调度引擎的代码侵入。

• 支持质检结果的可视化。

系统设计

背景补充

伴鱼离线调度开发平台是基于 Apache Dolphinscheduler（下文简称 DS）实现的。它是一个分布式去中心化，易扩展的可视化 DAG 调度系统，支持包括 Shell、Python、Spark、Flink 等多种类型的 Task 任务，并具有很好的扩展性。架构如下图所示：

Master 节点负责任务的监听和调度，Worker 节点则负责任务的执行。值得注意的是，每一个需要被调度的任务必然需要设置一个调度时间的表达式（cron 表达式），由 Quartz 定时为任务生成待执行的 DAG Command，有且仅有一个 Master 节点获得执行权，掌管该 DAG 各任务节点的调度执行。

整体架构

以下是平台整体的架构图：

由以下几部分组成：

• DQC Web UI：质检规则等前端操作页面。

• DQC(GO)：简单的实体元数据管理后台。主要包括：规则、规则模板、质检任务和质检结果几个实体。

• DS(数据质量部分)：质检任务依赖 DS 调度执行，需要对 DS 进行一定的改造。

• DQC SDK(JAR)：DS 调度执行任务时，检测到任务绑定了质检规则，将生成一类新的任务 DQC Task （与 DS 中其他类型的 Task 同级，DS 对于 TasK 进行了很好的抽象可以方便扩展），本质上该 Task 将以脚本形式调用执行 DQC SDK 的逻辑。DQC SDK 涵盖了规则解析、执行的全部逻辑。

下文主要阐述我们在各模块设计上的一些思考和权衡。

规则表述

标准与规则

前文在调研部分提及了业内普遍认可的数据质量的六大标准。那么问题来了：

• 如何将标准与平台的规则对应起来？

• 标准中涉及到的现实场景是否我们可以一一枚举？

• 即便我们可以将标准一一细化，数据开发人员是否可以轻松的理解？

可以将这些问题统一归类为：平台在规则设定上是否需要和业界数据质量标准所抽象出来的概念进行绑定。很遗憾我们并没有找到有关数据质量标准更加细化和指导性的描述，事实上作为一个开发人员这些概念对于我来说是比较费解的，而更贴近程序员视角的方式是「show me the code」，因此我们决定将这一层概念弱化。未来更深入的实践过程后再做更细化的思考。

标量化

接下来我们着重讨论下另一个问题：

• 如何对规则提供一种通用的描述（or maybe a kind of DSL）？

其实当我们跳脱出前文所描述的一切背景和概念，仔细思考下数据质检的过程，会发现本质上就是通过一次真实的任务执行产出结果，然后对比输出结果与期望是否满足，以验证任务逻辑的正确性。这个过程可形象得和 Unit Testing 进行类比，只不过 Unit Testing 是通过模拟数据构造的一次代码逻辑的执行。另外数据任务执行产生的结果是一张二维结构的 Hive 表，需要进行加工方能获取到想要的统计结果，这也是两者的区别之一。

顺着这个思路，我们可以利用 Unit Testing 的概念从以下三方面继续深入：

Actual Value

数据任务执行产出的结果是一张 Hive 表，我们需要对这张 Hive 表的数据进行加工、提取以获得需要的 Actual Value。涉及到对 Hive 表的加工，必然想到是以 SQL 的方式来实现，通过 Query 和 一系列 Aggregation 操作拿到结果，此结果的结构又可分为以下三类：

• 二维数组

• 单行或者单列的一维数组

• 单行且单列的标量

显然单行且单列的标量是我们期望得到的，因为它更易于结果的比较（事实上就目前我们所能想到的规则，都可以通过 SQL 方式提取为一个标量结果）。因此，在规则设计中，需要规则创建者输入一段用于结果提取的 SQL，该段 SQL 的执行结果需要为一个标量。

Expected Value

既然 Actual Value 是一个标量，那么 Expected Value 同样也是一个标量，需要规则创建者在平台输入。

Assert

上述标量的类型决定了断言的比较方式。目前我们只支持了数值型标量的比较方式，包含「大于」、「等于」及「小于」三种比较算子。如出现其他类型标量，需要扩充比较的方式。

以上三要素即可完整的描述规则想要表达的核心逻辑。如我们想要表述「字段为空异常」的规则（潜在含义：字段为空的行数大于 0 时判定异常），就可以通过以下设定满足：

• Actual Value ：出现字段为空的行数

• Expected Value：0

• Assert： 「大于」

规则管理

规则模板

规则模板是为了规则复用抽象出的一个概念，模板中包含规则的 SQL 定义、规则的比较方式、参数定义（注：SQL 中包含一些占位符，这些占位符将以参数的形式被定义，在规则实体定义时需要用户明确具体含义）以及其他的一些元信息。下图为「字段空值的行数」模板的示例：

规则实体

规则实体是基于规则模板构建的，是规则的具象表达。在规则实体中将明确规则的 Expected Value、比较方式中具体的比较算子、参数的含义以及其他的一些元信息。基于同一个规则模板，可以构造多个规则实体。下图为「某表 user_id 唯一性校验」规则的示例：

值得一提的是，规则可能不仅仅只是针对单表的校验，对于多表的情况我们这套规则模板同样是适用的，只要我们可以将逻辑使用 SQL 表达。

规则绑定

在 DS 的前端交互上支持为任务直接绑定校验规则，规则列表通过 API 从 DQC 获取，这种方式在用户的使用体验上存在一定的割裂（规则创建和绑定在两个平台完成）。同时，在 DQC 的前端亦可以直接设置关联调度，为已有任务绑定质检规则，任务列表通过 API 从 DS 获取。同一个任务可绑定多个质检规则，这些信息将存储至 DS 的 DAG 元信息中。那么这里需要考虑几个问题：

• 规则的哪些信息应该存储至 DAG 的元信息中？

• 规则的更新 DAG 元信息是否可以实时同步？

主要有两种方式：

• 以大 Json 方式将规则信息打包存储，计算时解析 Json 逐个执行校验。在规则更新时，需要同步调用修改 Json 信息。

• 以 List 方式存储规则 ID，计算时需执行一次 Pull 操作获取规则具体信息然后执行校验。规则更新，无须同步更新 List 信息。

我们选择了后者，ID List 方式可以使对 DS 的侵入降到最低。

规则执行

强规则和弱规则

规则的强弱性质由用户为任务绑定规则时设定，此性质决定了规则执行的方式。

强规则

和当前所执行的任务节点同步执行，一旦规则检测失败整个任务节点将置为执行失败的状态，后续任务节点的执行会被阻断。对应 DS 中的执行过程表述如下：

• Step1：某一个 Master 节点获取 DAG 的执行权，将 DAG 拆分成不同的 Job Task 先后下发给 Worker 节点执行。

• Step2：执行 Job Task 逻辑，并设置 Job Task 的 ExitStatusCode。

• Step3：判断 Job Task 是否绑定了强规则。若是，则生成 DQC Task 并触发执行，最后根据执行结果修正 Job Task 的 ExitStatusCode。

• Step4：Master 节点根据 Job Task 的 ExitStatusCode 判定任务是否成功执行，继续进入后续的调度逻辑。

弱规则

和当前所执行的任务节点异步执行，规则检测结果对于原有的任务执行状态无影响，从而也就不能阻断后续任务的执行。对应 DS 中的执行过程表述如下：

• Step1：某一个 Master 节点获取 DAG 的执行权，将 DAG 拆分成不同的 Job Task 先后下发给 Worker 节点执行。

• Step2：执行 Job Task 逻辑，并设置 Job Task 的 ExitStatusCode。

• Step3：判断 Job Task 是否绑定了弱规则。若是，则在 Job Task 的 Context 中设置弱规则的标记 。

• Step4：Master 节点根据 Job Task 的 ExitStatusCode 判定任务是否成功执行，若成功执行再判定是否 Context 中带有弱规则标记，若有则生成一个新的 DAG（有且仅有一个 DQC Task，且新生成的 DAG 与 当前执行的 DAG 没有任何的关联） 然后继续进入后续的调度逻辑。

• Step5：各 Master 节点竞争新生成的 DAG 的执行权。

可以看出在强弱规则的执行方式上，对 DS 调度部分的代码有一定的侵入，但这个改动不大，成本是可以接受的。

DQC Task & DQC SDK

上文提及到一个 Job Task 绑定的规则（可能有多个）将被转换为一个 DQC Task 被 DS 调度执行，接下来我们就讨论下 DQC Task 的实现细节以及由此引出的 DQC SDK 的设计和实现。

DQC Task 继承自 DS 中的抽象类 AbstractTask，只需要实现抽象方法 handle（任务执行的具体实现）即可。那么对于我们的质检任务，实际上执行逻辑可以拆分成以下几步：

• 提取 Job Task 绑定的待执行的 Rule ID List。

• 拉取各个 Rule ID 对应的详情信息。

• 构建完整的执行 Query 语句（将规则参数填充至模板 SQL 中）。

• 执行 Query。

• 执行 Asset。

最核心的步骤为 Query 的执行。Query 的实现方式又可分为两种：

Spark 实现

• 优点：实现可控，灵活性更高。

• 缺点：配置性要求较高。

Presto SQL 实现

• 优点：不需要额外配置，开发量少，拼接 SQL 即可。

• 缺点：速度没有 Spark 快。

我们选择了后者，这种方式最易实现，离线场景这部分的计算耗时也可以接受。同时由于一个 DQC Task 包含多条规则，在拼接 SQL 时将同表的规则聚合以减少 IO 次数。不同的 SQL 交由不同的线程并行执行。

上述执行逻辑其实是一个完整且闭环的功能模块，因此我们想到将其作为一个单独的 SDK 对外提供，并以 Jar 包的形式被 DS 依赖，后续即便是更换调度引擎，这部分的逻辑可直接迁移使用（当然概率很低）。那么 DS 中 DQC Task 的 handle 逻辑也就变得异常简单，直接以 Shell 形式调用 SDK ，进一步降低对 DS 代码的侵入。

执行结果

单条规则的质检结果将在平台上直接展现，目前我们还未对任务级的规则进行聚合汇总，这是接下来需要完善的。对于质检失败的任务将向报警接收人发送报警。

实践中的问题

平台解决了规则创建、规则执行的问题，而在实践过程中，对用户而言更关心的问题是：

• 一个任务应该需要涵盖哪些的规则才能有效地保证数据的质量？

• 我们不可能对全部的表和字段都添加规则，那么到底哪些是需要添加的？

这些是很难通过平台自动实现的，因为平台理解不了业务的信息，平台能做的只能是通过质量检测报告给与用户反馈。因此这个事情需要具体的开发人员对核心场景进行梳理，在充分理解业务场景后根据实际情况进行设定。话又说回来，平台只是工具，每一个数据开发人员应当提升保证数据质量的意识，这又涉及到组织内规范落地的问题了。

未来工作

数据质量管理是一个长期的过程，未来在平台化方向我们还有几个关键的部分有待继续推进：

• 基于血缘关系建立全链路的数据质量监控。当前的监控粒度是任务级的，如果规则设置的是弱规则，下游对于数据问题依旧很难感知。

• 数据质量的结果量化。需要建立起一套指标用于定量地衡量数据的质量。

• 支持实时数据的质量检测。

参考

Apache Griffin

Qualitis

DataWorks