我们面临的问题
随着接入产品的日益增多，以及数据仓库表、字段的日益丰富，数据侧和策略侧对数据质量的关注，越发的迫切；如何能够快速、高效的对核心数据资产，有一个清晰的认知和监控，成为了数据侧需要解决的难题。
我们的解决方案
首先考虑到团队的实际情况，优先考虑借鉴公司内部或者开源的产品，避免人员的大量投入。最终经过前期的调研， 我们选择了Apach griffin。Apache griffin 是ebay中国开源的项目，2018年成为了Apache 下面的顶级开源项目。Apache griffin能解决哪些问题呢？
1. 数据的一致性检测，例如两张表内，相关字段的一致性问题
2. 数据的完整性，字段、取值是否有异常，比如过多的空值、或者枚举值不在合法的范围内等问题
3. 数据的唯一性：其内部定制化了一些常用的规则，如计算相关字段的去重个数
4. 有效性：用户可以通过自定义规则，支持字段合法性的校验，例如IMEI、安卓ID是否合规等
Apache griffin的搭建
在搭建过程中，可以参见Apache griffin相关的文档，例如:
https://git.efivestar.com/projects/INFRA/repos/infra-bigdata/browse/doc/griffin/griffin.md?at=master
在此项目内，我们使用的Apache griffin的最新版本5.0，由于业务场景的要求，主要是对batch数据进行监控；同时，在上述文档的配置中，缺少了对measure项目相关配置，需要在源码内，对src/main/resources下的env-batch.json进行配置，修改其中的spark.master方式为yarn，同时设置HDFS和ES的相关配置信息。
搭建过程中注意事项
1. ES的密码问题；在搭建过程中，由于采用的公司ES集群，需要设置用户的账户和密码信息；在service/src/resources下，配置文件预留了相关的参数，但是在measure项目中，却没有保留用户名和密码的相关参数，会导致在spark写入ES的过程中，由于授权问题，导致失败；解决办法比较简单粗暴，在ElasticSearchSink类中，找到httpResult方法，在header参数中，增加Authorization头，并加入对应的参数值（此处为了快速尝试，采用了硬编码，后期可以从配置中读取）；如下所示：
2. 在创建measure时，需要从hive中读取所有的DB和tables，加载任务过久
通过前端接口，查看页面加载时调用的方法和对应接口，并定位相关的函数，修改一下两个方法，让其只加载配置文件中定义的DB，降低返回数据量；
Apache griffin的应用
· 完事具备，只欠使用；griffin支持四中主要的任务，在我们这里只关注前两个，accuracy和profiling。首先，可以参照网上教程创建对应的measure,其次创建对应的Job信息；此处可以支持任务的例行化及指标的可视化等；
下一步的工作
监控的核心诉求，还是在发生问题时，进行异常的报警周知；下一步工作会将公司统一的报警接口，集成到griffin平台内，当数据有异常波动时，周知相关的负责人。
