火山引擎DataLeap数据质量动态探查及相关前端实现

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需求背景

火山引擎DataLeap数据探查上线之前,数据验证都是通过写SQL方式进行查询的,从编写SQL,到解析运行出结果,不仅时间长,还会反复消耗计算资源,探查上线后,只需要一次探查,就可以得到整张表的探查报告,但后续我们还发现了一些问题,主要有三点:

  1. 无法看到探查的数据明细以及关联的行详情,无法对数据进行预处理操作。
  2. 探查还是需要资源调度,等待时长平均分钟级。
  3. 与质量监控没有打通,探查数据的后续走向不明确。

针对这些问题,火山引擎DataLeap研发人员进一步开发了动态探查需求,解决的问题如下:

  1. 基于大数据预览的探查,支持对数据进行函数级别的预处理。
  2. 探查结果秒级更新,实时响应。
  3. 与数据监控打通,探索SQL的生成模式。

picture.image 本文主要介绍火山引擎DataLeap动态探查的应用场景和相关的技术实现。

应用场景

火山引擎DataLeap探查主要应用在元数据管理,数据研发,数仓的开发以及数据治理,可为对数据质量有需求的场景提供数据质量的发现和识别能力。目标用户除了研发同学,也包含不是以SQL研发为主的群体,比如算法建模和数据挖掘等领域。

火山引擎DataLeap探查可以有效的打通三个闭环:

元数据 管理 -> 探查 -> 数据预览探查( 库表 的质量报告)

数据监控 <-> 数据探查

动态探查 -> SQL -> 数据开发 -> 调试 -> 探查报告(质量分析)

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名词解释

全量探查:

基于库表的全量探查,后端引擎执行,展示探查后列的统计分布结果。

动态探查:

基于抽样的部分数据探查,展示字段明细,可以使用操作对数据进行预处理,并实时动态的展示统计分布结果。数据获取后的过程都由前端执行。

两者的对比示意图

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技术实现

除了数据的抽样部分在后端做,其他的都是前端实现的。包括大数据展示,探查计算,卡片联动,操作栈交互,以及未来要做的函数编辑器以及SQL生成。

技术架构

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  1. 抽样能力:对数据进行基于质量分布特征的抽取。 目前做的是随机抽样,后续尝试基于特征来抽样。

  2. 数据展现:大容量的数据载体,支持对数据处理的实时展现。

前端目前是基于虚拟滚动Table做的,后续打算迁移到canvas table上。

  1. 前端探查:实时探查,可视化展现数据分布,突出质量指标。
  2. 数据处理能力:函数处理能力(GroupBy..)
  3. 操作 :需要对数据操作进行管理和回溯

基于immutable和操作流实现操作栈。

  1. 编辑器:提供完整函数的功能,需要:词法解析,智能提醒,语法高亮。

基于编辑器实现函数的功能,antlr4实现词法解析,配合monaco editor实现一些智能提醒和语法高亮。

  1. 生成 SQL :将可视化的交互式操作转换成可执行的SQL。

目前sql generator有以下几种方式:

  • 基于链式调用生成

  • 基于标签模板生成

  • 基于AST(抽象语法树)去做

关键技术及实现

大数据渲染

由于动态探查场景下前端需要支持最大5000条数据的展示和交互,所以在渲染这块存在比较大的压力,主要集中在探查卡片和数据预览两个部分。

火山引擎DataLeap探查卡片包含了特定列的部分关键信息汇总,比如0值、Null值、枚举值等,如下图红框部分:

picture.image 火山引擎DataLeap探查卡片部分由于存在较多定制化内容,所以采用了虚拟列表方案进行渲染,支持收起状态和展开状态:

picture.image 数据预览部分展示的是探查的全部数据集合,可以快速查看原始数据的详细内容,由于内容同质化比较高,所以火山引擎DataLeap数据预览采用的是基于团队内部维护的canvas版本Table方案进行渲染,如下图红框部分:

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卡片联动

由于卡片和数据预览列的宽度差异较大,并且上下两部分滑动是独立的,造成在选择查看某个具体列的时候,上下对齐位置会比较麻烦,为了解决这个问题,火山引擎DataLeap这块增加了自动定位功能,演示效果如下:

picture.image 这部分需要解决的问题有两个:卡片中间点坐标计算和自动定位逻辑。

picture.image 中间点坐标计算逻辑如下:

// 计算卡片中点坐标 index是卡片序号,adsorbSider表示是否吸边
getCardCenter(index: number, adsorbSider?: boolean) {
    ...
    // 获取卡片信息
    const cardBox: IBaseBox = this.cardList[index];
    // 获取列信息
    const colBox: IBaseBox = this.colList[index];
    const clientWidth = getClientWidth();
    if(adsorbSider) {
      // 吸边处理
      if(cardBox.offset < this.cardScroll) {
        return cardBox.offset;
      }
      if(cardBox.offset + cardBox.width - this.cardScroll > clientWidth) {
        return cardBox.offset + cardBox.width - clientWidth;
      }
      return this.cardScroll;
    }
    return getTargetPosition(colBox, this.tableScroll, cardBox);
}

// 获取滚动目标位置
// originBox: 滚动起始对象
// originScroll: 滚动起始左侧scroll
// targetBox: 滚动结束对象
const getTargetPosition = (originBox: IBaseBox, originScroll: number, targetBox: IBaseBox) => {
  const clientWidth = getClientWidth();
  if(!originBox || !targetBox) return 0;

  let offsetLeftSider = Math.max(originBox?.offset - originScroll, 0);
  if(offsetLeftSider + targetBox.width >= clientWidth) {
    if(targetBox.offset + targetBox.width > clientWidth) {
      // 此处容易出现吸边
      return targetBox.offset + targetBox.width - clientWidth;
    } else {
      return 0;
    }
  }
  const scroll = targetBox?.offset - offsetLeftSider + (targetBox.width - originBox.width) / 2;
  return Math.max(
    Math.min(targetBox.offset, scroll),
    0
  );
}

获取到中点坐标后,自动定位需要符合如下规则:

  1. 选中卡片后,表格要自动滚动定位到下方居中对齐,无法满足对齐标准的,尽量靠近选中卡片位置。
  1. 选中表格列后,卡片要自动滚动定位到上方居中对齐,无法满足对齐标准的,尽量靠近选中表格位置。
  1. 搜索选中列后,卡片和表格要自动满足上面两个规则,并滚动到可视区域内。

规则中有几种边界情况,参考下图:

picture.image 居中对齐是对于卡片和列宽在scroll距离允许情况下的理想对齐方式,贴边对齐是针对卡片在起始和结束位置scroll不足以满足居中对齐要求时候的对齐方式,除此之外还有一种是卡片的宽度远大于列宽,并且不是起始或者结束位置的时候所采取的对齐方式,如下如卡片B因为无法滚动,卡片A的宽度又占据了底部第二列的一部分,所以此时卡片B只能高亮和底部的列进行对齐。

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操作栈

火山引擎DataLeap动态探查支持了对于探查结果的基础分析能力,比如列删除、过滤、排序等,如下图红框部分:

picture.image 用户对于探查结果的每一次操作都会被记作一次操作,多次操作串联起来形成操作栈,可以自由的修改或者删减操作栈里的操作,并实时查看最新结果,以过滤操作演示效果如下:

picture.image 操作栈部分需要处理的问题主要有以下几点:

  1. 如何管理多种操作进行串行计算

这里把所有操作都抽象成了Input + Logic = Ouput的结构,Input是输入参数,此处可以是指某一列的数据、上一步操作的结果或者其他计算值,Logic是操作的具体逻辑,负责根据Input转换生成Output,Output可以作为最终结果进行渲染,也可以再次进入下一环节参与计算,拿列删除操作举个栗子,下面是大体代码实现:

class ColDelOpt {
  run = (params: IOptEngineMetaInfo) => {
    // 操作Input部分
    const {
      columns = [],
      dataSourceMap = {}
    } = params;
    const {
      fields = []
    } = this.params;

    // 操作Logic部分
    const nextColumns = columns.filter((item) => !fields.includes(item.name));
    
    // 操作的Output
    return {
      columns: nextColumns,
      dataSourceMap
    }
  }
}

可以看到ColDelOpt内部有一个run方法,该方法支持传入一个包含了列信息columns和数据集dataSourceMap的params对象,此处params即被抽象的外部输入参数Input,run方法内部的逻辑部分即被抽象的Logic部分,最后方法返回值包含了最新的columns和dataSourceMap,即为Output部分。基于这种结构,用户所有的操作都可以被初始化成不同的Opt实例,由操作引擎统一调用实例的run方法,并传入所需的参数,最终得到计算结果。

  1. 某个操作被修改后如何进行二次计算

操作栈的计算是由计算引擎来完成的,引擎负责根据外部事件,来自动执行现有操作的数据处理工作,引擎执行流程和大体代码如下:

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// 操作引擎
class OptEngine {
  
  // 操作列表
  private optList: IOptEngineItem[] = [];

  // 原始数据
  private metaData: IOptEngineMetaInfo = {
    columns: [],
    dataSourceMap: {},
  };

  // 执行算子
  optRun = () => {
    let {
      columns = [],
      dataSourceMap = {}
    } = this.metaData;

    if(!this.optList.length) return {
      columns,
      dataSourceMap
    };

    for(let index = 0; index < this.optList.length; index++) {
      // 读取操作算子
      const optItem = this.optList[index];
      let startTime = performance.now();
      
      try {
        // 执行算子计算
        const result = optItem.run({
          columns,
          dataSourceMap
        });

        // 更新算子结果
        columns = result.columns || [];
        dataSourceMap = result.dataSourceMap || {};
      } catch(e) {
        // 报错后直接直接返回
        return {
          columns,
          dataSourceMap,
          // 装填报错信息
          errorInfo: {
            key: optItem.key || '',
            message: e.message
          }
        }
      }
    }

    return {
      columns,
      dataSourceMap,
    }
  }

  autoRun = (
    metaInfo: IOptEngineMetaInfo, 
    optList: IOptItem[], 
    callback: (params: IAutoRunResult) => void
  ) => {
    // 装填数据
    this.setupMetaData(metaInfo);
    // 装填操作栈
    this.setupOptList(optList.map((item) => {
      // 行过滤
      if(item.type === OPT_TYPE.FILTER) {
        return new FilterOpt({
          key: item.key,
          params: item.params
        })
      }
      // 其余类型操作
      ...
      // 默认原值返回
      return new IdentityOpt({
        key: item.key,
      })
    }));
    
    // 执行操作计算
    const result = this.optRun();
    
    // 返回数据
    return {
      // 计算列
      columns: result.columns,
      // 执行结果
      dataSource: Object.entries(result.dataSourceMap).map(([key, value]) => ({
        field: key,
        value
      })),
      // 操作栈执行异常信息
      errorInfo: result.errorInfo
    };
  }
}

应用实践

以一个小例子来演示下动态探查的使用。前端开发过程中,有一个真实的场景,火山引擎DataLeap研发人员为了排查一个竖屏显示器的bug(1080*1920),想找到关联的用户,看其分布情况,就可以很方便的用动态探查去寻找。

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后续计划

关注动态探查的操作丰富性以及之后的数据走向,比如离线数据导出,和生成SQL等,火山引擎DataLeap技术方向上主要放在以下几个方面:

  • 更多的探查类型和图表支持

动态探查目前支持空值,枚举值,零值,数据统计等基础的探查功能,未来会计划支持包括map,json,time,sql语句等类型的识别和探查。同时提供更丰富的图表支持。

  • 操作栈的编辑器体验

动态探查目前还是以类Excel的操作为主,未来主要提供编辑器级别的操作体验,可以提供HSQL支持的大部分函数,包括支持多表join功能。

  • 操作流程的SQL生成

动态探查目前的SQL能力还未建设完成,会在未来结合编辑器级别的操作,并支持多表,配合词法解析功能,提供更精准的生成SQL能力。

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