Apache Griffin助力Spark Streaming流数据质量监控实战

2024-01-01 15:56:56

Apache Griffin是一个开源的大数据质量监控平台，它可以帮助您轻松地监控和管理您的流数据质量。在本教程中，我们将介绍如何使用Apache Griffin在Spark Streaming上进行流数据质量监控。

先决条件

Apache Griffin
Spark Streaming
Kafka

数据集

假设我们在不同的kafka主题（源、目标）中有两个流数据集，我们需要根据源数据集知道目标数据集的数据质量如何。为简单起见，假设两个主题的数据都是json字符串，如下所示：

源主题：
{
  "id": 1,
  "name": "John",
  "age": 20
}
{
  "id": 2,
  "name": "Mary",
  "age": 25
}

目标主题：
{
  "id": 1,
  "name": "John",
  "age": 22
}
{
  "id": 2,
  "name": "Mary",
  "age": 27
}

环境准备

首先，我们需要在Spark Streaming中配置Apache Griffin。具体步骤如下：

在Spark Streaming应用程序中添加Apache Griffin的依赖：

<dependency>
  <groupId>com.hortonworks.streamline</groupId>
  <artifactId>streamline-streams</artifactId>
  <version>1.1.0.0</version>
</dependency>

在Spark Streaming应用程序中初始化Apache Griffin客户端：

import com.hortonworks.streamline.streams.Streamline
val griffinClient = Streamline.getStreamingClient

在Spark Streaming应用程序中配置Apache Griffin的监控设置：

val griffinMonitoringSettings =
  StreamlineMonitoringSettings.newBuilder()
    .setCheckpointDir("/tmp/griffin-checkpoints")
    .setBatchDuration(Duration.ofSeconds(10))
    .build()

在Spark Streaming应用程序中启动Apache Griffin的监控：

griffinClient.startMonitoring(griffinMonitoringSettings)

数据质量监控

现在，我们可以使用Apache Griffin来监控流数据质量了。具体步骤如下：

在Apache Griffin中创建数据源：

griffinClient.createDataSource(
  DataSource.newBuilder()
    .setName("source-topic")
    .setType("kafka")
    .setKafkaTopic("source-topic")
    .build())

griffinClient.createDataSource(
  DataSource.newBuilder()
    .setName("target-topic")
    .setType("kafka")
    .setKafkaTopic("target-topic")
    .build())

在Apache Griffin中创建数据流：

griffinClient.createDataStream(
  DataStream.newBuilder()
    .setName("source-stream")
    .setDataSourceName("source-topic")
    .build())

griffinClient.createDataStream(
  DataStream.newBuilder()
    .setName("target-stream")
    .setDataSourceName("target-topic")
    .build())

在Apache Griffin中创建数据质量规则：

griffinClient.createRule(
  Rule.newBuilder()
    .setName("age-validation-rule")
    .setDataStreamName("target-stream")
    .setRuleDefinition("age > 18")
    .build())