Apache Griffin

一、概述

Apache Griffin是一個開源的數據質量解決方案，旨在幫助用戶快速準確地檢測和驗證大規模數據處理流水線中存在的數據質量問題，以達到滿足業務需求、保護數據價值和提升客戶體驗的目標。

Apache Griffin 功能強大，具有可擴展性，支持多種數據源和檢測規則。它與Hadoop, Spark和Flink等主流大數據技術無縫集成，可以與任何大小規模的集群環境一起協作。此外，Apache Griffin還提供了一個易於使用的Web界面，使得用戶能夠輕鬆地創建、查看和監控任務和規則，並且支持自動化調度、郵件報告和告警等功能。目前，Apache Griffin已被廣泛應用於各種大數據應用場景，如金融、電商、物流和醫療等行業，取得了良好的業績和反饋。

二、安裝和使用

Apache Griffin的安裝和使用非常簡單，分為以下幾個步驟：

1. 依賴

Apache Griffin的運行需要Java 8及以上版本，並且支持以下檢測引擎：

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

2. 下載

您可以通過Apache Griffin的官方網站下載最新的Apache Griffin版本。

http://griffin.apache.org/

3. 構建

構建Apache Griffin非常容易，只需執行以下命令即可獲得源碼並自動構建：

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

4. 運行

在構建成功後，您可以在griffin-dist/target目錄下找到自己需要的發行版本（如griffin-distribution-x.y.z-bin.tar.gz）並解壓縮，然後進入bin目錄執行以下命令即可啟動：

./griffin console

三、案例應用

Apache Griffin底層集成了各種開源數據質量檢測引擎，採用可配置化的規則定義方式，提供了靈活、強大的數據檢測和質量驗證功能。下面列舉了一些示例：

1. 數據重複性檢測

Apache Griffin 提供了一個簡單而又實用的功能來檢測數據重複性，只需一行代碼即可實現。以下代碼示例使用 Apache Spark 檢查訪問日誌的重複條目：

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. 數據缺失性檢測

Apache Griffin 提供了一個強大的功能，可以輕鬆檢測並報告缺失數據。以下代碼示例使用 Apache Flink 檢測電商網站中缺失的商品品類：

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. 數據準確性檢測

Apache Griffin 同時還支持各種檢測與識別數據準確性問題的規則，如日期範圍、數值範圍、數據類型等。以下是一個使用Apache Flink 檢測某電商網站上錯誤價格信息的示例：

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、總結

Apache Griffin 是一個非常實用的數據質量檢測解決方案，具有易用、靈活、高效等特點，支持多種數據源和檢測引擎，並且在大數據應用場景中被廣泛驗證和應用。在今後的實際應用中，我們相信Apache Griffin將不斷完善和發展，更好地支持業務需求和用戶期望。