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DataHUb的安装很简单:你有绿色上网就soeasy
前置条件,你已经运行好DataHub整个Docker-Compse服务
打开地址:http://host:9002/ 输入账号DataHub 密码DataHub
查看框架运行路线轨迹
第一步 源数据获取
(1.1)点击这里
(1.2)点击这里
(1.3)点击这里{选择数据源的类型}:以MYSQL示例
(1.4)点击这里{填写数据来源的基本信息}:
方式一:图形窗口填写
方式二:yaml配置填写
切换方式
(1.5)点击这里{数据源的配置填充}:不填充下面的filter默认会把整个数据库的表抓取过来;填充了可以按需抓取
(1.6)点击next{继续配置}:勾上开关继续下一步
(1.7)填写名称{跑起来}:带RUN按钮的
(1.8)漫长的等来{数据源的摄取:时间和你数据库的数据表多少有关}:会有两种结果
(1.9)失败了可以点击红蛇的Fial;查看执行日志日志
(2.0)继续完成配置有改动,然后接着跑;
数据摄取完成之后,点击左上角的图片回到首页
你就看得到具体摄取的MYSQL数据源是什么
点击Mysql图片;进入数据源查看
随便找几个数据库:以NIO示例(主要是这里面的表少)
随便进入一张表:查看数据是否对——-没问题,连注释都带来了
注意DataHub只会摄取数据源,可不会自动帮你分析这个Mysql数据库的血缘关系
所以还需要自己去解析数据表之间的血缘关系
血缘关系也许很懵:咱不管是什么 ,当成数据库表与表之间的ER图即可
偷一张图sqlflow:就长这样:
DataHub可不仅仅只是关系数据库血缘管理,万物皆是数据,数据之间皆有血缘关系
分析这个Mysql数据库的血缘关系:推送到DataHUb[!--empirenews.page--]
(1.1)下载官网的GitHub源码{datahub-0.12.1}|找到血缘分析推送示例代码文件
(1.2)表级别的没什么可说的:UI界面都可以配置:代码也可以操作:但是列级只有代码操作
表级别示例:
列级别示例
(1.3)表级别的血缘示例解读:示例代码是硬设置关系的,自己回写代码可以灵活使用
import datahub.emitter.mce_builder as builder
from datahub.emitter.rest_emitter import DatahubRestEmitter
# Construct a lineage object.
lineage_mce = builder.make_lineage_mce(
[
builder.make_dataset_urn("hive", "fct_users_deleted"), # Upstream 表的上游关系
],
builder.make_dataset_urn("hive", "logging_events"), # Downstream 表的下游关系
)
# Create an emitter to the GMS REST API.
emitter = DatahubRestEmitter("http://localhost:8080")
# Emit metadata!
emitter.emit_mce(lineage_mce)
执行:就 命令窗口 Python 文件名
(1.4)表级别的血缘示例最终效果 fct_users_deleted 两张表 logging_events有个线连起来,箭头表示下游
(1.5)列级的血缘关系:示例代码是硬设置某个表的某个字段和 另外表的某个字段关联
import datahub.emitter.mce_builder as builder
from datahub.emitter.mcp import MetadataChangeProposalWrapper
from datahub.emitter.rest_emitter import DatahubRestEmitter
from datahub.metadata.com.linkedin.pegasus2avro.dataset import (
DatasetLineageType,
FineGrainedLineage,
FineGrainedLineageDownstreamType,
FineGrainedLineageUpstreamType,
Upstream,
UpstreamLineage,
)
def datasetUrn(dataType,tbl):
return builder.make_dataset_urn(dataType, tbl,"PROD")
def fldUrn(dataType,tbl, fld):
return builder.make_schema_field_urn(datasetUrn(dataType,tbl), fld)
fineGrainedLineages = [
FineGrainedLineage(
upstreamType=FineGrainedLineageUpstreamType.FIELD_SET,
upstreams=[
fldUrn("mysql","datahub.task_info", "mid")
],
downstreamType=FineGrainedLineageDownstreamType.FIELD,
downstreams=[fldUrn("mysql","datahub.task_info_log", "task_id"),fldUrn("mysql","datahub.task_info_file", "task_info_id")]
),
]
# # this is just to check if any conflicts with existing Upstream, particularly the DownstreamOf relationship
upstream = Upstream(
dataset=datasetUrn("mysql","datahub.task_info"), type=DatasetLineageType.TRANSFORMED
)
fieldLineages = UpstreamLineage(
upstreams=[upstream], fineGrainedLineages=fineGrainedLineages
)
lineageMcp = MetadataChangeProposalWrapper(
# 这里必须刷新的是下游节点|刷新一个展示一个
entityUrn=datasetUrn("mysql","datahub.task_info_file"),
aspect=fieldLineages,
)
# Create an emitter to the GMS REST API.
emitter = DatahubRestEmitter("http://10.130.1.44:8080")
# Emit metadata!
emitter.emit_mcp(lineageMcp)
print('Success')
[!--empirenews.page--]
(1.5)列级的血缘关系:示例代码是硬设置某个表的某个字段和 另外表的某个字段关系 效果图
他这个上下游都是List类型,你可以自己写死很多个,或者代码从某些地方获取很多歌塞进去
很坑的是DataHUb需要每一个上下游节点都需要设置刷新一次,才会有完整的链路
例如:上面的例子有三个表:task_info_log 、 task_info 、task_info_file ;
task_info 上游节点:有两个下游节点:task_info_log 、 task_info_file
但是只能设置一个下游节点去刷新:这里代码设置的task_info_file刷新,那么只有task_info_file的血缘关系有,但是task_info_log的就没有展示出来:你需要 entityUrn=datasetUrn("mysql","datahub.task_info_file"),再重新写一次entityUrn=datasetUrn("mysql","datahub.task_info_log"),的刷新,才会两个都出来!
注意:总结 也就是你有多少个下游,就需要刷新多少个下游节点表:才会数据完整血缘关系
(1.6)都是直接先设置好上下游关系,字段即可:示例写死的,你可以动态获取让里面填充数据: Over
有的时候很不友好直接去声明血缘关系:这个硬梳理太痛苦:
解决方案
借助第三方开源框架sqllineage去解析SQL;从SQL自动提炼出上游表和下游表关系;然后自动执行脚本创建
你需要先安装:sqllineage :他是Python的框架,可以借助 pip install sqllineage 去安装
pip install sqllineage -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com
使用:sqllineage + DataHUb的API
此代码来源于网络大神:
核心是先sqllineage分析血缘上下游;然后构建列级血缘,最有还有个优化就是筛选下游所有的表
但是我这里执行最后优化刷新下游所有的表 反而无法生成列级别血缘关系;;只有注释掉才能生成
我的DataHUb版本是 v0.12.1 最新的,不知道是不是版本问题
from sqllineage.runner import LineageRunner
import datahub.emitter.mce_builder as builder
from datahub.emitter.mcp import MetadataChangeProposalWrapper
from datahub.emitter.rest_emitter import DatahubRestEmitter
from datahub.metadata.com.linkedin.pegasus2avro.dataset import (
DatasetLineageType,
FineGrainedLineage,
FineGrainedLineageDownstreamType,
FineGrainedLineageUpstreamType,
Upstream,
UpstreamLineage,
)
def datasetUrn(dataType,tbl):
return builder.make_dataset_urn(dataType, tbl,"PROD")
def fldUrn(dataType,tbl, fld):
return builder.make_schema_field_urn(datasetUrn(dataType,tbl), fld)
# lineage_emitter_dataset_finegrained_sample.py
# 语法:insert into demo 原始查询语句
sql = """insert
into
nio.fee_info (creator,
tenant_id,
updator)
select
A.creator,
B.tenant_id,
B.office_name
from
nio.archive_ledger_relationship A
left join nio.task_archive_borrowing B>sqllineage 分析再推送DataHUb的效果图
测试用表
-- nio.archive_ledger_relationship definition
CREATE TABLE `archive_ledger_relationship` (
`task_id` decimal(11,0) DEFAULT NULL COMMENT '委托单ID',
`archive_ledger_id` decimal(11,0) DEFAULT NULL COMMENT '归档台账ID',
`archive_type` varchar(64) COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '归档项类型',
`that_table_id` decimal(11,0) DEFAULT NULL COMMENT '归档记录文件ID',
`that_table_name` varchar(64) COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '归档关联表名',
`mid` int NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
`state_id` decimal(5,0) DEFAULT NULL COMMENT '状态',
`creator_id` decimal(11,0) DEFAULT NULL COMMENT '录入者Id',
`creator` varchar(31) COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '录入者',
`create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '录入时间',
`updator_id` decimal(11,0) DEFAULT NULL COMMENT '更新者Id',
`updator` varchar(31) COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '更新者',
`update_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '修改时间',
`tenant_id` decimal(11,0) DEFAULT NULL COMMENT '租户ID',
PRIMARY KEY (`mid`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=100 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_general_ci COMMENT='归档关联关系记录';
-- nio.fee_info definition
数据库NIO
CREATE TABLE `fee_info` (
`state_id` decimal(5,0) DEFAULT NULL COMMENT '状态',
`creator_id` decimal(11,0) DEFAULT NULL COMMENT '录入者Id',
`creator` varchar(31) DEFAULT NULL COMMENT '录入者',
`create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '录入时间',
`updator_id` decimal(11,0) DEFAULT NULL COMMENT '更新者Id',
`updator` varchar(31) DEFAULT NULL COMMENT '更新者',
`update_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '修改时间',
`tenant_id` decimal(11,0) DEFAULT NULL COMMENT '租户ID',
`mid` int NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
`fee_item_id` decimal(11,0) DEFAULT NULL COMMENT '收费项ID',
`fee_item_name` varchar(256) DEFAULT NULL COMMENT '收费项名称',
`fee_type` decimal(2,0) DEFAULT NULL COMMENT '收费依据',
`assets_info_id` decimal(11,0) DEFAULT NULL COMMENT '设备ID',
`assets_info_no` varchar(256) DEFAULT NULL COMMENT '设备编号/试验条目',
`price` decimal(15,2) DEFAULT NULL COMMENT '单价(元)',
`unit` decimal(2,0) DEFAULT NULL COMMENT '单位',
`coefficient` decimal(11,2) DEFAULT NULL COMMENT '系数',
`start_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '实际开始日期',
`end_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '实际结束日期',
`fee_time` decimal(11,2) DEFAULT NULL COMMENT '费用时间',
`fee` decimal(15,2) DEFAULT NULL COMMENT '费用(元)',
`status` decimal(2,0) DEFAULT NULL COMMENT '状态',
`remark` varchar(512) DEFAULT NULL COMMENT '备注',
`task_info_id` decimal(11,0) DEFAULT NULL COMMENT '任务单ID',
PRIMARY KEY (`mid`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=156 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci COMMENT='费用信息';
-- nio.task_archive_borrowing definition
CREATE TABLE `task_archive_borrowing` (
`borrowers` varchar(64) COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '借阅人',
`borrowers_user_id` decimal(11,0) DEFAULT NULL COMMENT '借阅人Id',
`office_name` varchar(255) COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '实验室',
`borrowing_days` decimal(11,0) DEFAULT NULL COMMENT '借阅天数',
`borrowing_desc` varchar(1024) COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '借阅原因',
`borrowing_status` varchar(36) COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '借阅状态',
`borrowing_date` datetime DEFAULT NULL COMMENT '借阅时间',
`borrowing_return_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '归还时间',
`borrowing_request_no` varchar(36) COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '借阅申请单号',
`test_category` varchar(36) COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '试验类型',
`approver` varchar(64) COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '审批人',
`approver_id` decimal(11,0) DEFAULT NULL COMMENT '审批人Id',
`msg` varchar(1024) COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '审批结果',
`mid` int NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
`state_id` decimal(5,0) DEFAULT NULL COMMENT '状态',
`creator_id` decimal(11,0) DEFAULT NULL COMMENT '录入者Id',
`creator` varchar(31) COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '录入者',
`create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '录入时间',
`updator_id` decimal(11,0) DEFAULT NULL COMMENT '更新者Id',
`updator` varchar(31) COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '更新者',
`update_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '修改时间',
`tenant_id` decimal(11,0) DEFAULT NULL COMMENT '租户ID',
`process_status` decimal(2,0) DEFAULT NULL COMMENT '流程状态',
`process_definition_id` varchar(256) COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '流程定义ID',
`process_definition_key` varchar(256) COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '流程定义KEY',
`process_instance_id` varchar(256) COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '流程实例ID',
`process_name` varchar(256) COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '流程名称',
`title` varchar(1024) COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '任务标题',
`apply_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '申请时间',
`applier_id` decimal(11,0) DEFAULT NULL COMMENT '申请者Id',
`applier_name` varchar(15) COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '申请者',
`applier_org_id` decimal(11,0) DEFAULT NULL COMMENT '申请组织Id',
`applier_org_name` varchar(256) COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '申请者组织',
`applier_org_level_code` varchar(256) COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '申请者组织层级码',
`url` varchar(1024) COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '表单地址',
PRIMARY KEY (`mid`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=100 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_general_ci COMMENT='归档借阅';
[!--empirenews.page--]
测试捯饬结束!!!!