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每日快看:数据质量动态探查及相关前端实现

2022-07-08 09:52:04来源:字节跳动技术团队

​作者 | 董哲


(资料图片)

需求背景

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:

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。探查还是需要资源调度,等待时长平均分钟级。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,我们进一步开发了动态探查需求,解决的问题如下:

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。探查结果秒级更新,实时响应。与数据监控打通,探索 SQL 的生成模式。

本文主要介绍动态探查的应用场景和相关的技术实现。

应用场景

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。

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)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

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

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。

3)前端探查:实时探查,可视化展现数据分布,突出质量指标。

4)数据处理能力:函数处理能力(GroupBy..)

5)操作栈: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。

6)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。

7)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。

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:

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:

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:

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,这块增加了自动定位功能,演示效果如下:

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。

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:

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。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。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:

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。

操作栈

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:

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:

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。

2)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:

// 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,我们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。

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,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。

关键词: 居中对齐 对齐方式 自动定位 数据处理

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