Apache Griffin

一、概述

Apache Griffin是一个开源的数据质量解决方案，旨在帮助用户快速准确地检测和验证大规模数据处理流水线中存在的数据质量问题，以达到满足业务需求、保护数据价值和提升客户体验的目标。

Apache Griffin 功能强大，具有可扩展性，支持多种数据源和检测规则。它与Hadoop, Spark和Flink等主流大数据技术无缝集成，可以与任何大小规模的集群环境一起协作。此外，Apache Griffin还提供了一个易于使用的Web界面，使得用户能够轻松地创建、查看和监控任务和规则，并且支持自动化调度、邮件报告和告警等功能。目前，Apache Griffin已被广泛应用于各种大数据应用场景，如金融、电商、物流和医疗等行业，取得了良好的业绩和反馈。

二、安装和使用

Apache Griffin的安装和使用非常简单，分为以下几个步骤：

1. 依赖

Apache Griffin的运行需要Java 8及以上版本，并且支持以下检测引擎：

-Spark engine（Spark）
-Flink engine（Flink）
-Griffin-Schedule（Quartz）

2. 下载

您可以通过Apache Griffin的官方网站下载最新的Apache Griffin版本。

http://griffin.apache.org/

3. 构建

构建Apache Griffin非常容易，只需执行以下命令即可获得源码并自动构建：

git clone https://github.com/apache/griffin.git
cd griffin
mvn clean package -DskipTests

4. 运行

在构建成功后，您可以在griffin-dist/target目录下找到自己需要的发行版本（如griffin-distribution-x.y.z-bin.tar.gz）并解压缩，然后进入bin目录执行以下命令即可启动：

./griffin console

三、案例应用

Apache Griffin底层集成了各种开源数据质量检测引擎，采用可配置化的规则定义方式，提供了灵活、强大的数据检测和质量验证功能。下面列举了一些示例：

1. 数据重复性检测

Apache Griffin 提供了一个简单而又实用的功能来检测数据重复性，只需一行代码即可实现。以下代码示例使用 Apache Spark 检查访问日志的重复条目：

import org.apache.griffin.measure.process.temp.TimeRange
import org.apache.griffin.measure.rule.expr._
import org.apache.griffin.measure.rule.plan._
import org.apache.griffin.measure.utils.JsonUtil._
import org.apache.griffin.measure.utils.ParamUtil._

// define source
val sourceName = "log_20161026"
val dataSourceParams = Map(
  "file.name" -> "/path/to/access.log",
  "delimiter" -> ","
)

val addTimestampFunc: (Iterator[String]) => Iterator[String] = (it: Iterator[String]) => {
  it.map(line => line + "," + System.currentTimeMillis)
}

val logSource = Source(sourceName, StreamingSource(addTimestampFunc, dataSourceParams))

// define rule
val ruleName = "log_20161026_duplicate"
val ruleExpr = And(Within(TimeRange("2016-10-26 00:00:00", "2016-10-26 23:59:59")),
  DistinctCount("remote_ip", false, Some("cnt")) > LongTypeValue(1)
)

val rule = Rule(ruleName, ruleExpr)

// define plan
val plan = Plan("test", logSource, Seq(rule), Seq())

// define measure and execute
val measure = GriffinMeasure(Seq(plan), Map[String, Any]())
val resultRDD = measure.execute(ssc.sparkContext)
resultRDD.map(stringify).saveAsTextFile("hdfs://path/to/result")

2. 数据缺失性检测

Apache Griffin 提供了一个强大的功能，可以轻松检测并报告缺失数据。以下代码示例使用 Apache Flink 检测电商网站中缺失的商品品类：

val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
val senv = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

val batchDataContext = BatchDataContext(env, Seq(
  Lineage("order_lines", "order_lines", "2016-10-25"),
  Lineage("products", "products", "v1"),
  Lineage("categories", "categories", "v1")
))
batchDataContext.setData("order_lines",
  Seq(
    "100,clothing,123.4",
    "200,electronics,10.4"
  ))
batchDataContext.setData("products",
  Seq(
    "123,iphone,electronics",
    "345,shoes,clothing"
  ))
batchDataContext.setData("categories",
  Seq(
    "electronics",
    "clothing"
  ))

val streamingDataContext = StreamingDataContext(senv, Seq(
  Lineage("order_lines", "order_lines", "2020-01-01"),
  Lineage("products", "products", "v1"),
  Lineage("categories", "categories", "v1")
))
streamingDataContext.setData("order_lines", Seq())

val measure = GriffinStreamingMeasure("test", batchDataContext, streamingDataContext,
  Map[String, Any](), None, None)

val result = measure.execute(senv, 1.0)
result.print()

3. 数据准确性检测

Apache Griffin 同时还支持各种检测与识别数据准确性问题的规则，如日期范围、数值范围、数据类型等。以下是一个使用Apache Flink 检测某电商网站上错误价格信息的示例：

val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
val senv = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

val batchDataContext = BatchDataContext(env, Seq(
  Lineage("order_lines", "order_lines", "2016-10-25"),
  Lineage("products", "products", "v1")
))

batchDataContext.setData("order_lines",
  Seq(
    "100,clothing,123.4,2016-10-25",
    "200,electronics,10.4,2016-10-26"
  ))
batchDataContext.setData("products",
  Seq(
    "123,iphone,electronics,5999.00",
    "345,shoes,clothing,199.00"
  ))

val streamingDataContext = StreamingDataContext(senv, Seq(
  Lineage("order_lines", "order_lines", "2020-01-01"),
  Lineage("products", "products", "v1")
))
streamingDataContext.setData("order_lines", Seq())

val rule = Rule("test_rule", And(
  GreaterThan("price", 50.0),
  LessThan("price", 5000.0),
  InInterval("order_time", "2016-10-25", "2016-10-25"),
  MatchPattern("product_name", ".+electronics.+", true),
  MatchType("price", DecimalType())
))
val measure = GriffinStreamingMeasure("test", batchDataContext, streamingDataContext,
  Map[String, Any](), Some(Seq(rule)), None)

val result = measure.execute(senv, 1.0)
result.print()

四、总结

Apache Griffin 是一个非常实用的数据质量检测解决方案，具有易用、灵活、高效等特点，支持多种数据源和检测引擎，并且在大数据应用场景中被广泛验证和应用。在今后的实际应用中，我们相信Apache Griffin将不断完善和发展，更好地支持业务需求和用户期望。