Debezium 博客
还记得调试数据流管道就像在证据不断移动的犯罪现场玩侦探游戏吗？现在，拿起你的放大镜，因为我们将把你变成流媒体世界的夏洛克·福尔摩斯。在我们介绍了 Debezium 与 OpenLineage 的集成 后，是时候卷起袖子，深入进行一些真正的侦探工作了。我们将构建一个完整的订单处理管道，使用 Debezium 捕获数据库更改，通过 Apache Flink 处理它们，并使用 OpenLineage 和 Marquez 跟踪每一条数据血缘信息——因为丢失数据就像丢失钥匙，在生产环境中只会更令人尴尬。
案例定义
在此次展示中，我们演示了如何利用血缘元数据来排除数据管道中的问题。我们的电子商务订单处理管道，尽管简单，但有效地说明了血缘元数据在操作监控和调试方面的优势。我们将模拟 Debezium 连接器中的配置更改，该更改导致订单处理作业跳过记录。使用血缘图，我们将遍历管道组件以确定问题的根本原因，并了解元数据跟踪如何实现更快的故障排除。
如今的数据格局与过去集中式数据库和简单 ETL 流程已大不相同。当今的组织在多样化的数据源、实时流处理、微服务架构和多云部署的环境中运行。最初从运营系统到报告数据库的简单数据流，已经演变成复杂的互联管道、转换和依赖网络。从 ETL 到 ELT 模式的转变、数据湖的采用以及 Apache Kafka 等流媒体平台的普及，为数据处理带来了前所未有的灵活性。然而，这种灵活性也付出了代价：理解数据如何在这些系统中移动、转换和演变变得越来越具挑战性。
理解数据血缘
数据血缘是指跟踪数据从源头到最终目的地的流动和转换的过程。它本质上映射了数据的“生命周期”，显示了它的来源、如何被改变以及它在数据管道中的去向。这包括记录数据在其旅程中经历的所有转换、连接、拆分和其他操作。
其核心在于，数据血缘回答了关键问题：这些数据来自哪里？它们经历了哪些转换？哪些下游系统依赖于它？当问题出现时，团队应该将调查重点放在哪里？
