开源数据血缘和元数据管理框架DataHub的血缘摄取 V0.12.1版本

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

（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')

（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 on
    B.mid = A.archive_ledger_id
where
    A.state_id = 1"""
# 获取sql血缘
result = LineageRunner(sql, dialect="ansi")
print(result)

# 获取sql中的下游表名
targetTableName = result.target_tables[0].__str__()

print('======打印列级血缘结果Begin=========')
 
# 打印列级血缘结果
result.print_column_lineage()
 
print('======打印列级血缘结果End=========')
 
# 获取列级血缘
lineage = result.get_column_lineage
 
# 字段级血缘list
fineGrainedLineageList = []
 
# 用于冲突检查的上游list
upStreamsList = []


# 遍历列级血缘
for columnTuples in lineage():
    # 上游list
    upStreamStrList = []
 
    # 下游list
    downStreamStrList = []
 
    # 逐个字段遍历
    for column in columnTuples:
 
        # 元组中最后一个元素为下游表名与字段名，其他元素为上游表名与字段名
 
        # 遍历到最后一个元素，为下游表名与字段名
        if columnTuples.index(column) == len(columnTuples) - 1:
            downStreamFieldName = column.raw_name.__str__()
            downStreamTableName = column.__str__().replace('.' + downStreamFieldName, '').__str__()
 
            print('下游表名：' + downStreamTableName)
            print('下游字段名：' + downStreamFieldName)
 
            downStreamStrList.append(fldUrn("mysql",downStreamTableName, downStreamFieldName))
        else:
            upStreamFieldName = column.raw_name.__str__()
            upStreamTableName = column.__str__().replace('.' + upStreamFieldName, '').__str__()
 
            print('上游表名：' + upStreamTableName)
            print('上游字段名：' + upStreamFieldName)
 
            upStreamStrList.append(fldUrn("mysql",upStreamTableName, upStreamFieldName))
 
            # 用于检查上游血缘是否冲突
            upStreamsList.append(Upstream(dataset=datasetUrn("mysql",upStreamTableName), type=DatasetLineageType.TRANSFORMED))
 
    fineGrainedLineage = FineGrainedLineage(upstreamType=FineGrainedLineageUpstreamType.DATASET,
                                            upstreams=upStreamStrList,
                                            downstreamType=FineGrainedLineageDownstreamType.FIELD_SET,
                                            downstreams=downStreamStrList)
 
    fineGrainedLineageList.append(fineGrainedLineage)

fieldLineages = UpstreamLineage(
    upstreams=upStreamsList, fineGrainedLineages=fineGrainedLineageList
)
 
lineageMcp = MetadataChangeProposalWrapper(
    entityUrn=datasetUrn("mysql",targetTableName),  # 下游表名
    aspect=fieldLineages
)
 
# 调用datahub REST API
emitter = DatahubRestEmitter('http://10.130.1.44:8080') # datahub server
 
# Emit metadata!
emitter.emit_mcp(lineageMcp)
 
#将表之间血缘关系进一步上传，弥补字段级血缘关系解析来源表少一部分的问题
 

# for target_table in result.target_tables:
#     target_table=str(target_table)
#     print("目标刷新表=>"+target_table)
#     input_tables_urn = []
#     for source_table in result.source_tables:
#         source_table=str(source_table)
#         input_tables_urn.append(builder.make_dataset_urn("mysql", source_table))
#         print(input_tables_urn)
#     lineage_mce = builder.make_lineage_mce(
#     input_tables_urn,
#     builder.make_dataset_urn("mysql", target_table),
#     )
#     emitter.emit_mce(lineage_mce)
#     try:
#         emitter.emit_mce(lineage_mce)
#         print("添加数仓表 【{}】血缘成功".format(target_table))
#     except Exception as e:
#         print("添加数仓表 【{}】血缘失败".format(target_table))
#         print(e)
#         break

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';

测试捯饬结束！！！！