一站式元数据治理平台——Datahub入门宝典

随着数字化转型的工作推进，数据治理的工作已经被越来越多的公司提上了日程。作为新一代的元数据管理平台，Datahub在近一年的时间里发展迅猛，大有取代老牌元数据管理工具Atlas之势。国内Datahub的资料非常少，大部分公司想使用Datahub作为自己的元数据管理平台，但可参考的资料太少。

所以整理了这份文档供大家学习使用。本文档基于Datahub最新的0.8.20版本，整理自部分官网内容，各种博客及实践过程。文章较长，建议收藏。新版本的文档请关注公众号 大数据流动，会持续的更新~

通过本文档，可以快速的入门Datahub，成功的搭建Datahub并且获取到数据库的元数据信息。是从0到1的入门文档，更多Datahub的高级功能，可以关注后续的文章更新。

正文共： 10289字 32图

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文档共分为6个部分，层级结构如下图所示。

一、数据治理与元数据管理

背景

为什么要做数据治理？业务繁多，数据繁多，业务数据不断迭代。人员流动，文档不全，逻辑不清楚，对于数据很难直观理解，后期很难维护。

在大数据研发中，原始数据就有着非常多的数据库，数据表。

而经过数据的聚合以后，又会有很多的维度表。

近几年来数据的量级在疯狂的增长，由此带来了系列的问题。作为对人工智能团队的数据支撑，我们听到的最多的质疑是 “正确的数据集”，他们需要正确的数据用于他们的分析。我们开始意识到，虽然我们构建了高度可扩展的数据存储，实时计算等等能力，但是我们的团队仍然在浪费时间寻找合适的数据集来进行分析。

也就是我们缺乏对数据资产的管理。事实上，有很多公司都提供了开源的解决方案来解决上述问题，这也就是数据发现与元数据管理工具。

元数据管理

简单地说，元数据管理是为了对数据资产进行有效的组织。它使用元数据来帮助管理他们的数据。它还可以帮助数据专业人员收集、组织、访问和丰富元数据，以支持数据治理。

三十年前，数据资产可能是 Oracle 数据库中的一张表。然而，在现代企业中，我们拥有一系列令人眼花缭乱的不同类型的数据资产。可能是关系数据库或 NoSQL 存储中的表、实时流数据、 AI 系统中的功能、指标平台中的指标，数据可视化工具中的仪表板。

现代元数据管理应包含所有这些类型的数据资产，并使数据工作者能够更高效地使用这些资产完成工作。

所以，元数据管理应具备的功能如下：

• 搜索和发现：数据表、字段、标签、使用信息

• 访问控制：访问控制组、用户、策略

• 数据血缘：管道执行、查询

• 合规性：数据隐私/合规性注释类型的分类

• 数据管理：数据源配置、摄取配置、保留配置、数据清除策略

• AI 可解释性、再现性：特征定义、模型定义、训练运行执行、问题陈述

• 数据操作：管道执行、处理的数据分区、数据统计

• 数据质量：数据质量规则定义、规则执行结果、数据统计

架构与开源方案

下面介绍元数据管理的架构实现，不同的架构都对应了不同的开源实现。

下图描述了第一代元数据架构。它通常是一个经典的单体前端（可能是一个 Flask 应用程序），连接到主要存储进行查询（通常是 MySQL/Postgres），一个用于提供搜索查询的搜索索引（通常是 Elasticsearch），并且对于这种架构的第 1.5 代，也许一旦达到关系数据库的“递归查询”限制，就使用了处理谱系（通常是 Neo4j）图形查询的图形索引。

很快，第二代的架构出现了。单体应用程序已拆分为位于元数据存储数据库前面的服务。该服务提供了一个 API，允许使用推送机制将元数据写入系统。

第三代架构是基于事件的元数据管理架构，客户可以根据他们的需要以不同的方式与元数据数据库交互。

元数据的低延迟查找、对元数据属性进行全文和排名搜索的能力、对元数据关系的图形查询以及全扫描和分析能力。

Datahub 就是采用的这种架构。

下图是当今元数据格局的简单直观表示：

（包含部分非开源方案）

其他方案可作为调研的主要方向，但不是本文讨论的重点。

二、Datahub简介

首先，阿里云也有一款名为DataHub的产品，是一个流式处理平台，本文所述DataHub与其无关。

数据治理是大佬们最近谈的一个火热的话题。不管国家层面，还是企业层面现在对这个问题是越来越重视。数据治理要解决数据质量，数据管理，数据资产，数据安全等等。而数据治理的关键就在于元数据管理，我们要知道数据的来龙去脉，才能对数据进行全方位的管理，监控，洞察。

DataHub是由LinkedIn的数据团队开源的一款提供元数据搜索与发现的工具。

提到LinkedIn，不得不想到大名鼎鼎的Kafka，Kafka就是LinkedIn开源的。LinkedIn开源的Kafka直接影响了整个实时计算领域的发展，而LinkedIn的数据团队也一直在探索数据治理的问题，不断努力扩展其基础架构，以满足不断增长的大数据生态系统的需求。随着数据的数量和丰富性的增长，数据科学家和工程师要发现可用的数据资产，了解其出处并根据见解采取适当的行动变得越来越具有挑战性。为了帮助增长的同时继续扩大生产力和数据创新，创建了通用的元数据搜索和发现工具DataHub。

市面上常见的元数据管理系统有如下几个：

a) linkedin datahub: https://github.com/linkedin/datahub 

b) apache atlas: https://github.com/apache/atlas 

c) lyft amundsen https://github.com/lyft/amundsen

atlas之前我们也介绍过，对hive有非常好的支持，但是部署起来非常的吃力。amundsen还是一个新兴的框架，还没有release版本，未来可能会发展起来还需要慢慢观察。

综上，datahub是目前的一颗新星，只是目前datahub的资料还较少，未来我们将持续关注与更新datahub的更多资讯。

目前datahub的github星数已经达到4.3k。

Datahub官网

Datahub官网对于其描述为Data ecosystems are diverse — too diverse. DataHub's extensible metadata platform enables data discovery, data observability and federated governance that helps you tame this complexity.

数据生态是多样的，而 DataHub提供了可扩展的元数据管理平台，可以满足数据发现，数据可观察与治理。这也极大的解决了数据复杂性的问题。

Datahub提供了丰富的数据源支持与血缘展示。

在获取数据源的时候，只需要编写简单的yml文件就可以完成元数据的获取。

在数据源的支持方面，Datahub支持druid，hive，kafka，mysql，oracle，postgres，redash，metabase，superset等数据源，并支持通过airflow的数据血缘获取。可以说实现了从数据源到BI工具的全链路的数据血缘打通。

三、Datahub界面

通过Datahub的页面我们来简单了解下Datahub所能满足的功能。

3.1 首页

首先，在登录到Datahub以后就进入了Datahub首页，首页中提供了Datahub的菜单栏，搜索框和元数据信息列表。这是为了让大家可以快速的对元数据进行管理。

元数据信息中按照数据集，仪表板，图表等类型进行了分类。

再往下看是平台信息，在这当中包括了Hive，Kafka，Airflow等平台信息的收集。

下面其实是一些搜索的统计信息。用于统计最近以及最流行的搜索结果。

包括一些标签和术语表信息。

3.2 分析页面

分析页面是对元数据信息的统计，也是对使用datahub的用户信息的统计。

可以理解为一个展示页面，这对于总体情况的了解还是非常的有必要的。

其他的功能基本是对于用户和权限的控制。

四、整体架构

要想学习好Datahub，就必须了解Datahub的整体架构。

通过Datahub的架构图可以清晰的了解Datahub的架构组成。

DataHub 的架构有三个主要部分。

前端为 Datahub frontend作为前端的页面展示。

丰富的前端展示让Datahub 拥有了支撑大多数功能的能力。其前端基于React框架研发，对于有二次研发打算的公司，要注意此技术栈的匹配性。

后端 Datahub serving来提供后端的存储服务。

Datahub 的后端开发语言为Python，存储基于ES或者Neo4J。

而Datahub ingestion则用于抽取元数据信息。

Datahub 提供了基于API元数据主动拉取方式，和基于Kafka的实时元数据获取方式。这对于元数据的获取非常的灵活。

这三部分也是我们部署过程中主要关注的点，下面我们就从零开始部署Datahub，并获取一个数据库的元数据信息。

五、快速安装部署

部署datahub对于系统有一定的要求。本文基于CentOS7进行安装。

要先安装好 docker，jq，docker-compose。同时保证系统的python版本为 Python 3.6+。

5.1、安装docker，docker-compose，jq

Docker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何流行的Linux或Windows操作系统的机器上,也可以实现虚拟化,容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口。

可以通过yum的方式快速的安装docker

yum -y install docker

完成后通过docker -v来查看版本情况。

# docker -v
Docker version 1.13.1, build 7d71120/1.13.1

通过下面的命令可以启停docker

systemctl start docker // 启动docker
systemctl stop docker // 关闭docker

随后安装Docker Compose

Docker Compose是 docker 提供的一个命令行工具，用来定义和运行由多个容器组成的应用。使用 compose，我们可以通过 YAML 文件声明式的定义应用程序的各个服务，并由单个命令完成应用的创建和启动。

sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/1.29.2/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose

修改执行权限

sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

建立软连接

ln -s /usr/local/bin/docker-compose /usr/bin/docker-compose

查看版本，验证安装成功。

docker-compose --version
docker-compose version 1.29.2, build 5becea4c

安装jq

首先安装EPEL源，企业版 Linux 附加软件包（以下简称 EPEL）是一个 Fedora 特别兴趣小组，用以创建、维护以及管理针对企业版 Linux 的一个高质量附加软件包集，面向的对象包括但不限于 红帽企业版 Linux (RHEL)、 CentOS、Scientific Linux (SL)、Oracle Linux (OL) 。

EPEL 的软件包通常不会与企业版 Linux 官方源中的软件包发生冲突，或者互相替换文件。EPEL 项目与 Fedora 基本一致，包含完整的构建系统、升级管理器、镜像管理器等等。

安装EPEL源

yum install epel-release

安装完EPEL源后，可以查看下jq包是否存在：

yum list jq

安装jq：

yum install jq

5.2、安装python3

安装依赖

yum -y groupinstall "Development tools"
yum -y install zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel tk-devel gdbm-devel db4-devel libpcap-devel xz-devel libffi-devel

下载安装包

wget https://www.python.org/ftp/python/3.8.3/Python-3.8.3.tgz
tar -zxvf  Python-3.8.3.tgz

编译安装

mkdir /usr/local/python3 
cd Python-3.8.3
./configure --prefix=/usr/local/python3
make && make install

修改系统默认python指向

rm -rf /usr/bin/python
ln -s /usr/local/python3/bin/python3 /usr/bin/python

修改系统默认pip指向

rm -rf /usr/bin/pip
ln -s /usr/local/python3/bin/pip3 /usr/bin/pip

验证

python -V

修复yum

python3会导致yum不能正常使用

vi /usr/bin/yum 
把 #! /usr/bin/python 修改为 #! /usr/bin/python2 
vi /usr/libexec/urlgrabber-ext-down 
把 #! /usr/bin/python 修改为 #! /usr/bin/python2
vi /usr/bin/yum-config-manager
#!/usr/bin/python 改为 #!/usr/bin/python2
没有的不用修改

5.3、安装与启动datahub

首先升级pip

python3 -m pip install --upgrade pip wheel setuptools

需要看到下面成功的返回。

 Attempting uninstall: setuptools
    Found existing installation: setuptools 57.4.0
    Uninstalling setuptools-57.4.0:
      Successfully uninstalled setuptools-57.4.0
  Attempting uninstall: pip
    Found existing installation: pip 21.2.3
    Uninstalling pip-21.2.3:
      Successfully uninstalled pip-21.2.3

检查环境

python3 -m pip uninstall datahub acryl-datahub || true  # sanity check - ok if it fails

收到这样的提示说明没有问题。

WARNING: Skipping datahub as it is not installed.
WARNING: Skipping acryl-datahub as it is not installed.

安装datahub，此步骤时间较长，耐心等待。

python3 -m pip install --upgrade acryl-datahub

收到这样的提示说明安装成功。

Successfully installed PyYAML-6.0 acryl-datahub-0.8.20.0 avro-1.11.0 avro-gen3-0.7.1 backports.zoneinfo-0.2.1 certifi-2021.10.8 charset-normalizer-2.0.9 click-8.0.3 click-default-group-1.2.2 docker-5.0.3 entrypoints-0.3 expandvars-0.7.0 idna-3.3 mypy-extensions-0.4.3 progressbar2-3.55.0 pydantic-1.8.2 python-dateutil-2.8.2 python-utils-2.6.3 pytz-2021.3 pytz-deprecation-shim-0.1.0.post0 requests-2.26.0 stackprinter-0.2.5 tabulate-0.8.9 toml-0.10.2 typing-extensions-3.10.0.2 typing-inspect-0.7.1 tzdata-2021.5 tzlocal-4.1 urllib3-1.26.7 websocket-client-1.2.3

最后我们看到datahub的版本情况。

[root@node01 bin]# python3 -m datahub version
DataHub CLI version: 0.8.20.0
Python version: 3.8.3 (default, Aug 10 2021, 14:25:56)
[GCC 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-44)]

随后启动datahub

python3 -m datahub docker quickstart

会经过漫长的下载过程，耐心等待。

开始启动，注意观察报错情况。如果网速不好，需要多执行几次。

如果可以看到如下显示，证明安装成功了。

访问ip:9002 输入 datahub datahub 登录

六、元数据信息的获取

登录到Datahub以后，会有一个友好的welcome页面。来提示如何进行元数据的抓取。

元数据摄入使用的是插件架构，你仅需要安装所需的插件。

摄入源有很多

插件名称       安装命令                              提供功能
mysql    pip install 'acryl-datahub[mysql]'       MySQL source

这里安装两个插件：

源：mysql

汇：datahub-rest

pip install 'acryl-datahub[mysql]'

安装的包较多，得到如下提示证明安装成功。

Installing collected packages: zipp, traitlets, pyrsistent, importlib-resources, attrs, wcwidth, tornado, pyzmq, pyparsing, pycparser, ptyprocess, parso, nest-asyncio, jupyter-core, jsonschema, ipython-genutils, webencodings, pygments, prompt-toolkit, pickleshare, pexpect, packaging, nbformat, matplotlib-inline, MarkupSafe, jupyter-client, jedi, decorator, cffi, backcall, testpath, pandocfilters, nbclient, mistune, jupyterlab-pygments, jinja2, ipython, defusedxml, debugpy, bleach, argon2-cffi-bindings, terminado, Send2Trash, prometheus-client, nbconvert, ipykernel, argon2-cffi, numpy, notebook, widgetsnbextension, toolz, ruamel.yaml.clib, pandas, jupyterlab-widgets, jsonpointer, tqdm, termcolor, scipy, ruamel.yaml, jsonpatch, ipywidgets, importlib-metadata, altair, sqlalchemy, pymysql, greenlet, great-expectations
Successfully installed MarkupSafe-2.0.1 Send2Trash-1.8.0 altair-4.1.0 argon2-cffi-21.3.0 argon2-cffi-bindings-21.2.0 attrs-21.3.0 backcall-0.2.0 bleach-4.1.0 cffi-1.15.0 debugpy-1.5.1 decorator-5.1.0 defusedxml-0.7.1 great-expectations-0.13.49 greenlet-1.1.2 importlib-metadata-4.10.0 importlib-resources-5.4.0 ipykernel-6.6.0 ipython-7.30.1 ipython-genutils-0.2.0 ipywidgets-7.6.5 jedi-0.18.1 jinja2-3.0.3 jsonpatch-1.32 jsonpointer-2.2 jsonschema-4.3.2 jupyter-client-7.1.0 jupyter-core-4.9.1 jupyterlab-pygments-0.1.2 jupyterlab-widgets-1.0.2 matplotlib-inline-0.1.3 mistune-0.8.4 nbclient-0.5.9 nbconvert-6.3.0 nbformat-5.1.3 nest-asyncio-1.5.4 notebook-6.4.6 numpy-1.21.5 packaging-21.3 pandas-1.3.5 pandocfilters-1.5.0 parso-0.8.3 pexpect-4.8.0 pickleshare-0.7.5 prometheus-client-0.12.0 prompt-toolkit-3.0.24 ptyprocess-0.7.0 pycparser-2.21 pygments-2.10.0 pymysql-1.0.2 pyparsing-2.4.7 pyrsistent-0.18.0 pyzmq-22.3.0 ruamel.yaml-0.17.19 ruamel.yaml.clib-0.2.6 scipy-1.7.3 sqlalchemy-1.3.24 termcolor-1.1.0 terminado-0.12.1 testpath-0.5.0 toolz-0.11.2 tornado-6.1 tqdm-4.62.3 traitlets-5.1.1 wcwidth-0.2.5 webencodings-0.5.1 widgetsnbextension-3.5.2 zipp-3.6.0

随后检查安装的插件情况，Datahub是插件式的安装方式。可以检查数据源获取插件Source，转换插件transformer，获取插件Sink。

 python3 -m datahub check plugins

可见Mysql插件和Rest接口插件已经安装，下面配置从 MySQL 获取元数据使用 Rest 接口将数据存储 DataHub。

vim mysql_to_datahub_rest.yml
# A sample recipe that pulls metadata from MySQL and puts it into DataHub
# using the Rest API.
source:
  type: mysql
  config:
    username: root
    password: 123456
    database: cnarea20200630

transformers:
  - type: "fully-qualified-class-name-of-transformer"
    config:
      some_property: "some.value"

sink:
  type: "datahub-rest"
  config:
    server: "http://ip:8080"

# datahub ingest -c mysql_to_datahub_rest.yml

随后是漫长的数据获取过程。

得到如下提示后，证明获取成功。

{datahub.cli.ingest_cli:83} - Finished metadata ingestion

Sink (datahub-rest) report:
{'records_written': 356,
 'warnings': [],
 'failures': [],
 'downstream_start_time': datetime.datetime(2021, 12, 28, 21, 8, 37, 402989),
 'downstream_end_time': datetime.datetime(2021, 12, 28, 21, 13, 10, 757687),
 'downstream_total_latency_in_seconds': 273.354698}
Pipeline finished with warnings

在此刷新datahub页面，mysql的元数据信息已经成功获取。

进入表中查看元数据的情况，表字段信息。

在之前展示元数据分析页也已经有了详细的展示。

至此我们完成了Datahub从0到1的搭建，在整个过程中除了简单的安装配置以外，基本没有进行任何代码研发工作。但是datahub还有更多的功能，比如对数据血缘的获取，在元数据获取的过程中进行转换操作等等。在未来的文章中也会进行更新这些功能的教程。

未完待续~

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