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Java篇开始了！

目前开始更新 MyBatis，一起深入浅出！

目前已经更新到了：

• Hadoop（已更完）
• HDFS（已更完）
• MapReduce（已更完）
• Hive（已更完）
• Flume（已更完）
• Sqoop（已更完）
• Zookeeper（已更完）
• HBase（已更完）
• Redis （已更完）
• Kafka（已更完）
• Spark（已更完）
• Flink（已更完）
• ClickHouse（已更完）
• Kudu（已更完）
• Druid（已更完）
• Kylin（已更完）
• Elasticsearch（已更完）
• DataX（已更完）
• Tez（已更完）
• 数据挖掘（已更完）
• Prometheus（已更完）
• Grafana（已更完）
• 离线数仓（正在更新…）

章节内容

• Griffin架构 配置安装
• Livy 架构设计
• 解压配置 Hadoop Hive

主要特点

数据质量评估

Apache Griffin 支持基于规则和模型的质量评估。用户可以为数据集定义不同的质量规则，例如完整性、准确性、一致性、有效性和及时性等。通过这些规则，系统可以自动识别和标记质量问题。

质量规则定义和管理

用户可以自定义规则，使用 JSON 或其他标准格式来描述数据质量的各项要求。这些规则能够对数据进行周期性检查，并在发现问题时发出警报或进行自动修复。

灵活的数据源支持

Griffin 可以与多种数据源和平台集成，支持数据从 HDFS、Hive、Kafka、HBase 等数据存储中读取。它能够处理批处理和流处理两种模式的数据。

多维度数据质量监控

Apache Griffin 提供了多维度的数据质量监控功能，允许用户基于时间、地点、数据源等多个维度进行数据质量评估。这使得用户能够灵活地设置监控指标，获得更精细的质量控制。

可视化界面

Griffin 提供了一个可视化的界面，用户可以在其中查看数据质量评估的结果、数据质量报告、警告信息等。该界面使得管理者能够直观地监控和分析数据质量问题。

集成与兼容性

Griffin 与多种大数据平台高度集成，能够与现有的大数据基础设施兼容使用。例如，它可以与 Hadoop、Spark 等数据处理引擎协同工作，确保数据处理过程中的质量问题被及时发现和修正。

自动化修复

除了检测数据质量问题，Apache Griffin 还支持自动修复部分数据质量问题，比如自动填补缺失值或调整数据格式，减少人工干预。

扩展性

Griffin 提供了扩展的接口和插件机制，允许用户根据需要扩展数据质量检测功能，适应不同场景下的需求。

上节到了Griffin配置部分 下面继续

配置修改

pom.xml

修改 pom：

cd /opt/servers/griffin-0.5.0
vim service/pom.xml

修改内容约113行，加入MySQL的依赖：

<dependency><groupId>mysql</groupId><artifactId>mysql-connector-java</artifactId><version>${mysql.java.version}</version>
</dependency>

修改结果如下（这里注意MySQL的版本，我这里是MySQL8版本）：

application.properties

cd /opt/servers/griffin-0.5.0
vim service/src/main/resources/application.properties

server.port = 9876
spring.application.name=griffin_service
spring.datasource.url=jdbc:mysql://h123.wzk.icu:3306/quartz?autoReconnect=true&useSSL=false
spring.datasource.username=hive
spring.datasource.password=hive@wzk.icu
spring.jpa.generate-ddl=true
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
spring.jpa.show-sql=true
# Hive metastore
hive.metastore.uris=thrift://h123.wzk.icu:9083
hive.metastore.dbname=hivemetadata
hive.hmshandler.retry.attempts=15
hive.hmshandler.retry.interval=2000ms
# Hive cache time
cache.evict.hive.fixedRate.in.milliseconds=900000
# Kafka schema registry
kafka.schema.registry.url=http://localhost:8081
# Update job instance state at regular intervals
jobInstance.fixedDelay.in.milliseconds=60000
# Expired time of job instance which is 7 days that is604800000 milliseconds.Time unit only supports milliseconds
jobInstance.expired.milliseconds=604800000
# schedule predicate job every 5 minutes and repeat 12 timesat most
#interval time unit s:second m:minute h:hour d:day,onlysupport these four units
predicate.job.interval=5m
predicate.job.repeat.count=12
# external properties directory location
external.config.location=
# external BATCH or STREAMING env
external.env.location=
# login strategy ("default" or "ldap")
login.strategy=default
# ldap
ldap.url=ldap://hostname:port
ldap.email=@example.com
ldap.searchBase=DC=org,DC=example
ldap.searchPattern=(sAMAccountName={0})
# hdfs default name
fs.defaultFS=
# elasticsearch
elasticsearch.host=h123.wzk.icu
elasticsearch.port=9200
elasticsearch.scheme=http
# elasticsearch.user = user
# elasticsearch.password = password
# livy
livy.uri=http://0.0.0.0:8998/batches
livy.need.queue=false
livy.task.max.concurrent.count=20
livy.task.submit.interval.second=3
livy.task.appId.retry.count=3
# yarn url
yarn.uri=http://h123.wzk.icu:8088
# griffin event listener
internal.event.listeners=GriffinJobEventHook

对应的截图如下所示：

备注：

• 默认是8080，防止冲突修改为9876
• 需要启动Hive的Metastore服务
• 如果Griffin、MySQL没有在同一台节点上，需要确认可以远程登录！

quartz.properties

cd /opt/servers/griffin-0.5.0
vim service/src/main/resources/quartz.properties

修改内容：

# 将第26行修改为以下内容
org.quartz.jobStore.driverDelegateClass=org.quartz.impl.jdbcjobstore.StdJDBCDelegate

修改内容如下所示：

sparkProperties.json

修改配置文件

cd /opt/servers/griffin-0.5.0
vim service/src/main/resources/sparkProperties.json

修改内容如下：spark.yarn.dist.files

{"file": "hdfs:///griffin/griffin-measure.jar","className": "org.apache.griffin.measure.Application","name": "griffin","queue": "default","numExecutors": 2,"executorCores": 1,"driverMemory": "1g","executorMemory": "1g","conf": {"spark.yarn.dist.files": "hdfs:///spark/spark_conf/hive-site.xml"},"files": []
}

修改的内容如下所示：

env_batch.json

继续修改对应的配置文件：

cd /opt/servers/griffin-0.5.0
vim service/src/main/resources/env/env_batch.json

修改的内容如下：

{"spark": {"log.level": "WARN"},"sinks": [{"type": "CONSOLE","config": {"max.log.lines": 10}},{"type": "HDFS","config": {"path": "hdfs:///griffin/persist","max.persist.lines": 10000,"max.lines.per.file": 10000}},{"type": "ELASTICSEARCH","config": {"method": "post","api": "http://h123.wzk.icu:9200/griffin/accuracy","connection.timeout": "1m","retry": 10}}],"griffin.checkpoint": []
}

备注：

• 修改config.api的地址

正式编译

cd /opt/servers/griffin-0.5.0
mvn -Dmaven.test.skip=true clean install

备注：

• 编译过程中需要下载500M的jar包
• 如果修改了前面的配置文件 需要重新编译

执行过程如下所示：

Jar拷贝

编译完成之后，会在service和measure模块的target目录下分别看到service-0.5.0.jar 和 measure-0.5.0.jar 两个jar，将这两个jar分别拷贝到服务器de 目录下：

cd /opt/servers/griffin-0.5.0/service/target
cp service-0.5.0.jar /opt/servers/griffin-0.5.0/
cd /opt/servers/griffin-0.5.0/measure/target
cp measure-0.5.0.jar /opt/lagou/servers/griffin-0.5.0/griffin-measure.jarcd /opt/lagou/servers/griffin-0.5.0
hdfs dfs -mkdir /griffin
hdfs dfs -put griffin-measure.jar /griffin

备注：Spark在YARN集群上执行任务时，需要到HDFS的/griffin目录下加载griffin-measure.jar，避免发生org.apache.griffin.measure.Application找不到的错误

启动服务

启动Griffin管理后台：

cd /opt/servers/griffin-0.5.0
nohup java -jar service-0.5.0.jar>service.out 2>&1 &

启动之后，我们需要访问地址：

http://h122.wzk.icu:9876

访问的结果如下图所示：