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90-重构路线.md 40 KB
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重构路线

基于老项目 tendata-warehouse-release 的代码分析，为新项目 poyee-data-warehouse 规划的重构路线。 本文档说"为什么改、怎么改"；配套的 92-重构进度.md 说"改到哪一步了"。

一、模块重命名（高优先级）

1.1 tendata → dw_base

影响范围：

类型 涉及内容 处理方式
Python import from tendata import *、from tendata.xxx import yyy 全局替换
SQL 中的 ADD FILE ADD FILE tendata/spark/udf/xxx.py 全局替换
zip 打包命令 zip -qr tendata.zip tendata 改为 dw_base.zip dw_base
addPyFile sparkContext.addPyFile('tendata.zip') 改为 dw_base.zip
路径匹配正则 re.sub(r"tendata-warehouse.*", ...) 更新为新项目名
目录名引用 PROJECT_ROOT_PATH 相关逻辑 自动适配

建议做法： 先用脚本批量替换，再逐文件审查。注意 tendata 字样可能出现在老项目的 Hive 数据库名、表名或 DataX 数据源 ini 名中，这些属于老业务数据、不应替换——新项目业务 SQL 从零开发，不涉及老库老表。

1.2 launch-pad/ → jobs/（不做业务迁移，仅建立新结构）

重要澄清：老项目 launch-pad/ 中的业务代码与新项目业务完全无关（属于上个项目的历史业务），不存在内容迁移。launch-pad/ 在重构期间作为样板 SQL 代码的参考（看写法、看 ${dt} 用法、看 DataX ini 结构），新项目所有业务 SQL 从零开发完成后，launch-pad/ 整体删除。

新 jobs/ 目录按数仓分层 × 业务域二维组织，结构见 00-项目架构.md §5 的样板。业务域代码统一使用命名规范定义的 trd/usr/prd/shp/pub/dim（见 21-命名规范.md §3.2）。

需要处理的代码引用：

  • 脚本中 list_files('launch-pad/...') 的硬编码路径 → 改为 jobs/...
  • zip -qr launch-pad.zip launch-pad 类命令（如有）→ 改为 jobs
  • DolphinScheduler 工作流里老路径的引用 → 新项目上线时一并替换

二、消除硬编码（高优先级）

2.1 当前硬编码清单

硬编码内容 所在位置 建议方案
DATAX_HOME=/opt/module/datax bin/common/init.sh 移入 conf/env.sh 或环境变量
PYTHON3_PATH="/usr/bin/python3" bin/common/init.sh 移入 conf/env.sh
RELEASE_USER="alvis" bin/common/init.sh 改为 RELEASE_USER="bigdata" 并移入 conf/env.sh
RELEASE_ROOT_DIR="/home/alvis/release" init.sh、__init__.py 改为 /home/bigdata/release 并移入 conf/env.sh
项目部署目录 poyee-data-warehouse/ publish.sh 新项目发布目录为 /home/bigdata/release/poyee-data-warehouse/
DATAX_WORKERS=(m3 d1 d2 d3 d4) + DATAX_WORKERS_WEIGHTS 权重 map init.sh:18-31（含展开 DATAX_WORKERS_QUEUE 的循环） workers 列表 + 权重 map 整体移入 conf/workers.conf（ini 或 yaml 格式），init.sh 仅保留读取 + 展开逻辑
HADOOP_CONF_DIR='/etc/hadoop/conf' __init__.py 使用系统环境变量
LOG_ROOT_DIR="/opt/data/log" + whoami 分流 init.sh、__init__.py 删除 whoami 分支，单值改为 ${HOME}/log 并迁入 conf/env.sh，见 §7.2.1
告警 Webhook（钉钉 / 企微 Key） dw_base/common/alerter_constants.py（老告警模块已于 2026-04-20 删除，含 dingtalk_notifier.py / ent_interface_dingtalk* / bin/dingtalk-work-alert.sh） 新告警模块重写时 Webhook Key 外移到 conf/alerter.ini（入库——部署靠 git pull，gitignore 会拉不到；webhook key 不算高敏感，最多被拿去发垃圾消息），Python 侧改 ConfigParser 加载；alerter_constants.py 整个删除；新项目不再使用钉钉
Spark 默认参数（executor/driver/shuffle/sql.*） dw_base/spark/spark_sql.py 构造函数 + .config(...) 链 移入 conf/spark-defaults.yaml，SQL 文件可用 SET 覆盖，见 §2.3
DataX ini 路径前缀剥离 conf/datax/config/ bin/datax-single-job-starter.sh（TEMP 处理）、bin/datax-job-config-generator.py（replace('conf/datax/config/', '')）、bin/datax-multiple-job-starter.sh（日志路径派生） 原目录已整体挪到 conf/bak/ 并 gitignore，脚本里 replace 现在是 no-op 死逻辑。去除前缀假设，改为靠 ini 文件名（= 任务唯一标识，见 21-命名规范.md §3.9）识别用途
DataX 生成 JSON 输出目录名 conf/datax/generated bin/datax-job-config-generator.py 末尾 default_output_dir、bin/datax-single-job-starter.sh 第 89/118 行、bin/datax-multiple-job-starter.sh 第 187 行、.gitignore 目录改名 conf/datax-json/；子路径扁平化为 conf/datax-json/{env}/{ini_basename}.json（仅按 env 分一级，去掉 src_dst / project_layer_env 等派生层级）；.gitignore 同步改
JOB_NAME / JSON 文件名的 ini→json 转换逻辑重复实现 Python 侧 bin/datax-job-config-generator.py:126（os.path.basename(gcf).replace('.ini', '.json')）+ Bash 侧 bin/datax-single-job-starter.sh:88（basename .ini） 合一到 dw_base.datax.path_utils.job_name_from_ini()（或类似工具）；Bash 侧通过 python3 -c 调用或在 bin/common/init.sh 定义等价 shell 函数，单一来源
DataX 脚本不支持 -env 参数 bin/datax-*.sh / bin/datax-job-config-generator.py 参数解析 新增 -env 参数，由 ini 内 dataSource = {db_type}/{instance} 拼接成 datasource/{db_type}/{env}/{instance}.ini 的完整路径；详见 §2.5
datasource/ 单层组织（无环境子目录） datasource/{db_type}/{instance}.ini 改为 datasource/{db_type}/{env}/{instance}.ini（运维侧权限隔离 + 支持一套代码跑多环境）
ini 里 dataSource 字段拼接环境后缀 老项目写法 dataSource = pg-hobby-prod 改为 dataSource = {db_type}/{instance}（不含环境），env 由脚本注入
导出类 ini 扇出撞名风险 jobs/ads/{域}/ 下 ini 若都以源 Hive 表名命名，同一张 ads 表扇出到多个目标库时会重名覆盖 命名规则改为 {源 Hive 表名}__{目标 db_type}_{目标 instance}.ini（双下划线分隔源/目标），见 21-命名规范.md §3.9
dw_base/common/template_constants.py 大量死代码 定义了 20+ 个 SQL 模板路径常量，实际只有 2 个（MYSQL_HIVE_CREATE_TABLE_TEMPLATE / MYSQL_HIVE_HBASE_CREATE_TABLE_TEMPLATE）被引用，其余 18 个零 import 整个文件删除；连带废弃下一条
MySQLReader.generate_hive_ddl() / generate_hive_over_hbase_ddl() 自动建表 DDL 路径 dw_base/datax/plugins/reader/mysql_reader.py:195/222，被 bin/datax-gc-generator.py:616/728 调用；且 conf/template/ 目录在新项目根本不存在，真调用会 FileNotFoundError 整段路径废弃——与 CLAUDE.md 约定的 manual/ddl/ 是 DDL 唯一来源相冲突。datax-gc-generator.py 仅生成 ini 配置，不再输出 CREATE TABLE DDL；DDL 由开发者按 21-命名规范.md 手写到 manual/ddl/
缺少集中的开发者参考模板目录 —（新增） 已建 conf/templates/{datasource,datax/{raw,ads,manual},sql,ddl}/，模板用 *.template.{ini,sql} 双扩展名。与上条废弃的运行时模板完全不同：这里的模板不被任何代码读取，只供开发者对照写新文件；kb/README.md 已加入口

2.2 建议的配置结构

conf/
├── env.sh                    # Shell 环境变量（路径、用户、日志目录等）
├── env.py                    # Python 环境变量（或直接读 env.sh）
├── workers.conf              # DataX Worker 列表与权重
├── alerter.conf              # 告警 Webhook 配置（敏感项，可 .gitignore）
├── spark-defaults.yaml       # Spark 默认参数
└── ds/
    ├── base_config.yaml      # DolphinScheduler 配置
    └── process_code.yaml     # 工作流编码映射

2.3 Spark 配置三级覆盖策略

现状：dw_base/spark/spark_sql.py 构造函数里硬编码了约 15 个 .config(...) 调用（executor/driver/memory/parallelism/shuffle/adaptive/arrow/codegen 等），默认值写死在构造参数里，覆盖只能通过 SparkSQL 构造函数传参或 SQL 文件内 SET。

问题：

  • 想批量调整 shuffle partitions 的默认值，就得改代码 + 发版
  • 不同类型的作业（dwd 大宽表 / ads 小聚合）需要不同默认，现状只能每张表的 SQL 开头都重复写一遍 SET
  • 默认参数和业务代码耦合，不便于运维按集群负载动态调整

目标态：三级覆盖

conf/spark-defaults.yaml         (L1) 全局默认，运维可改，发版同步到集群
        ↓ 被覆盖
SQL 文件内 SET spark.xxx=yyy     (L2) 单作业级别的覆盖，业务开发写
        ↓ 被覆盖
命令行 -sc key=value / Python 构造函数传参  (L3) 临时/调试 override

conf/spark-defaults.yaml 草案：

# 全局 Spark 默认参数，dw_base/spark/spark_sql.py 启动时加载
# 单作业需要覆盖时，在对应 jobs/*.sql 文件开头写 SET；不要改本文件

executor:
  instances: 4
  cores: 4
  memory: 8g
  memoryOverhead: 2g

driver:
  cores: 2
  memory: 4g
  maxResultSize: 2g

sql:
  shuffle.partitions: 200
  adaptive.enabled: true
  broadcastTimeout: -1
  codegen.wholeStage: false
  execution.arrow.enabled: true
  execution.arrow.fallback.enabled: true
  files.ignoreCorruptFiles: true
  statistics.fallBackToHdfs: true

default:
  parallelism: 400

代码改动要点：

  1. dw_base/spark/spark_sql.py
    • 新增 _load_default_config() -> dict：读 conf/spark-defaults.yaml，扁平化为 {"spark.executor.instances": 4, ...} 形式（dot-notation 按 yaml 嵌套路径拼）
    • 构造函数接收的显式参数（spark_executor_cores 等）改为 None 默认，若未传则 fall back 到 yaml
    • SparkSession.builder 的 .config(...) 链改成 for k, v in resolved_config.items(): builder.config(k, v)
  2. SQL 文件内的 SET spark.xxx=yyy 本来就由 spark.sql(...) 原生支持，无需改动
  3. 命令行 -sc 参数保持现有语义，覆盖 L1
  4. Python 单测要能跑：yaml 读取要容错（测试环境下找不到 conf 文件时回退到一套最小内置默认，不阻塞 tests/unit/）

兼容性：老代码里已在写 SparkSQL(spark_executor_cores=8, ...) 的调用站点不破坏，因为显式传参仍是最高级（L3）。

落地时的两个坑：

  1. L2 覆盖只对 spark.sql.* 系参数生效。Spark 的参数分两类：
    • spark.sql.*、spark.default.parallelism 等运行时参数 —— spark.conf.set(...) 或 SQL 内 SET 可动态改写
    • spark.executor.*、spark.driver.*、spark.executor.memoryOverhead 等资源类参数 —— session 启动时锁定，SQL 里写 SET spark.executor.memory=16g 不会真的扩容已启动的 executor

因此开发写 SQL 内 SET 时只能调 spark.sql.* 和并行度；需要改资源的场景只能走 L3（命令行 -sc 或调用方在构造 SparkSQL(...) 时显式传参）。文档里和 spark-defaults.yaml 注释里都要讲清楚这条，避免开发以为 SET spark.executor.memory 有效。

  1. conf/spark-defaults.yaml 的路径解析依赖 PROJECT_ROOT_PATH，这和 §三 __init__.py 瘦身存在先后依赖：
    • 现状 PROJECT_ROOT_PATH 在 dw_base/__init__.py 顶部定义，import dw_base 就会拿到
    • 瘦身后 __init__.py 只保留最基本路径定义，PROJECT_ROOT_PATH 仍可用，但拆分过程中要保证 spark_sql.py 加载 yaml 的那行代码拿到的根路径与瘦身前一致
    • 执行顺序建议：先做 §三 __init__.py 瘦身，把 PROJECT_ROOT_PATH 的定义稳定下来；再做 §2.3 的 spark-defaults.yaml 接入。反过来做会踩到"瘦身后路径变了"的返工

与仓库改名的联动：

仓库改名 tendata-warehouse-release → poyee-data-warehouse 时（阶段 1 尾声），.idea/tendata-warehouse-release.iml 也要改名为 .idea/poyee-data-warehouse.iml，并同步更新 .idea/modules.xml 里的引用。这一步不属于 .gitignore 的范畴，但和它是同一天会碰到的事，在阶段 1 的仓库改名 checklist 里一起记一笔。

2.5 DataX 脚本多环境支持与路径解耦

现状（脚本残留老逻辑，新项目的业务 ini 未走这条路径）：

  1. 脚本里残留路径前缀剥离：bin/datax-single-job-starter.sh 和 bin/datax-job-config-generator.py 仍通过剥离 conf/datax/config/ 前缀从源 ini 路径里派生 SRC_DST / PROJECT_LAYER_ENV，用于生成 JSON 输出路径和 datax-multiple-job-starter.sh 的日志目录。该目录已整体挪到 conf/bak/ 并 gitignore，新项目 ini 放在 jobs/raw/{domain}/ / jobs/ads/{domain}/ / manual/，前缀不匹配时剥离变成 no-op，输出会落到形如 conf/datax/generated/jobs/raw/trd/xxx.json 的位置——能跑但与新约定不符。代码里这段死逻辑要清理，同时输出根目录也一并改名为 conf/datax-json/。
  2. 没有 -env 参数：所有脚本不认 -env。
  3. 数据源配置单层组织：老约定 datasource/{db_type}/{instance}.ini 把环境和实例扁平混在一起，要么靠不同的 {instance} 名字（如 hobby-prod / hobby-dev）区分，要么靠部署时替换文件。第一种让 ini 里写 dataSource = pg-hobby-prod 这种绑死环境的字符串；第二种让开发侧不知道当前跑的是哪套。

目标态：一套代码多环境运行

三件事联动（顺序重要）：

阶段 1：datasource 改按环境分子目录

  • 改为 datasource/{db_type}/{env}/{instance}.ini
  • 运维在集群侧按 prod / test / dev 建子目录，各自放一套连接配置
  • 权限隔离更方便：prod 子目录只给生产账号可读

阶段 2：ini 里 dataSource 字段去掉环境后缀

  • 老写法：dataSource = pg-hobby-prod
  • 新写法：dataSource = pg/hobby（只写 {db_type}/{instance}，不含 env）
  • 变更项目下所有存量 ini：当前 conf/bak/ 下的老配置不处理，等业务新 ini 从零写起时就按新规范

阶段 3：DataX 脚本加 -env 参数 + env 注入逻辑

bin/common/init.sh 扩展：

# 从命令行参数里挑出 -env，或 fall back 到 conf/env.sh
# 不读环境变量（用户明确要求不污染 shell 环境）
# 不做"按用户/部署目录自动派生"——env 必须来自 -env 或 conf/env.sh，二者都没给就退出
resolve_env() {
  for arg in "$@"; do
    case $arg in
      -env) NEXT_IS_ENV=1 ;;
      -env=*) DW_ENV="${arg#*=}" ;;
      *) [ -n "$NEXT_IS_ENV" ] && DW_ENV="$arg" && unset NEXT_IS_ENV ;;
    esac
  done
  if [ -z "$DW_ENV" ]; then
    # fall back 到 conf/env.sh（入仓库的默认配置）
    [ -f "${BASE_DIR}/conf/env.sh" ] && . "${BASE_DIR}/conf/env.sh"
  fi
  if [ -z "$DW_ENV" ]; then
    echo "[FATAL] DW_ENV not set: pass -env <dev|test|prod> or define DW_ENV in conf/env.sh" >&2
    exit 1
  fi
  export DW_ENV
}

conf/env.sh 草案（入仓库，开发者维护，服务本地调试）：

# 全局环境变量默认值
# env 判定优先级：命令行 -env > 本文件 DW_ENV
# 默认锁定为 dev：本地调试开箱即用；DolphinScheduler / 生产脚本总是命令行显式 -env prod 覆盖
DW_ENV=dev
LOG_ROOT_DIR="${HOME}/log"

dw_base/datax/job_config_generator.py 改造：

  • JobConfigGenerator.__init__ 接受新参数 env
  • 各 reader/writer 插件在解析 dataSource = pg/hobby 时，自动拼成 datasource/pg/{env}/hobby.ini 的完整路径再去读连接信息

bin/datax-job-config-generator.py 改造：

  • 新增 -env 参数
  • 去掉 temp = os.path.dirname(gcf).replace('conf/datax/config/', '').split('/') 这段路径前缀剥离
  • JSON 输出目录从 conf/datax/generated/ 改名为 conf/datax-json/，子路径简化为 conf/datax-json/{env}/{ini_basename}.json（扁平，按 env 分一级；ini_basename 由 21-命名规范.md §3.9 保证全局唯一——采集类 = 目标 Hive 表名、导出类 = {源}__{db_type}_{instance}、一次性 = 日期前缀）
  • .gitignore 同步把 conf/datax/generated 改成 conf/datax-json

阶段 4：启动脚本层串起来

  • datax-single-job-starter.sh 调用 generator 时把 $DW_ENV 透传过去
  • datax-multiple-job-starter.sh 日志目录改为 ${LOG_ROOT_DIR}/datax/${DW_ENV}/${START_DATE}/${JOB_NAME}.log（把 SRC_DST / PROJECT_LAYER_ENV 彻底移除）

兼容性：阶段 1-3 期间 conf/bak/ 下的老 ini 不参与新流程，保留作为老项目历史资产；新业务 ini 全部从零按新规范写。

参考：kb/00-项目架构.md §4.3（DataX 脚本详细使用）、§6.4（多环境机制）、kb/21-命名规范.md §3.9（DataX ini 文件命名）。

2.6 DataX 入口脚本收口为两条命令（中优先级）

现状：DataX 入口分散，学习成本高：

  • bin/datax-single-job-starter.sh — 单 ini 执行
  • bin/datax-multiple-job-starter.sh — 批量 + 按 start-date/stop-date 范围展开
  • bin/datax-multiple-hive-job-starter.sh — Hive 表批量（语义与上者重合）
  • bin/datax-single-hdfs-job-starter.sh（如有残留） — 单次 HDFS 导出
  • bin/datax-job-config-generator.py — ini → json 翻译器（内部工具）
  • bin/datax-gc-generator.py — ini 元生成器（详见 §2.7）

目标态：顶层收成两个命令，每个命令内部吃 single / batch 两种输入形态；底层的 json 翻译 / worker 选择 / 日志路径由公共模块承担，调用方不感知。

顶层命令 语义 关键参数
bin/datax-import（命名待确认） 导入到 Hive（目标侧带分区管理） -ini <file> 单 ini · -inis <dir> 批量 · -dt <yyyymmdd> 指定分区 · -start-date / -stop-date 日期范围展开 · -skip-exist 默认开，已存在分区跳过 · -force-overwrite 强制覆盖 · -skip-partitions <csv> 手动跳过特定分区 · -env <dev\|test\|prod>
bin/datax-export（命名待确认） 从 Hive/HDFS 导出到外部系统（源侧带路径探测） -ini / -inis 同上 · -src-check（默认 fail-fast）· -skip-missing 源路径缺失时跳过不报错 · -dt / -start-date / -stop-date · -env

实现建议：

  1. 把老脚本 worker 选择、日志路径、json 翻译提到 Python 模块 dw_base/datax/entry.py，两个 sh 只做参数解析 + 调用
  2. 分区检查：datax-import 在执行前 SHOW PARTITIONS 目标表 → 命中则按 -skip-exist / -force-overwrite 决策；datax-export 在执行前 hdfs dfs -test -e <源路径> → 不存在按 -src-check / -skip-missing 决策
  3. -inis 的批量展开规则：传目录则递归扫 .ini 文件，传文件列表（jobs.list）则读文件每行一个 ini
  4. 老脚本 datax-single-job-starter.sh / datax-multiple-*-starter.sh 在两个新命令稳定后整体删除，保留一期转发封装作为兼容

第三条命令 datax-gc-generator（ini 元生成器）独立保留：用户已确认。职责是"从 PG 扫 schema 生成 ini 参考模板"，和"执行 ini"不是一回事，不收口到上面两条里。详见 §2.7。

2.7 datax-gc-generator 从零重写（中优先级）

现状（凭查证 2026-04-18）：bin/datax-gc-generator.py 支持 from ∈ {mysql, hdfs} × to ∈ {elasticsearch, hbase, hdfs, kafka, mongo, mysql}，覆盖面大、代码沉重，且：

  • 全项目没有任何其他模块 import 或 shell 调用它（仅 3 处 SparkSQL('datax-gc-generator') 是自己设置 app name）
  • 内部走 MySQLHandler + MySQLDataSource + convert_mysql_column_types + MySQLReader.generate_hive_ddl() 一条链，与 §2.1 已登记废弃的"自动 DDL 生成"方向相冲突
  • 新项目新业务只需要 from=pg to=hdfs 一条路径，其他组合全是老项目遗产

定位：参考模板生成器，不是"一键出可用 ini"。产物是开发者人工调整的起点 —— 常见修改包括字段剪裁（只同步用到的列）、WHERE 过滤条件、hivePartitions 配置、大表拆分策略等。开发者 diff 参考模板和自己的需求，改完再把成品 ini 提交到 jobs/raw/{domain}/。

方向：整个文件废弃 + 从零重写（凭记忆：未完全定稿，待真正开始写代码时再细化）

重写目标：

  • 仅支持 from=pg to=hdfs
  • 读 PG 表结构（information_schema.columns + pg_catalog.pg_description 取字段注释）
  • 输出到开发者本地的 workspace/{yyyymmdd}/{name}.ini（workspace/ 被 .gitignore 排除，不入仓），作为参考模板（原始全字段 + 默认分区 + 默认 where=1=1）；开发者裁剪后再把最终 ini 提交到 jobs/raw/{domain}/
  • 不再生成 DDL：DDL 统一由开发者按 21-命名规范.md 手写到 manual/ddl/{layer}/{domain}/（CLAUDE.md 单一来源约束，与 §2.1 已登记项一致）

目录约定：

  • workspace/ 在仓库根，仅存在于开发者本地，整个目录进 .gitignore
  • workspace/{yyyymmdd}/ 按运行日期分子目录，便于开发者看"我今天生成了哪些候选"
  • 与 manual/imports/{yyyymmdd}/ 的分工：manual/imports/ 放一次性执行的 SQL / ini（会入仓做审计证据，执行完归档），workspace/ 放自动化工具未经人工确认的中间产物（永不入仓）

拆除清单（重写时连带删除）：

  • dw_base/database/mysql_utils.py 的 list_tables / list_columns 方法（只服务老 generator）
  • dw_base/datax/datasources/mysql_data_source.py
  • dw_base/datax/plugins/reader/mysql_reader.py 的 generate_hive_ddl / generate_hive_over_hbase_ddl 方法
  • dw_base/datax/datax_utils.py 的 convert_mysql_column_types
  • 所有 mongo / kafka / hbase writer 在 generator 里的分支

注意：以上删除范围与 dw_base/datax/plugins/ 里仍在被真实采集任务调用的 reader/writer 不冲突 —— 真实采集任务只用到 HDFSReader / HDFSWriter / MongoWriter（如果还有 mongo 采集任务）。删之前要用 grep -r "from dw_base.datax.plugins.reader.mysql_reader" 再确认一次。

2.8 HDFS 数据源 ini 支持 HA nameservice（Path B 锁定）

结论（凭 2026-04-18 新 CDH 环境实测）：DataX hdfswriter 在新环境下连 HA 集群必须在 json 里显式提供 hadoopConfig 块，这是 §2.8 改造的动机。

为什么 HADOOP_CONF_DIR 对 DataX 无效（实测三连）：

测试 json 内容 HADOOP_CONF_DIR 结果
1 defaultFS + 完整 hadoopConfig 未设置 ✅ 成功
2 只有 defaultFS 未设置 ❌ UnknownHostException: nameservice1
3 只有 defaultFS /etc/hadoop/conf ❌ 仍 UnknownHostException

hadoop fs -ls 命令能解析 nameservice1，是因为 hadoop shell 脚本把 $HADOOP_CONF_DIR 加入了 Java classpath（hdfs-site.xml 才能被 Configuration 自动加载）。datax.py 启动 Java 时不做这件事，classpath 里不含 /etc/hadoop/conf，所以 DataX 的 Hadoop Configuration 对象是"干净的"，只能靠 json hadoopConfig 块显式注入 HA 参数。

（老项目在上一个公司/服务器只写 defaultFS 也能跑通 HA，最可能的原因是运维把 hdfs-site.xml 塞进了 DataX 的 classpath 目录 —— 比如 datax/conf/ / datax/lib/ / 某 plugin 的 libs/。新环境 /opt/datax 下没有这类预置文件，不走这条路。）

老的 env 设置是死代码：dw_base/__init__.py:16 的 os.environ['HADOOP_CONF_DIR'] = '/etc/hadoop/conf' 对 DataX JVM 子进程无影响 —— 一是 classpath 不含 conf 目录（见上）；二是 DataX 由 datax-single-job-starter.sh 通过 python3 datax.py 启动，并未 import dw_base。这行已在本次 §2.8 一并清理。

正确的 json 形态：

"writer": {
  "name": "hdfswriter",
  "parameter": {
    "defaultFS": "hdfs://nameservice1",
    "hadoopConfig": {
      "dfs.nameservices": "nameservice1",
      "dfs.ha.namenodes.nameservice1": "nn1,nn2",
      "dfs.namenode.rpc-address.nameservice1.nn1": "192.168.33.61:8020",
      "dfs.namenode.rpc-address.nameservice1.nn2": "192.168.33.62:8020",
      "dfs.client.failover.proxy.provider.nameservice1": "org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider"
    },
    ...
  }
}

ini 新格式：

非 HA / 单 NN（dev / test 环境）：

[base]
defaultFS = hdfs://192.168.33.61:8020

HA / nameservice（prod 环境）：

[base]
defaultFS = hdfs://nameservice1

[hadoop_config]
dfs.nameservices = nameservice1
dfs.ha.namenodes.nameservice1 = nn1,nn2
dfs.namenode.rpc-address.nameservice1.nn1 = 192.168.33.61:8020
dfs.namenode.rpc-address.nameservice1.nn2 = 192.168.33.62:8020
dfs.client.failover.proxy.provider.nameservice1 = org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider

设计要点：

  • [hadoop_config] 节的 key 原样照搬 /etc/hadoop/conf/hdfs-site.xml，不做缩写 / 翻译 —— 运维直接复制粘贴，出了问题可以字段级对比，零心智成本
  • [hadoop_config] 节可选：不写即视为非 HA，代码不注入 hadoopConfig，生成的 json 只有 defaultFS，与单 NN 环境兼容
  • 将来若要支持多 nameservice（federation），[hadoop_config] 节天然兼容（多写几组 key 即可），无需再改 ini schema

代码改造清单：

文件 改动
dw_base/datax/datasources/hdfs_data_source.py 覆写 get_datasource_dict()：父类逻辑外，检测 [hadoop_config] 节是否存在；存在则把整节作为 dict 塞进 ds_dict['hadoopConfig']
dw_base/datax/plugins/plugin.py 不用改 —— load_data_source() 的 for key, value in ds_dict.items() 里，value 是 dict 时走 Python 原生赋值，json 序列化自然成立
dw_base/datax/plugins/reader/hdfs_reader.py / writer/hdfs_writer.py 不用改，defaultFS + hadoopConfig 由 load_data_source() 自动注入到 parameter
dw_base/__init__.py:16 删除 os.environ['HADOOP_CONF_DIR'] 死代码（实测对 DataX JVM 无影响）
bin/datax-gc-generator.py §2.7 从零重写时一并处理，这里不单独列
datasource/hdfs/{env}/*.ini 按新 schema 新建（prod 带 [hadoop_config]；dev/test 只写 [base] defaultFS）

回归测试：

  • prod HA 集群：新 ini 跑一次真实 PG→HDFS 任务，生成 json 含完整 hadoopConfig，任务成功（2026-04-18 已用手写 json 预验证）
  • NameNode 主备切换期间跑一次，DataX 自动切到 standby（HA 的原始动机）
  • dev / test 单 NN 集群：不写 [hadoop_config]，生成 json 只含 defaultFS，任务成功

2.9 DataX 速率控制外移到 conf（中优先级）

现状：dw_base/datax/job_config_generator.py:60-67 硬编码分时调度：

local_time = int(datetime_utils.formatted_now('%H%M'))
if 750 < local_time < 1900:
    speed = self.get_speed(10, byte=10485760, record=40000)          # 白天 10 channel × 10 MB/s
    core_speed = self.get_core_speed(byte=10485760, record=40000)
else:
    speed = self.get_speed()                                          # 夜间 6 channel × 256 MB/s
    core_speed = self.get_core_speed()

问题：

  • 白天 / 夜间的边界（0750、1900）、channel 数、单 channel 速率全写死在代码里，想调一个值要改 py 源码重新发布
  • 不同业务域 / 不同表的速率诉求可能不同，现在一刀切
  • 生产偶发突发（白天要抢刷一次全量）没有临时放大速率的口子
  • 硬编码的动机在代码里一字没留（为什么 0750-1900？避开业务高峰？避开实时链路？后人读代码猜不到）

目标：把速率配置抽到 conf/datax-speed.conf，JobConfigGenerator 运行时读；默认值 = 现硬编码值，保持向后兼容。

conf 格式（ini，按时间段分段，自上而下匹配，未命中走 [default]）：

; conf/datax-speed.conf
; 速率档位定义：从上到下依次匹配，第一条命中的为准；无匹配走 [default]

[daytime]
hours = 07:50-19:00
channel = 10
byte_per_channel = 10485760       ; 10 MB/s/channel，避开业务高峰
record_per_channel = 40000

[default]
channel = 6
byte_per_channel = 268435456      ; 256 MB/s/channel，夜间放满
record_per_channel = 100000

代码改造：

  • 在 JobConfigGenerator.__init__() 读 conf/datax-speed.conf
  • 用当前时间在各段 hours 里找匹配，取 channel / byte_per_channel / record_per_channel
  • assemble() 里的分支逻辑改为 speed = self.resolve_speed_profile() 一行
  • 落 conf/datax-speed.conf 时在文件头注释里把"白天是为了避开业务高峰"的动机写清楚（消除默认值的来历盲区）

扩展方向（P2，先不做）：

  • 支持按 ini 名（业务表）在 conf 里覆盖特定任务的速率
  • 支持命令行 -speed fast / -speed slow 手动切档（突发高峰 / 限流时用）

三、__init__.py 瘦身（高优先级）

现状： tendata/__init__.py 约 120 行，import 即执行以下操作：

  • 环境变量设置
  • 颜色常量定义（30+ 个）
  • findspark.init()
  • 用户/权限/路径检测 + 打印
  • cow_says() 调用 shell

问题：

  • 任何 from dw_base import xxx 都会触发全部初始化
  • 不在 Spark 节点上运行的脚本也被迫执行 findspark.init()
  • 影响单元测试（测试 UDF 函数也要初始化 Spark 环境）

建议拆分为：

# dw_base/__init__.py —— 仅做最基本的路径定义
PROJECT_ROOT_PATH = ...
PROJECT_NAME = ...

# dw_base/core/env.py —— 环境检测（延迟调用）
# dw_base/core/colors.py —— 颜色常量
# dw_base/core/spark_env.py —— findspark 初始化（按需 import）

四、代码风格修正（中优先级）

4.1 __contains__ 反模式

全项目大量使用：

if config.__contains__(key):       # 反模式
if self.REGISTERED_UDF.__contains__(name):

应改为：

if key in config:                  # Pythonic
if name in self.REGISTERED_UDF:

4.2 Shell / Python 重复逻辑

bin/common/init.sh 和 dw_base/__init__.py 有大量重复的环境检测逻辑（用户判断、路径判断、日志目录、颜色常量）。

建议： 统一由 Python 入口处理，Shell 脚本仅做最小化的环境设置后调用 Python。或提取为一份共享的配置文件。

4.3 SQL 注入风险

mysql_utils.py 中使用 f-string 拼接 SQL：

sql = "... WHERE TABLE_SCHEMA='%s' ..." % (database, table_name)

建议： 改用参数化查询。

五、清理废弃代码（中优先级）

模块/文件 状态 建议
dw_base/validation/__init__.py 空文件 删除或实现数据质量校验
dw_base/ml/a.py 空文件 删除
dw_base/flink/__init__.py 空文件 删除（除非计划使用 Flink）
dw_base/elasticsearch/__init__.py 空文件 删除
dw_base/database/mongodb_utils.py 约 80% 是注释掉的旧代码 清理注释
conf/datax/ 下全部内容 已废弃的旧配置 保留少量样例，其余删除

六、测试体系搭建（中优先级）

6.1 现状

  • 仅 UDF 有少量 pytest 测试
  • 核心模块（SparkSQL、DataX 配置生成）无测试
  • 无 CI/CD 集成

6.2 建议的测试结构

tests/
├── conftest.py                    # pytest 公共 fixtures
├── unit/
│   ├── test_udf_common.py         # 通用 UDF 单测（纯函数，不依赖 Spark）
│   ├── test_udf_business.py       # 业务 UDF 单测（如有，按文件组织）
│   ├── test_config_utils.py       # 工具函数单测
│   ├── test_datetime_utils.py
│   ├── test_sql_utils.py
│   └── test_datax_generator.py    # DataX ini→json 生成测试
├── integration/
│   ├── test_spark_sql.py          # SparkSession local[*] 模式集成测试
│   └── test_hive_utils.py
└── quality/
    └── test_data_quality.py       # 数据质量校验（行数、空值率、主键唯一性）

6.3 测试策略

  • UDF 单测：纯 Python 函数，直接 assert，不需要 Spark 环境
  • DataX 配置生成测试：给定 ini 文件，断言生成的 JSON 结构正确
  • Spark 集成测试：使用 local[*] + 内存 Hive（enableHiveSupport() 需要 Hive MetaStore，可用嵌入式 Derby）
  • 数据质量：在 DolphinScheduler 工作流中加入校验节点

七、其他建议

7.1 依赖管理（已精简）

状态：2026-04-15 已完成首轮审计与精简。老清单 48 行 → 新清单 10 个强依赖，详见根目录 requirements.txt；原始快照备份在 requirements.txt.bak，并在注释里给每一行打了 [KEEP/DROP/LAZY/STDLIB] 结论。

精简策略：

分类 处理方式 代表包
强依赖（KEEP） 留在 requirements.txt pyspark / pandas / pymongo / PyMySQL / requests / PyYAML / findspark / python-dateutil / wheel / pytest
无引用（DROP） 直接移除 openvino / transformers / scikit-learn / scipy / numpy / Flask / matplotlib / lxml / SQLAlchemy / jieba / cpca / openpyxl / xlrd / 等 20+ 个
stdlib 冗余（STDLIB） 移除 backport configparser —— Python 3 标准库自带，backport 安装反而会覆盖 stdlib
弱依赖（LAZY） 不写进 requirements，用到时手动 pip install elasticsearch / pyhive / redis / cryptography / oss2 / fuzzywuzzy / pygeohash / pypinyin —— 都只被即将清理的老业务代码引用

后续事项：

  • LAZY 类依赖关联的老代码：get_oldmongo_* / mg2es/ / ent_interface_dingtalk* 于 2026-04-20 第一批提前清理；同日第二批清理 dw_base/oss/ 整目录、dw_base/scheduler/ 整目录（含 polling_scheduler / drop_partitions / drop_daily_full_snapshot_tbls）、dw_base/hive/ 整目录、dw_base/utils/ 7 文件（data_distinct / diff_utils / excel_to_hive_utils / hive_diff_database / hive_to_excel_utils / pdt_check_table*）；剩余 customs/similarity.py 等在阶段 4 / 阶段 5 一并清理
  • 不需要 requirements-base.txt / requirements-dev.txt 分文件——当前依赖规模下单文件已经足够
  • pyspark==2.4.0 固定（对齐 CDH 6.3.2 parcel 自带版本）：pip install 把 pyspark 装进解释器 site-packages 解决 PyCharm 远程解释器静态索引红线 + 本地 pytest；运行时 findspark.init() 指向集群 $SPARK_HOME/python/，两条链路同版本不冲突

7.2 日志改进

  • pretty_print() 混合了控制台输出和文件写入，职责不清
  • Logging 类定义了但很少使用
  • 建议：统一使用 Python logging 模块，配置 handler 实现控制台+文件双输出

7.2.1 日志路径按 whoami 分流的硬编码逻辑

现状： bin/common/init.sh 和 dw_base/__init__.py 硬编码 RELEASE_USER="alvis"，并按 whoami 是否等于该用户分流日志目录：

if [ "$(whoami)" = "${RELEASE_USER}" ]; then
    LOG_ROOT_DIR="/opt/data/log"     # release 用户走系统日志目录
else
    LOG_ROOT_DIR="${HOME}/data/log"  # 其他用户走自己家目录
fi

方向：删除 whoami 分流，统一落 ${HOME}/log/{module}/{dt}/{file}.log

  • release 用户 bigdata：$HOME = /home/bigdata，日志落 /home/bigdata/log/{module}/{dt}/{file}.log
  • 个人调试用户：$HOME = 各自家目录，日志落 /home/{user}/log/{module}/{dt}/{file}.log
  • $HOME 本身就按用户隔离，无需代码再判断 whoami

为什么去掉 /opt/data/log 这条路：原来 release 用户走系统级 /opt/data/log 的理由是"生产日志不应混在个人 home"，但 bigdata 本身就是专属调度账号，它的 $HOME 就是生产日志的合法归宿，不需要再多开一条系统目录。路径统一后，权限 / 轮转 / 清理策略只需按一套做。

为什么保留 LOG_ROOT_DIR 在 conf/env.sh 里：虽然默认值只有 ${HOME}/log 一条，但仍作为单一默认值外配到 conf/env.sh，保留后期改路径的口子（比如某天运维要求共享一块专用盘，改一处即可，无需改代码）。

为什么改目的地形态为 {module}/{dt}/{file}.log：

  • 当前老结构 /opt/data/log/datax/20260418/xxx.log 已按 {module}/{dt}/ 分，但不是所有入口都遵守（spark、ds 等散落在各自子结构下）
  • 新结构强制三级 {module}/{dt}/{file}.log，便于按天归档 + 按模块清理
  • {module} 取值：datax / spark / ds / csv / export 等顶层入口名

代码改动：

  1. 删除 whoami == RELEASE_USER 分支逻辑，LOG_ROOT_DIR 单值从 conf/env.sh 读，默认 ${HOME}/log
  2. 日志文件路径拼接统一走一个工具函数 log_path(module, dt, file)（Python 和 Shell 各一份），避免入口脚本各自拼
  3. RELEASE_USER 作为单一来源定义在 conf/env.sh，与 publish.sh 共用（日志路径已不依赖它，但 publish.sh 仍要）

7.3 部署改进

  • publish.sh 使用 re-all 命令（自定义的 SSH 分发脚本）全量同步
  • 建议：考虑引入版本化部署（tag + 软链接切换），便于回滚

7.4 DataX 限速逻辑

job_config_generator.py 中根据时间段（7:50-19:00 白天限速，其余时间放开）动态设置 DataX 传输速率：

if 750 < local_time < 1900:
    speed = self.get_speed(10, byte=10485760, record=40000)   # 白天低速
else:
    speed = self.get_speed()                                   # 夜间高速

建议：将时间段和速率配置化，避免硬编码。

7.5 Spark / HMS 侧 Ranger Hive 策略验证（低优先级）

背景：02-权限与账号.md §1 链路 B 原先假设 HMS 侧也挂载 Ranger Hive Plugin，从而 PySpark 直连 HMS 的库/表/列操作仍受 Ranger Hive 管辖。但在 CDH 6.3.2 默认部署中，Ranger Hive Plugin 只挂载在 HiveServer2，HMS 服务端未必部署；若 HMS 未挂，PySpark / spark-submit 的 SQL 层授权会绕过 Ranger Hive，仅剩 NameNode 上的 Ranger HDFS Plugin 做数据平面兜底 —— 与同版本 Impala 的"无 Ranger 细粒度授权，只能 HDFS 兜底"规律一致。

代码侧查证已完成：仓库内 dw_base/spark/spark_sql.py:167 等 8 处 .enableHiveSupport()，Spark 确实走 HMS 读元数据，不走 HS2，因此是否受 Ranger Hive 管辖完全看集群侧 HMS 是否挂插件。

集群侧验证动作（待做）：

  1. 登 HiveMetastore 节点，查 hive-site.xml：有无 hive.metastore.pre.event.listeners = org.apache.ranger.authorization.hive.authorizer.RangerHiveMetastoreAuthorizer
  2. 查 HMS 进程 classpath 里是否包含 ranger-hive-plugin-*.jar
  3. 从开发环境跑一条故意触发 column 级禁权的 PySpark SQL，看是否被拒 —— 端到端佐证
  4. 结论回填到 02-权限与账号.md §1 链路 B 关键点段 + 关键点段里的 mermaid Note

后续处理：若 HMS 未挂 Ranger Hive，调研补挂成本 + 评估现有 HDFS 兜底是否足够（大部分数仓读写场景下足够，因为 PySpark 任务绝大多数以受控 Unix 账号提交、权限粒度粗即可；若要满足敏感列屏蔽类需求则必须补挂）。

八、重构优先级排序

阶段 任务 优先级
P0 模块重命名 tendata→dw_base、launch-pad→jobs 高
P0 清理所有业务代码（launch-pad 中保留的样本） 高
P1 硬编码提取到 conf/ 高
P1 __init__.py 瘦身，拆分初始化逻辑 高
P1 敏感信息（Webhook token 等）移出代码 高
P2 __contains__ → in 全局替换 中
P2 删除废弃空模块和注释代码 中
P2 搭建 tests/ 基础框架 + UDF 单测 中
P2 精简 requirements.txt 中
P3 日志模块统一 低
P3 SQL 注入修复 低
P3 部署脚本改进 低
P3 Spark/HMS 侧 Ranger Hive 策略验证（见 §7.5） 低