Dagster中的数据新鲜度检查：确保数据时效性的利器-优快云博客

在当今数据驱动的世界中，数据的时效性至关重要。过期的数据可能导致错误的决策、业务中断以及客户满意度下降。为了应对这一挑战，Dagster提供了强大的数据新鲜度检查功能，帮助用户识别和监控数据的更新状态。本文将深入探讨Dagster中的数据新鲜度检查，包括其定义、应用场景、实现步骤以及高级功能，帮助您更好地管理和维护数据资产。

一、数据新鲜度检查概述

数据新鲜度检查是一种用于识别数据资产是否按时更新的工具。它可以帮助用户发现由于管道错误、调度失败、运行队列积压或运行时间过长等原因导致的陈旧数据。此外，数据新鲜度检查还可以传达数据的SLA（服务级别协议），使下游数据消费者了解数据更新的预期频率。

在这里插入图片描述

1.1 数据新鲜度检查的应用场景

管道错误：当数据管道因错误而失败时，数据可能无法按时更新。
调度失败：如果数据管道未被正确调度，数据更新可能会延迟。
运行队列积压：当运行队列积压时，数据管道的执行可能会被延迟。
运行时间过长：如果数据管道的执行时间超过预期，数据更新可能会延迟。

1.2 数据新鲜度检查的优势

及时发现问题：通过定期检查数据的更新状态，可以及时发现数据陈旧的问题。
提高数据质量：确保数据按时更新，提高数据的准确性和可靠性。
支持SLA管理：通过定义数据新鲜度检查，可以明确数据的更新频率，支持SLA管理。

二、Dagster中的数据新鲜度检查实现

Dagster提供了多种方式来实现数据新鲜度检查，包括对可物化资产和外部资产的检查。下面我们将详细介绍如何定义和使用数据新鲜度检查。

2.1 可物化资产的数据新鲜度检查

可物化资产是指由Dagster管理的资产，其更新状态可以通过Dagster的物化机制进行跟踪。以下是一个示例，展示如何为可物化资产定义数据新鲜度检查。

2.1.1 定义数据新鲜度检查

首先，我们需要定义一个数据新鲜度检查，用于判断资产是否在指定时间内更新。Dagster提供了build_last_update_freshness_checks函数来创建基于资产最后更新时间的数据新鲜度检查。

from datetime import timedelta
import dagster as dg

@dg.asset
def hourly_sales(context: dg.AssetExecutionContext):
    context.log.info("Fetching and emitting hourly sales data")

# 定义数据新鲜度检查
hourly_sales_freshness_check = dg.build_last_update_freshness_checks(
    assets=[hourly_sales],
    lower_bound_delta=timedelta(hours=1)  # 如果资产的最后更新时间超过1小时，则检查失败
)

在这个示例中，我们定义了一个名为hourly_sales的资产，并为其创建了一个数据新鲜度检查。如果该资产的最后更新时间超过1小时，检查将失败。

2.1.2 定义调度或传感器

为了确保数据新鲜度检查能够定期执行，我们需要定义一个调度或传感器。Dagster提供了build_sensor_for_freshness_checks函数来创建传感器。

# 定义数据新鲜度检查传感器
freshness_checks_sensor = dg.build_sensor_for_freshness_checks(
    freshness_checks=hourly_sales_freshness_check
)

2.1.3 将数据新鲜度检查和调度/传感器添加到Definitions对象

最后，我们需要将数据新鲜度检查和相关的调度或传感器添加到Dagster的Definitions对象中，以便Dagster能够识别和执行它们。

@dg.definitions
def resources():
    return dg.Definitions(
        assets=[hourly_sales],
        freshness_checks=[hourly_sales_freshness_check],
        sensors=[freshness_checks_sensor]
    )

2.2 外部资产的数据新鲜度检查

对于外部资产（如数据库表、API数据等），Dagster无法直接跟踪其更新状态。因此，我们需要通过手动或自动的方式获取外部资产的最后更新时间，并将其作为元数据传递给Dagster。

2.2.1 定义外部资产和数据新鲜度检查

以下是一个示例，展示如何为外部资产定义数据新鲜度检查，并通过Snowflake数据库获取资产的最后更新时间。

from datetime import timedelta
import dagster_snowflake as dg_snowflake
import dagster as dg

@dg.observable_source_asset
def hourly_sales(snowflake: dg_snowflake.SnowflakeResource):
    table_name = "hourly_sales"
    with snowflake.get_connection() as conn:
        freshness_results = dg_snowflake.fetch_last_updated_timestamps(
            snowflake_connection=conn.cursor(),
            tables=[table_name],
            schema="PUBLIC"
        )
        return dg.ObserveResult(
            asset_key=table_name,
            metadata={
                "dagster/last_updated_timestamp": dg.MetadataValue.timestamp(freshness_results[table_name])
            }
        )

# 定义数据新鲜度检查
hourly_sales_freshness_check = dg.build_last_update_freshness_checks(
    assets=[hourly_sales],
    lower_bound_delta=timedelta(hours=1)  # 如果资产的最后更新时间超过1小时，则检查失败
)

# 定义调度以定期检查外部资产的更新状态
freshness_check_schedule = dg.ScheduleDefinition(
    job=dg.define_asset_job("hourly_sales_observation_job", selection=dg.AssetSelection.keys("hourly_sales")),
    cron_schedule="* * * * *"  # 每分钟运行一次，实际应用中可以根据需要调整频率
)

在这个示例中，我们定义了一个名为hourly_sales的外部资产，并通过Snowflake数据库获取其最后更新时间。然后，我们为该资产创建了一个数据新鲜度检查，并定义了一个调度以定期执行该检查。

2.2.2 将外部资产和数据新鲜度检查添加到Definitions对象

最后，我们需要将外部资产和数据新鲜度检查添加到Dagster的Definitions对象中。

@dg.definitions
def resources():
    return dg.Definitions(
        assets=[hourly_sales],
        freshness_checks=[hourly_sales_freshness_check],
        schedules=[freshness_check_schedule]
    )

三、高级功能：异常检测

Dagster+ Pro用户可以使用异常检测功能来识别数据更新是否异常。与基于时间窗口的数据新鲜度检查不同，异常检测功能利用时间序列异常检测模型来判断数据是否按时更新。

3.1 定义异常检测数据新鲜度检查

以下是一个示例，展示如何为资产定义异常检测数据新鲜度检查。

from dagster_cloud.anomaly_detection import build_anomaly_detection_freshness_checks
import dagster as dg

@dg.observable_source_asset
def hourly_sales():
    # 定义资产逻辑
    pass

# 定义异常检测数据新鲜度检查
freshness_checks = build_anomaly_detection_freshness_checks(
    assets=[hourly_sales],
    params=None  # 可以根据需要传递参数
)