Cómo obtener un linaje del dato completo de los procesos de Spark gracias a Anjana Data

Gobierno del dato, gobierno del dato, linaje del dato, 4 septiembre 2020 |
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Conocer el linaje de los datos es muy importante desde el punto de vista de gobierno del dato para:

  • Saber cómo fluye la información a lo largo y ancho de la organización
  • Entender la cadena de valor de los datos y sus procesos
  • Conocer el ciclo de vida de los activos de datos y saber cómo se están generando
  • Visualizar las dependencias entre activos de datos y procesos para gestionar los posibles impactos generados por cambios y modificaciones
  • Facilitar la búsqueda de errores de procesos, problemas de calidad, degradaciones del servicio, etc

El linaje del dato se presenta de muchas formas y quizás una de las más conocidas se corresponde con el linaje técnico. Es decir, conocer, desde el punto de vista técnico, como se mueven los datos de un sitio a otro a través de los procesos que se ejecutan sobre ellos, bien sea de forma automática o manual.

Sin embargo, hay que tener en cuenta que, por mucho que se trate de linaje técnico, esta información tiene que ser de utilidad para el gobierno del dato. Así, para que la información del linaje sea valiosa, esta tiene que ser interpretable y, en la gran mayoría de ocasiones, una ristra de logs de actividad que escupe una máquina sirve más bien de poco. Es por ello que lo más común es que el linaje técnico haya que capturarlo, interpretarlo y traducirlo para que pueda servir de algo.

Obtención del linaje

En este contexto, para poder obtener el linaje técnico de los procesos que mueven los datos de un sitio a otro podemos apoyarnos en varias técnicas:

  • Extraer linaje a través de la identificación o inferencia de relaciones entre objetos, las cuales vienen declaradas en forma de metadatos: Esto suele ser típico de ETLs que funcionan con parametría y definen por metadatos todos los procesos que se van a ejecutar.
  • Extraer linaje a través del parseo de código fuente: Es una tarea nada sencilla y su complejidad depende mucho tanto del lenguaje de programación (no es lo mismo SQL que Java) como del programador que ha realizado el código (según las funciones, métodos o variables que se usen). Dado que aquí entramos en terreno fanganoso y nos podemos encontrar cualquier cosa, lo único que es seguro es que normalmente la garantía que se puede ofrecer en estas situaciones es muy baja y en la gran mayoría de los casos se tiene que asumir un gap importante.
  • Extraer linaje a partir de la recuperación e interpretación de logs de auditoría: Es a lo que en Anjana Data llamamos linaje dinámico y en muchos casos es la única forma de poder obtener una traza lo más completa posible pese a que sólo vas a poder capturar aquello que se ejecute. Para poder implementar este caso es necesario llevar a cabo una integración nativa con plataformas de datos y tecnologías para entender cómo sirven los logs, saber de dónde y cómo recuperarlos y finalmente poder interpretar la información capturada que, por lo general, tiene que ser traducida para que sea valiosa.

Adicionalmente, dada la variabilidad de lenguajes, plataformas, tecnologías, etc, el espectro que nos encontramos se hace demasiado grande como para abarcarlo por completo. Es por eso que, cuando hablamos de linaje, normalmente hay que buscar compromisos y se suele aplicar la Ley de Pareto, sobre todo en algunos escenarios particulares.

Spark y el linaje de datos

Como ya hemos visto, no todas las tecnologías de procesamiento de datos nos facilitan las cosas a la hora de obtener el linaje interno de sus procesos y, entre todas estas, Spark es una de las que ocupa los primeros puestos en cuanto a complejidad.

Spark es una tecnología open-source de procesamiento distribuido que ofrece un mayor aprovechamiento de las posibilidades de los clústeres distribuidos de datos y, al ser un proyecto open-source, se pueden encontrar diferentes distribuciones ofrecidas por distintos proveedores de tecnología como, por ejemplo, Cloudera, AWS EMR, GCP DataProc o Databricks, la más famosa de ellas, la cual además se ofrece de forma nativa por Microsoft en su nube de Azure.

Una de las características más particulares de Spark reside en que no tiene almacenamiento propio, sino que usa la memoria de las máquinas que forman el clúster donde se ejecuta y es capaz de recuperar los datos desde distintos tipos de almacenamientos como, por ejemplo, HDFS, S3, Cloud Storage, Blob Storage, etc o también de sistemas de streaming como Kafka.

En este sentido, Spark distribuye, en periodo de ejecución, las tareas por los distintos nodos del clúster usando la memoria y los procesadores de las diferentes máquinas. Es por ello que, por su propia definición, se antoja complicado el pensar en obtener una traza completa de los procesos ejecutados y que mueven o transforman datos. Además, esto no es algo que se resuelva de forma completa y nativa en ninguna de las implementaciones actuales de Spark, pues todas ellas están pensadas y optimizadas para el procesamiento de los datos y no para el gobierno de estos.

Cuando hablamos de gobierno del dato y Spark aparece en la foto como tecnología involucrada, la gran mayoría de profesionales se llevan las manos a la cabeza o asumen un gap importante. Ciertamente, la activación de la captura de logs a bajo nivel nos puede proporcionar mucha información sobre los procesos, pero también penaliza el rendimiento, por tanto hay que buscar una solución de compromiso.

Obtención del linaje de Spark con Anjana Data

Como hemos visto, obtener la traza de los procesos de Spark no es tarea sencilla, principalmente por los siguientes motivos:

  • Al no tener almacenamiento propio, los metadatos que se pueden obtener de los procesos de Spark en reposo son nulos. En periodo de no ejecución, lo máximo que podemos obtener será los metadatos de los datasets que puedan participar en esos procesos como entradas o salidas de los mismos pero no podemos saber nada acerca de qué pasa entre medias o cómo se generan los datos de salida a partir de los datos de entrada.
  • La forma en la que Spark codifica el tratamiento de los datasets, ya sean en un RDD o un Dataset de Spark, puede estar escrita en varios lenguajes (Scala, Java, Python) y las operaciones se pueden enmascarar según la codificación. Por tanto, no es viable la opción de parsear código fuente para obtener traza cuando estamos hablando de Spark.
  • La información que se puede obtener a partir de los logs de ejecución no es completa en ningún caso o bien no es interpretable y depende en gran medida tanto de la distribución de Spark como de la configuración de auditoría. En muchos casos, lo máximo que se puede obtener es la relación entrada-salida a punto gordo o, en otras ocasiones, la cantidad de logs a interpretar va a ser inasumible.

Sin embargo, gracias al enfoque y la implementación de Anjana Data, se puede conseguir una foto bastante fehaciente y con un nivel granular (nivel campo y funciones aplicadas) que ninguna otra solución en el mercado es capaz de ofrecer. ¿Cómo? No podemos contarlo todo pero sí que podemos dar unas pequeñas pinceladas 🙂

Básicamente lo que hace Anjana Data es aplicar una mezcla de las tres técnicas arriba mencionadas interceptando cada uno de los procesos justo en el momento previo a su ejecución.

Para la ejecución de los procesos, Spark hace un plan de ejecución (DAG) antes de dividir el proceso en tareas que son lanzadas en paralelo y este es el único momento en el que toda la información está disponible en un solo punto, justo antes de ser distribuido por todos los elementos encargados de su ejecución. Incluyendo un agente específico que sea invocado siempre en todas y cada una de las ejecuciones por defecto, toda esta información puede ser capturada y extraída con el nivel de detalle requerido. Además, todo esto se puede hacer de forma centralizada y no invasiva, sin necesidad de que los programadores tengan que incluir nada en sus procesos.

Por último, toda esta información es procesada e interpretada por una de las piezas de la arquitectura de Anjana Data para después servirla al CORE de la solución, donde se cruza con la información gobernada para poder generar así un linaje del dato de valor que se pone a disposición del usuario final.

Anjana Data puede hacer esto y muchas cosas más… ¿Quieres descubrirlo?

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Sobre el Autor: Juan Sobrino
(juan.sobrino)


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