血缘系统 datahub + Sqllineage

1.说明

         业界比较主流的数据血缘系统，目前还没能达到与调度系统耦合，最大难点在于代码解析。当某张表下游太多时(特别是维度表)，展示也失去了意义，所以多用于排查某张应用表的上游从哪里开。使用方一般为对数仓表结构不太熟悉的业务/数据经理想要了解有哪些数据。

2.部署

2.1 yum 

yum install -y zlib-devel bzip2-devel \
openssl-devel ncurses-devel epel-release gcc gcc-c++ xz-devel readline-devel \
gdbm-devel sqlite-devel tk-devel db4-devel libpcap-devel libffi-devel

2.2 python 

# 下载
wget https://www.python.org/ftp/python/3.8.3/Python-3.8.3.tgz
tar -zxvf Python-3.8.3.tgz

# 安装
cd Python-3.8.3
./configure --prefix=/usr/local/python38
make && make install

# 软链接
ln -s /usr/local/python38/bin/python3.8 /usr/bin/python38
ln -s /usr/local/python38/bin/pip3.8 /usr/bin/pip38

# 验证
python38 -V
pip38 -V
pip38 install --upgrade pip

2.3 Docker-Compose 

vim /etc/docker/daemon.json
{
  "insecure-registries" : ["registry-1.docker.io/v2/"],
  "data-root": "/rainbow/docker"
}

systemctl daemon-reload
systemctl status docker.service
systemctl restart docker.service

# 配置yum的repo源头
yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo

#安装docker
sudo yum install docker-ce docker-ce-cli containerd.io

#下载docker-compose文件
curl -L https://github.com/docker/compose/releases/download/1.21.1/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` -o /usr/local/bin/docker-compose

#将文件复制到/usr/local/bin环境变量下面
mv docker-compose /usr/local/bin

#给他一个执行权限
chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

#查看是否安装成功
docker-compose -version

2.4 datahub安装

pip38 install --upgrade pip
python38 -m pip uninstall datahub acryl-datahub || true # sanity check - ok if it
pip38 install acryl-datahub==0.10.5 -i https://docker.mirrors.ustc.edu.cn/simple

# 报错1：包冲突
# 改为上面部署命令
pydantic-core 2.18.1 requires typing-extensions!=4.7.0,>=4.6.0
acryl-datahub 0.10.5 requires typing-extensions<4.6.0,>=3.10.0.2;

# 报错2
# 降级 ImportError: urllib3 v2 only supports OpenSSL 1.1.1+, currently the 'ssl' module is compiled with 'OpenSSL 1.0.2k-fips  26 Jan 2017'.
pip38 uninstall urllib3
pip38 install 'urllib3<2.0'

# 查看版本
python38 -m datahub version

# 下载docker镜像
wget https://github.com/datahub-project/datahub/blob/master/docker/quickstart/docker-compose.consumers-without-neo4j.quickstart.yml
docker pull acryldata/datahub-frontend-react:v0.13.1
docker pull acryldata/datahub-gms:v0.13.1
docker pull acryldata/datahub-kafka-setup:v0.13.1
docker pull acryldata/datahub-elasticsearch-setup:v0.13.1
docker pull acryldata/datahub-upgrade:v0.13.1
docker pull acryldata/datahub-mysgl-setup:v0.13.1
docker pull acryldata/datahub-actions:head
docker pull confluentinc/cp-schema-registry:7.4.0
docker pull confluentinc/cp-kafka:7.4.0
docker pull confluentinc/cp-zookeeper:7.4.0
docker pull elasticsearch:7.10.1
docker pull mysql:8.2

# 安装 
python38 -m datahub version
# 参考版本 https://hub.docker.com/r/linkedin/datahub-gms/tags?page=1&page_size=&ordering=&name=0.1
export DATAHUB_VERSION='v0.13.1'

# 启动方式1:默认启动
python38 -m datahub docker quickstart --mysql-port 53306 --zk-port 52181 --kafka-broker-port 59092 --schema-registry-port 58081 --elastic-port 59200
python38 -m datahub docker quickstart --stop

# 启动方式2:配置文件启动(自定义挂载券、端口)
python38 -m datahub docker quickstart -f /opt/datahub/docker-compose-without-neo4j.quickstart-volumn.yml --version=v0.13.1 --no-pull-images -d 

# 重新部署需要清理过期挂载券volumn!!!
docker volume ls
docker volume rm
docker container prune -f
docker volume prune -f
docker network prune -f
docker builder prune -f
docker ps -a

# 其他：清理所有未使用的镜像、容器、网络和存储卷
python38 -m docker system prune

2.5 导入hive元数据工具

# 安装摄入mysql插件
python38 -m datahub check plugins
pip38 install acryl-datahub[mysql]
python38 -m datahub ingest -c /root/datahub/mysql_to_datahub.yml

# 安装摄入hive插件
yum install cyrus-sasl  cyrus-sasl-lib  cyrus-sasl-plain cyrus-sasl-devel cyrus-sasl-gssapi  cyrus-sasl-md5
pip38 install sasl
pip38 install acryl-datahub[hive]

# 编辑导入脚本
vim pro-hive.yaml

source:
    type: hive
    config:
        host_port: '192.168.1.10:10000'
        include_views: false
        incremental_lineage: true
        scheme: 'hive'
        options:
            connect_args:
                auth: KERBEROS
                kerberos_service_name: hive
sink:
    type: "datahub-rest"
    config:
        server: 'http://192.168.1.10:58080'

# 执行命令
python38 -m datahub ingest -c pro-hive.yaml

2.6 Sqllineage

pip38 install sqllineage

3.血缘解析

3.1核心解析脚本

思路：

项目是git代码，通过扫描文件夹下面的sql或shell文件，提供过sqllineage进行解析，最终api写入datahub，项目涉及到一些sql清洗逻辑。

问题：

1. datahub血缘写入会覆盖之前的血缘，所以每次写入需要把当前表的血缘获取完整再写入，目前通过dict字典存储，最终再写入。
2. 每个项目的区别不太一样， 非纯sql文件解析会有异常，但最终执行会有sql文件，处理方式是将最终执行sql输出到中间sql文件夹，再最终sqllineage解析该文件。

# -*- coding: utf-8 -*-
# 多线程解析字段血缘到datahub
import json
from datetime import datetime
import os
import re
import subprocess
import sys

from sqllineage.runner import LineageRunner
import datahub.emitter.mce_builder as builder
from signal import SIGTERM

from m