随着数字化转型的工作推进，数据治理的工作已经被越来越多的公司提上了日程。作为新一代的元数据管理平台，Datahub在近一年的时间里发展迅猛，大有取代老牌元数据管理工具Atlas之势。国内Datahub的资料非常少，大部分公司想使用Datahub作为自己的元数据管理平台，但可参考的资料太少。
所以整理了这份文档供大家学习使用。 本文档基于Datahub最新的0.8.20版本，整理自部分官网内容，各种博客及实践过程。
通过本文档，可以快速的入门Datahub，成功的搭建Datahub并且获取到数据库的元数据信息。是从0到1的入门文档。
文档共分为6个部分，层级结构如下图所示。
一、数据治理与元数据管理
1、背景
为什么要做数据治理？ 业务繁多，数据繁多，业务数据不断迭代。人员流动，文档不全，逻辑不清楚，对于数据很难直观理解，后期很难维护。
在大数据研发中，原始数据就有着非常多的数据库，数据表。
而经过数据的聚合以后，又会有很多的维度表。
近几年来数据的量级在疯狂的增长，由此带来了系列的问题。作为对人工智能团队的数据支撑，我们听到的最多的质疑是 “正确的数据集”，他们需要正确的数据用于他们的分析。我们开始意识到，虽然我们构建了高度可扩展的数据存储，实时计算等等能力，但是我们的团队仍然在浪费时间寻找合适的数据集来进行分析。
也就是说我们缺乏对数据资产的管理。事实上，有很多公司都提供了开源的解决方案来解决上述问题，这也就是数据发现与元数据管理工具。
2、元数据管理
简单地说，元数据管理是为了对数据资产进行有效的组织。它使用元数据来帮助管理他们的数据。它还可以帮助数据专业人员收集、组织、访问和丰富数据，以支持数据治理。
三十年前，数据资产可能是 Oracle 数据库中的一张表。然而，在现代企业中，我们拥有一系列令人眼花缭乱的不同类型的数据资产。可能是关系数据库或 NoSQL 存储中的表、实时流量数据、 AI 系统中的功能、指标平台中的指标，数据可视化工具中的仪表板。
现代元数据管理应包含所有这些类型的数据资产，并使数据工作者能够更高效地使用这些资产完成工作。
所以，元数据管理系统应具备的功能如下：
搜索和发现：数据表、字段、标签、使用信息
访问控制：访问控制组、用户、策略
数据血缘：管道执行、查询
合规性：数据隐私/合规性注释类型的分类
数据管理：数据源配置、摄取配置、保留配置、数据清除策略
AI 可解释性、再现性：特征定义、模型定义、训练运行执行、问题陈述
数据操作：管道执行、处理的数据分区、数据统计
数据质量：数据质量规则定义、规则执行结果、数据统计
3、架构与开源方案
下面介绍元数据管理的架构实现，不同的架构都对应了不同的开源实现。
下图描述了第一代元数据架构。它通常是一个经典的单体前端（可能是一个 Flask 应用程序），连接到主要存储进行查询（通常是 MySQL/Postgres），一个用于提供搜索查询的搜索索引（通常是 Elasticsearch），并且对于这种架构的第 1.5 代表，也许一旦达到关系数据库的“递归查询”限制，就使用了处理谱系（通常是 Neo4j）图形查询的图形索引。
很快，第二代的架构就出现了。单体应用程序已拆分为位于元数据存储数据库前面的服务。该服务提供了一个 API，允许使用推送机制将元数据写入系统。
第三代架构是基于事件的元数据管理架构，客户可以根据他们的需要以不同的方式与元数据数据库交互。
元数据的低延迟查找、对元数据属性进行全文和排名搜索的能力、对元数据关系的图形查询以及全扫描和分析能力。
Datahub 就是采用的这种架构。
下图是当今元数据格局的简单直观表示：
（包含部分非开源方案）
二、Datahub简介
首先，阿里云也有一款名为DataHub的产品，是一个流式处理平台，本文所述DataHub与其无关。
数据治理是大佬们最近谈的一个火热的话题。不管国家层面，还是企业层面现在对这个问题是越来越重视。数据治理要解决数据质量，数据管理，数据资产，数据安全等问题。而数据治理的关键就在于数据管理，我们要知道数据的来龙去脉，才能对数据进行全方位的管理，监控，洞察。
DataHub是由LinkedIn的数据团队开源的一款提供元数据搜索与发现的工具。
提到LinkedIn，不得不想到大名鼎鼎的Kafka，Kafka就是LinkedIn开源的。LinkedIn开源的Kafka直接影响了整个实时计算领域的发展，而LinkedIn的数据团队也一直在探索数据治理的问题，不断努力扩展其基础架构，以满足不断增长的大数据生态系统的需求。随着数据的数量和丰富性的增长，数据科学家和工程师要发现可用的数据资产，了解其出处并根据见解采取适当的行动变得越来越具有挑战性。为了帮助增长的同时继续扩大生产力和数据创新，创建了通用的元数据搜索和发现工具DataHub。
市面上常见的元数据管理系统有如下几个：
a) linkedin datahub:
https://github.com/linkedin/datahub
b) apache atlas:
https://github.com/apache/atlas
c) lyft amundsen
https://github.com/lyft/amundsen
atlas对hive有非常好的支持，但是部署起来非常的吃力。amundsen还是一个新兴的框架，还没有release版本，未来可能会发展起来还需要慢慢观察。
综上，datahub是目前的一颗新星，只是目前datahub的资料还较少，未来我们将持续关注与更新datahub的更多资讯。
目前datahub的github星数已经达到4.3k。
Datahub官网
Datahub官网对于其描述为Data ecosystems are diverse — too diverse. DataHub's extensible metadata platform enables data discovery, data observability and federated governance that helps you tame this complexity.
数据生态是多样的，而 DataHub提供了可扩展的元数据管理平台，可以满足数据发现，数据可观察与治理。这也极大的解决了数据复杂性的问题。
Datahub提供了丰富的数据源支持与血缘展示。
在获取数据源的时候，只需要编写简单的yml文件就可以完成元数据的获取。
在数据源的支持方面，Datahub支持druid，hive，kafka，mysql，oracle，postgres，redash，metabase，superset等数据源，并支持通过airflow的数据血缘获取。可以说实现了从数据源到BI工具的全链路的数据血缘打通。
三、Datahub界面
通过Datahub的页面我们来简单了解下Datahub所能满足的功能。
1、首页
首先，在登录到Datahub以后就进入了Datahub首页，首页中提供了Datahub的菜单栏，搜索框和元数据信息列表。这是为了让大家可以快速的对元数据进行管理。
元数据信息中按照数据集，仪表板，图表等类型进行了分类。
再往下看是平台信息，在这当中包括了Hive，Kafka，Airflow等平台信息的收集。
下面其实是一些搜索的统计信息。用于统计最近以及最流行的搜索结果。
包括一些标签和术语表信息。
2、分析页面
分析页面是对元数据信息的统计，也是对使用datahub的用户信息的统计。
可以理解为一个展示页面，这对于总体情况的了解还是非常的有必要的。
其他的功能基本是对于用户和权限的控制。
四、整体架构
要想学习好Datahub，就必须了解Datahub的整体架构。
通过Datahub的架构图可以清晰的了解Datahub的架构组成。
DataHub 的架构有三个主要部分。
前端为 Datahub frontend作为前端的页面展示。
丰富的前端展示让Datahub 拥有了支撑大多数功能的能力。其前端基于React框架研发，对于有二次研发打算的公司，要注意此技术栈的匹配性。
后端 Datahub serving来提供后端的存储服务。
Datahub 的后端开发语言为Python，存储基于ES或者Neo4J。
而Datahub ingestion则用于抽取元数据信息。
Datahub 提供了基于API元数据主动拉取方式，和基于Kafka的实时元数据获取方式。这对于元数据的获取非常的灵活。
这三部分也是我们部署过程中主要关注的点，下面我们就从零开始部署Datahub，并获取一个数据库的元数据信息。
五、快速安装部署
部署datahub对于系统有一定的要求。本文基于CentOS7进行安装。
要先安装好 docker，jq，docker-compose。同时保证系统的python版本为 Python 3.6+。
1、安装docker，docker-compose，jq
Docker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何流行的Linux或Windows操作系统的机器上,也可以实现虚拟化,容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口。
可以通过yum的方式快速的安装docker
yum -y install docker
完成后通过docker -v来查看版本情况。
# docker -vDockerversion1.13.1,build7d71120/1.13.1
通过下面的命令可以启停docker
systemctl start docker// 启动dockersystemctl stop docker// 关闭docker
随后安装Docker Compose
Docker Compose是 docker 提供的一个命令行工具，用来定义和运行由多个容器组成的应用。使用 compose，我们可以通过 YAML 文件声明式的定义应用程序的各个服务，并由单个命令完成应用的创建和启动。
sudo curl -L"https://github.com/docker/compose/releases/download/1.29.2/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)"-o /usr/local/bin/docker-compose
修改执行权限
sudochmod+x/usr/local/bin/docker-compose
建立软连接
ln -s /usr/local/bin/docker-compose /usr/bin/docker-compose
查看版本，验证安装成功。
docker-compose--versiondocker-composeversion1.29.2,build5becea4c
安装jq
首先安装EPEL源，企业版 Linux 附加软件包（以下简称 EPEL）是一个 Fedora 特别兴趣小组，用以创建、维护以及管理针对企业版 Linux 的一个高质量附加软件包集，面向的对象包括但不限于 红帽企业版 Linux (RHEL)、 CentOS、Scientific Linux (SL)、Oracle Linux (OL) 。
EPEL 的软件包通常不会与企业版 Linux 官方源中的软件包发生冲突，或者互相替换文件。EPEL 项目与 Fedora 基本一致，包含完整的构建系统、升级管理器、镜像管理器等等。
安装EPEL源
yuminstallepel-release
安装完EPEL源后，可以查看下jq包是否存在：
yumlistjq
安装jq：
yuminstall jq
2、安装python3
安装依赖
yum-y groupinstall"Development tools"yum -y install zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel tk-devel gdbm-devel db4-devel libpcap-devel xz-devel libffi-devel
下载安装包
wgethttps://www.python.org/ftp/python/3.8.3/Python-3.8.3.tgztar -zxvf Python-3.8.3.tgz
编译安装
mkdir /usr/local/python3cdPython-3.8.3./configure --prefix=/usr/local/python3make && make install
修改系统默认python指向
rm-rf /usr/bin/pythonln-s /usr/local/python3/bin/python3 /usr/bin/python
修改系统默认pip指向
rm-rf /usr/bin/pipln-s /usr/local/python3/bin/pip3 /usr/bin/pip
验证
python-V
修复yum
python3会导致yum不能正常使用
vi /usr/bin/yum 把 #!/usr/bin/python 修改为 #!/usr/bin/python2 vi /usr/libexec/urlgrabber-ext-down 把 #!/usr/bin/python 修改为 #!/usr/bin/python2vi /usr/bin/yum-config-manager#!/usr/bin/python 改为 #!/usr/bin/python2没有的不用修改
3、安装与启动datahub
首先升级pip
python3 -m pipinstall--upgrade pip wheel setuptools
需要看到下面成功的返回。
Attemptinguninstall:setuptoolsFoundexistinginstallation:setuptools57.4.0Uninstallingsetuptools-57.4.0:Successfullyuninstalledsetuptools-57.4.0Attemptinguninstall:pipFoundexistinginstallation:pip21.2.3Uninstallingpip-21.2.3:Successfullyuninstalledpip-21.2.3
检查环境
python3-m pip uninstall datahub acryl-datahub ||true# sanity check - ok if it fails
收到这样的提示说明没有问题。
WARNING: Skipping datahubasitisnotinstalled.WARNING: Skipping acryl-datahubasitisnotinstalled.
安装datahub，此步骤时间较长，耐心等待。
python3 -m pipinstall--upgrade acryl-datahub
收到这样的提示说明安装成功。
SuccessfullyinstalledPyYAML-6.0acryl-datahub-0.8.20.0avro-1.11.0avro-gen3-0.7.1backports.zoneinfo-0.2.1certifi-2021.10.8charset-normalizer-2.0.9click-8.0.3click-default-group-1.2.2docker-5.0.3entrypoints-0.3expandvars-0.7.0idna-3.3mypy-extensions-0.4.3progressbar2-3.55.0pydantic-1.8.2python-dateutil-2.8.2python-utils-2.6.3pytz-2021.3pytz-deprecation-shim-0.1.0.post0requests-2.26.0stackprinter-0.2.5tabulate-0.8.9toml-0.10.2typing-extensions-3.10.0.2typing-inspect-0.7.1tzdata-2021.5tzlocal-4.1urllib3-1.26.7websocket-client-1.2.3
最后我们看到datahub的版本情况。
[root@node01bin]#python3-mdatahubversionDataHub CLI version:0.8.20.0Python version:3.8.3(default,Aug102021,14:25:56)[GCC4.8.520150623(RedHat4.8.5-44)]
随后启动datahub
python3-m datahub docker quickstart
会经过漫长的下载过程，耐心等待。
开始启动，注意观察报错情况。如果网速不好，需要多执行几次。
如果可以看到如下显示，证明安装成功了。
访问ip:9002 输入 datahub datahub 登录
六、元数据信息的获取
登录到Datahub以后，会有一个友好的welcome页面。来提示如何进行元数据的抓取。
元数据摄入使用的是插件架构，你仅需要安装所需的插件。
摄入源有很多
插件名称 安装命令 提供功能mysqlpipinstall'acryl-datahub[mysql]'MySQLsource
这里安装两个插件：
源：mysql
汇：datahub-rest
pipinstall'acryl-datahub[mysql]'
安装的包较多，得到如下提示证明安装成功。
Installingcollectedpackages:zipp,traitlets,pyrsistent,importlib-resources,attrs,wcwidth,tornado,pyzmq,pyparsing,pycparser,ptyprocess,parso,nest-asyncio,jupyter-core,jsonschema,ipython-genutils,webencodings,pygments,prompt-toolkit,pickleshare,pexpect,packaging,nbformat,matplotlib-inline,MarkupSafe,jupyter-client,jedi,decorator,cffi,backcall,testpath,pandocfilters,nbclient,mistune,jupyterlab-pygments,jinja2,ipython,defusedxml,debugpy,bleach,argon2-cffi-bindings,terminado,Send2Trash,prometheus-client,nbconvert,ipykernel,argon2-cffi,numpy,notebook,widgetsnbextension,toolz,ruamel.yaml.clib,pandas,jupyterlab-widgets,jsonpointer,tqdm,termcolor,scipy,ruamel.yaml,jsonpatch,ipywidgets,importlib-metadata,altair,sqlalchemy,pymysql,greenlet,great-expectationsSuccessfullyinstalledMarkupSafe-2.0.1Send2Trash-1.8.0altair-4.1.0argon2-cffi-21.3.0argon2-cffi-bindings-21.2.0attrs-21.3.0backcall-0.2.0bleach-4.1.0cffi-1.15.0debugpy-1.5.1decorator-5.1.0defusedxml-0.7.1great-expectations-0.13.49greenlet-1.1.2importlib-metadata-4.10.0importlib-resources-5.4.0ipykernel-6.6.0ipython-7.30.1ipython-genutils-0.2.0ipywidgets-7.6.5jedi-0.18.1jinja2-3.0.3jsonpatch-1.32jsonpointer-2.2jsonschema-4.3.2jupyter-client-7.1.0jupyter-core-4.9.1jupyterlab-pygments-0.1.2jupyterlab-widgets-1.0.2matplotlib-inline-0.1.3mistune-0.8.4nbclient-0.5.9nbconvert-6.3.0nbformat-5.1.3nest-asyncio-1.5.4notebook-6.4.6numpy-1.21.5packaging-21.3pandas-1.3.5pandocfilters-1.5.0parso-0.8.3pexpect-4.8.0pickleshare-0.7.5prometheus-client-0.12.0prompt-toolkit-3.0.24ptyprocess-0.7.0pycparser-2.21pygments-2.10.0pymysql-1.0.2pyparsing-2.4.7pyrsistent-0.18.0pyzmq-22.3.0ruamel.yaml-0.17.19ruamel.yaml.clib-0.2.6scipy-1.7.3sqlalchemy-1.3.24termcolor-1.1.0terminado-0.12.1testpath-0.5.0toolz-0.11.2tornado-6.1tqdm-4.62.3traitlets-5.1.1wcwidth-0.2.5webencodings-0.5.1widgetsnbextension-3.5.2zipp-3.6.0
随后检查安装的插件情况，Datahub是插件式的安装方式。可以检查数据源获取插件Source，转换插件transformer，获取插件Sink。
python3-m datahub check plugins
可见Mysql插件和Rest接口插件已经安装，下面配置从 MySQL 获取元数据使用 Rest 接口将数据存储 DataHub。
vimmysql_to_datahub_rest.yml# A sample recipe that pulls metadata from MySQL and puts it into DataHub# using the Rest API.source:type:mysqlconfig:username:rootpassword:123456database:cnarea20200630transformers:-type:"fully-qualified-class-name-of-transformer"config:some_property:"some.value"sink:type:"datahub-rest"config:server:"http://ip:8080"# datahub ingest -c mysql_to_datahub_rest.yml
随后是漫长的数据获取过程。
得到如下提示后，证明获取成功。
{datahub.cli.ingest_cli:83}-Finishedmetadataingestion
Sink(datahub-rest)report:{'records_written':356,'warnings':[],'failures':[],'downstream_start_time':datetime.datetime(2021,12,28,21,8,37,402989),'downstream_end_time':datetime.datetime(2021,12,28,21,13,10,757687),'downstream_total_latency_in_seconds':273.354698}Pipelinefinishedwithwarnings
在此刷新datahub页面，mysql的元数据信息已经成功获取。
进入表中查看元数据的情况，表字段信息。
在之前展示元数据分析页也已经有了详细的展示。
至此我们完成了Datahub从0到1的搭建，在整个过程中除了简单的安装配置以外，基本没有进行任何代码研发工作。但是datahub还有更多的功能，比如对数据血缘的获取，在元数据获取的过程中进行转换操作等等。