在DataPhin基于PySpark实现主键重复就自动失败以提高运维的半自动化水平

在DataPhin基于PySpark实现主键重复就自动失败以提高运维的半自动化水平

背景

我们的离线数仓项目，在中台有个Hive维度表，由于SQL Boy们的历史局限性，导致了该定时HQL任务运行后概率性出现主键重复的问题。当然主键重复了，后续的HQL任务们依然能够照常从该维度表取数及进行各种性能极烂的Join操作，跑出很多错误的数据。由于种种不便透露的原因，这种主键重复的问题并不能通过简单的修改HQL任务运算逻辑来解决，只能人工检查是否有主键重复的现象→手动查出重复数据→手动确认正确的一条数据→手动处理该维度表。由于是纯手动的，就需要专人值守夜班周末班，如果当天的主键没有重复就可以睡个安稳觉，否则还得蹲点到HQL任务刚开始运行就手动kill。这种纯手打方式，显然对运维监控人员极不友好。

SQL Boy们想要用纯SQL的方式实现主键重复就自动失败的功能，无果，夜班周末班好一阵子后最终还是屈服了。于是笔者使用PySpark实现了一个主键重复就自动失败的任务，将不堪其扰的SQL Boy们解放出来。

需求

根据维度表的取数逻辑自动检测主键是否重复，如果主键重复就自动失败，等上班时间由专人去手动处理该任务并手动吊起下游任务。如果主键没有重复就正常退出。

实现原理

当租用的阿里云DataPhin中台及依赖的CDP环境配置完善后，可以使用Spark On Hive的sparkSQL，为了方便SQL Boy们修改取数逻辑，我们用Python比Java和Scala要多一些【性能一塌糊涂，唯一的好处是不需要编译当然也就方便修改SQL】。基于PySPark可以操作算子读Hive表以获取DataFrame及做常规的计算。只需要根据SQL Boy们提供的取数HQL就可以拿到维度表的数据，之后单独拎出主键count出数据量，再与distinct去重后的数据量做比较。如果数据量不一致【毫无疑问只能是去重后的数据量更少】，就想办法让任务跑失败，否则成功。

脱敏后的PySpark代码

#! /bin/bash# 笔者习惯这里写一点注释echo"START"cat zhiyong_pre_check_full_daily.py <<EOF

import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')

from pyspark.sql import SparkSession

spark=SparkSession \
        .builder \
        .appName("zhiyong_pre_check_full_daily") \
        .config("hive.exec.dynamic.partition","true") \
        .config("hive.exec.dynamic.partition.mode","nonstrict") \
        .getOrCreate()
        
sql1="""
select 主键 from(
    这里写SQL Boy们提供的SQL
) temp
"""

df1=spark.sql(sql1)
df1.show()
count1=df1.count()

df2=df1.distinct()
df2.show()
count2=df2.count()

res=1

if count1==count2:
    res=1/1
else:
    res=0/0
    
EOFecho"END"

spark-submit --master yarn --deploy-mode client --driver-memory 4G --executor-memory 4G --executor-cores 1 --conf spark.dynamicAllocation.enabled=true --conf spark.dynamicAllocation.minExecutor=10 --conf spark.dynamicAllocation.maxExecutor=50 --conf spark.memory.fraction=0.95 --conf spark.shuffle.service.enabled=true --conf spark.ui.port=4180 --conf spark.port.maxRetries=128 --conf spark.rpc.timeout=600s --conf spark.debug.maxToStringFields=4096 --conf spark.sql.crossJoin.enabled=true --conf spark.sql.broadcastTimeout=600s --conf spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold=-1 zhiyong_pre_check_full_daily.py

让任务失败，笔者的做法简单粗暴：使用0作为分母。

总结

事实上，这么做只是实现了半自动。按照SQL Boy们只会SQL并妄想把所有需求都用纯SQL方式实现的迂腐思想，离真正意义上的自动化运维还有相当长的一段路要走。

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