日均处理 PB 级数据，基于 DolphinScheduler 的离线数据治理平台实现精准血缘追踪

本文介绍了基于 DolphinScheduler 的离线数据治理平台，解决了任务依赖黑洞和扩展性瓶颈问题。通过 YAML 动态编译和血缘自动捕获，实现了高效的任务依赖管理和数据追踪。平台使用 Neo4j 图数据库进行血缘存储，支持秒级影响分析和根因定位。此外，结合自研高性能导入工具，大幅提升数据传输效率。

背景与挑战

在日均处理PB级数据的背景下，原有调度系统面临两大核心问题：

1. 任务依赖黑洞：跨系统任务（Hive/TiDB/StarRocks）依赖关系人工维护，故障排查耗时超30分钟
2. 扩展性瓶颈：单点调度器无法支撑千级任务并发，失败重试机制缺失导致数据延迟率超5%

技术选型

核心架构设计

关键技术实现：

1. YAML动态编译

type TaskDAG struct {
    Nodes []Node `yaml:"nodes"` 
    Edges []Edge `yaml:"edges"`
}

func GenerateWorkflow(yamlPath string) (*ds.WorkflowDefine, error) {
    data := os.ReadFile(yamlPath)
    var dag TaskDAG
    yaml.Unmarshal(data, &dag)
    // 转换为DolphinScheduler DAG结构
    return buildDSDAG(dag) 
}

2. 血缘自动捕获

• 通过拦截SQL执行计划解析输入/输出表
• 非SQL任务通过Hook捕获文件路径

# StarRocks Broker Load血缘捕获
def capture_brokerload(job_id):
    job = get_job_log(job_id)
    return {
      "input": job.params["hdfs_path"],
      "output": job.db_table 
    }

核心难题解决方案

1. 零事故迁移方案

• 双跑比对：新老系统并行运行，DataDiff工具校验结果一致性
• 灰度发布：按业务单元分批次切割流量
• 回滚机制：5分钟内完整回退能力

2. 自研高性能导入工具

核心优化点：

• 基于Go的协程池实现批量提交
• 动态缓冲区调整策略

func (w *StarrocksWriter) batchCommit() {
    for {
        select {
        case batch := <-w.batchChan:
            w.doBrokerLoad(batch) 
            // 动态调整batchsize
            w.adjustBatchSize(len(batch)) 
        }
    }
}

血缘管理实现

血缘存储采用图数据库Neo4j，实现：

• 影响分析：表级变更秒级定位影响范围
• 根因定位：故障时30秒内追踪问题源头
• 合规审计：满足GDPR数据溯源要求

性能收益

原文链接：https://blog.csdn.net/guichenglin/article/details/149216068