Spline Spark Agent使用指南

Spline Spark Agent使用指南

spline-spark-agent Spline agent for Apache Spark 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spline-spark-agent

1. 项目介绍

Spline Spark Agent 是Apache Spark的一个补充模块，由Absa OSS开发并维护，专注于捕捉Spark作业运行时的数据血缘信息。它作为一个Scala库嵌入到Spark驱动程序中，监听Spark事件，并记录逻辑执行计划。采集到的元数据随后被传递给血缘分发器，可以基于选择的分发器类型（如通过REST API或Kafka发送至Spline服务器）或以其他方式处理。该代理既可与Spline服务器一起使用，也可单独使用，适用于不同场景。

2. 快速启动

环境准备

确保你的环境已经配置了Apache Spark以及Scala。本示例将基于Spark 3.0和Scala 2.12版本进行。

安装Spline Agent

你可以通过以下命令添加Spline Spark Agent到你的Spark作业中，这里以Python为例：

pyspark --packages za.co.absa.spline.agent.spark:spark-3.0-spline-agent-bundle_2.12:2.2.0 \
       --conf "spark.sql.queryExecutionListeners=za.co.absa.spline.harvester.listener.SplineQueryExecutionListener" \
       --conf "spark.spline.producer.url=http://localhost:8080/producer"

这段命令告诉Spark在执行SQL查询时使用Spline监听器，并指定了Spline生产者的URL，用于发送捕获的血缘数据。

运行Spark作业

确保你的Spline服务器正在运行，并监听指定的URL（在这个例子中是http://localhost:8080/producer）。接下来，启动你的Spark作业，所有的数据血缘将会被捕获并发送到Spline服务器。

3. 应用案例和最佳实践

在实际应用中，Spline Spark Agent常用于数据治理和审计，确保你能追踪到从数据源到数据最终存储的每一步转换。最佳实践中，建议：

• 配置自动化: 利用Spark的配置文件或命令行参数固定Spline监听器，避免每次手动设置。
• 监控Spline服务器: 确保服务器稳定运行，及时查看血缘信息，用于数据分析、故障排查。
• 定制化分发策略: 根据业务需求，可能需要自定义血缘分发器或过滤特定的血缘记录。

4. 典型生态项目

Spline不是一个孤立的工具，它可以与数据仓库、大数据生态系统中的其他组件结合使用，例如与Hadoop HDFS、Delta Lake、甚至云存储服务集成，实现全面的数据流跟踪。在企业级数据管道中，Spline常与数据质量检查、合规性审核和数据资产管理工具配合，形成强大的数据治理方案。

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通过以上步骤，你可以快速启用并利用Spline Spark Agent来增强你的Spark应用的数据血缘管理能力，进一步提升数据管道的透明度和可追溯性。记住，有效的数据血缘管理对于理解和优化数据流程至关重要。

spline-spark-agent Spline agent for Apache Spark 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spline-spark-agent