Metric 是 Datavines 中一个核心概念，一个 Metric 表示一个数据质量检查规则，比如空值检查和表行数检查都是一个规则。Metric 采用插件化设计，用户可以根据自己的需求来实现一个 Metric 。下面我们来详细讲解一下如何自定义Metric。

第一步

我们先了解下几个接口和抽象类，它们是实现自定义 Metric 的关键。

SqlMetric 接口

SqlMetric接口中定义了规则的各种属性和操作的接口。

@SPI
public interface SqlMetric {
    // 中文名
    String getName();
    // 英文名
    String getZhName();
    // 根据系统的语言进行名字返回
    default String getNameByLanguage(boolean isEn) {
        return isEn ? getName() : getZhName();
    }
    // 规则属于哪个维度，比如准确性、唯一性等等
    MetricDimension getDimension();
    // 规则的类型，包括单表检查、单表自定义检查
    MetricType getType();
    // 规则的级别，比如表级别、列级别
    default MetricLevel getLevel() {
        return MetricLevel.NONE;
    }
    // 是否支持错误数据输出
    boolean isInvalidateItemsCanOutput();

    /**
     * 获取不符合规则的数据的SQL语句
     * @return ExecuteSql
     */
    ExecuteSql getInvalidateItems(String uniqueKey);

    /**
     * 计算实际值的SQL语句
     * @return ExecuteSql
     */
    ExecuteSql getActualValue(String uniqueKey);

    /**
     * 实际值的字段名
     */
    default String getActualName() {
        return "actual_value";
    }
    // 实际值的类型，比如数字，百分比或者列表
    default String getActualValueType() {
        return MetricActualValueType.COUNT.getDescription();
    }
    // 对参数进行检查并输出检查结果
    CheckResult validateConfig(Map<String,Object> config);
    //规则所需要的参数
    Map<String, ConfigItem> getConfigMap();
    //构造规则前需要做的检查
    void prepare(Map<String,String> config);

    default String getIssue() {
        return "";
    }
    // 适合哪些字段类型
    List<DataVinesDataType> suitableType();
    // 是否支持多选，比如表行数检查支持多张表
    default boolean supportMultiple() {
        return false;
    }
    // 对规则参数的重新构造，配合表行数多张表检查
    default List<Map<String,Object>> getMetricParameter(Map<String,Object> metricParameter) {
        return Collections.singletonList(metricParameter);
    }
}

BaseSingleTable 抽象类

BaseSingleTable是实现了 SqlMetric 接口的抽象类，实现了表级别检查规则中所需要参数的添加、错误数据SQL语句构造和实际值计算SQL语句构造和对过滤条件的处理等。

• 这里定义了获取不符合规则的数据的基础SQL语句，判断类型的规则比如正则表达式检查和枚举值检查，只需要在基础SQL语句后面添加过滤条件即可。

    protected StringBuilder invalidateItemsSql = new StringBuilder("select * from ${table}");

• 实际值计算SQL语句默认是计算不符合规则数据的行数

String actualValueSql = "select count(1) as actual_value_"+ uniqueKey +" from ${invalidate_items_table}"; 

• 计算平均值、汇总值等统计类型的规则需要重新实现getActualValue()中的ExecuteSql。

public abstract class BaseSingleTable implements SqlMetric {
    // 这里定义了获取不符合规则的数据的基础 SQL 语句，判断类的规则比如正则表达式和枚举值检查，只需要在基础SQL后面添加过滤条件即可。
    protected StringBuilder invalidateItemsSql = new StringBuilder("select * from ${table}");

    protected List<String> filters = new ArrayList<>();

    protected HashMap<String,ConfigItem> configMap = new HashMap<>();

    protected Set<String> requiredOptions = new HashSet<>();

    public BaseSingleTable() {
        configMap.put("table",new ConfigItem("table", "表名", "table"));
        configMap.put("filter",new ConfigItem("filter", "过滤条件", "filter"));

        requiredOptions.add("table");
    }

    @Override
    public ExecuteSql getInvalidateItems(String uniqueKey) {
        ExecuteSql executeSql = new ExecuteSql();
        executeSql.setResultTable("invalidate_items_" + uniqueKey);
        executeSql.setSql(invalidateItemsSql.toString());
        executeSql.setErrorOutput(isInvalidateItemsCanOutput());
        return executeSql;
    }

    @Override
    public ExecuteSql getActualValue(String uniqueKey) {
        ExecuteSql executeSql = new ExecuteSql();
        executeSql.setResultTable("invalidate_count_" + uniqueKey);
        String actualValueSql = "select count(1) as actual_value_"+ uniqueKey +" from ${invalidate_items_table}";
        executeSql.setSql(actualValueSql);
        executeSql.setErrorOutput(false);
        return executeSql;
    }

    @Override
    public CheckResult validateConfig(Map<String, Object> config) {
        return ConfigChecker.checkConfig(config, requiredOptions);
    }

    @Override
    public void prepare(Map<String, String> config) {
        if (config.containsKey("filter")) {
            filters.add(config.get("filter"));
        }

        addFiltersIntoInvalidateItemsSql();
    }

    private void addFiltersIntoInvalidateItemsSql() {
        if (filters.size() > 0) {
            invalidateItemsSql.append(" where ").append(String.join(" and ", filters));
        }
    }

    @Override
    public MetricLevel getLevel() {
        return MetricLevel.TABLE;
    }
}

BaseSingleTableColumn 抽象类

BaseSingleTableColumn是列级别的抽象实现类，主要是添加列级别规则的通用参数。

public abstract class BaseSingleTableColumn extends BaseSingleTable {

    public BaseSingleTableColumn() {
        super();
        configMap.put("column",new ConfigItem("column", "列名", "column"));
        requiredOptions.add("column");
    }

    @Override
    public Map<String, ConfigItem> getConfigMap() {
        return configMap;
    }

    @Override
    public MetricLevel getLevel() {
        return MetricLevel.COLUMN;
    }

    @Override
    public boolean isInvalidateItemsCanOutput() {
        return false;
    }
}

第二步

了解完上面的三个基础类以后，自定义一个Metric就变得格外简单了。

以 枚举值检查 规则为例来讲解

• 判断要实现的规则的级别，因为枚举值检查是列级别，所以继承 BaseSingleTableColumn 即可。
• 在构造函数中的configMap添加enum_list参数用于返回给前端进行展示，在requiredOptions添加enum_list用于参数的检查。
• 实现英文名、中文名、规则维度、规则类型这些基础的属性。
• 因为枚举值检查规则是为了找出在枚举值列表中的数据，所以只需要在fileters这个数组里面加入(${column} in ( ${enum_list} ))，prepare()方法会自动进行不符合规则的SQL语句构造。
• 实现suitableType()方法添加规则适用的字段类型。

public class ColumnInEnums extends BaseSingleTableColumn {

    public ColumnInEnums(){
        super();
        configMap.put("enum_list",new ConfigItem("enum_list", "枚举值列表", "enum_list"));
        requiredOptions.add("enum_list");
    }

    @Override
    public String getName() {
        return "column_in_enums";
    }

    @Override
    public String getZhName() {
        return "枚举值检查";
    }

    @Override
    public MetricDimension getDimension() {
        return MetricDimension.EFFECTIVENESS;
    }

    @Override
    public MetricType getType() {
        return MetricType.SINGLE_TABLE;
    }

    @Override
    public boolean isInvalidateItemsCanOutput() {
        return true;
    }

    @Override
    public void prepare(Map<String, String> config) {
        if (config.containsKey("enum_list") && config.containsKey("column")) {
            filters.add(" (${column} in ( ${enum_list} )) ");
        }
        super.prepare(config);
    }

    @Override
    public List<DataVinesDataType> suitableType() {
        return Arrays.asList(DataVinesDataType.NUMERIC_TYPE, DataVinesDataType.STRING_TYPE, DataVinesDataType.DATE_TIME_TYPE);
    }
}

第三步

非常重要的一步

• 在 resources 目录下创建META-INF/plugins目录。
• 在 plugins 目录下创建文件并且命名为io.datavines.metric.api.SqlMetric。
• 在文件中添加column_in_enums=io.datavines.metric.plugin.ColumnInEnums。

第四步

打包成jar放到 datavines 目录下的libs目录下即可。

收工！自定义 Metric 就这样轻松搞定了。

加入我们

Datavines 的目标是成为更好的数据可观测性领域的开源项目，为更多的用户去解决元数据管理和数据质量管理中遇到的问题。在此我们真诚欢迎更多的贡献者参与到社区建设中来，和我们一起成长，携手共建更好的社区。

• 项目地址： https://github.com/datavane/datavines
• 问题和建议： https://github.com/datavane/datavines/issues
• 贡献代码： https://github.com/datavane/datavines/pulls

关于Datavane

Datavane是一个专注于大数据领域的开源组织(社区)，由一群大数据领域优秀的开源项目作者共同创建，旨在帮助开源项目作者更好的建设项目、为大众提供高质量的开源软件，宗旨是：只为做一个好软件。目前已经聚集了一批优质的开源项目，涉及到数据集成、大数据组件管理、数据质量等。

在 Datavane 社区中，所有的项目都是开源开放的，代码质量和架构设计优质的潜力项目。社区保持开放中立、协作创造、坚持精品，鼓励所有的开发者、用户和贡献者积极参与我们的社区、共同合作，创新创造，建设一个更加强大的开源社区。

Github: https://github.com/datavane