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Flink + Kafka 数据血缘追踪与审计机制实战

一、引言

在实时数据系统中,“我的数据从哪来?去往何处?” 是业务方最关心的问题之一。

尤其在以下场景下:

  • 📉 金融风控:模型出现预警,需回溯数据源链路。

  • 🧾 合规审计:监管要求提供数据全流程路径。

  • 🛠 运维排查:Kafka Topic 数据乱序或错发后快速定位来源。

因此,构建一套数据血缘追踪与审计机制,对稳定、高可用、可观测的实时数据平台至关重要。


二、实时数仓中常见的数据血缘诉求

场景血缘粒度举例
数据来源标识数据级别明确某条日志来自哪个设备、哪种业务
加工链路记录算子级别记录 Flink 中每道转换过程(如字段计算、过滤)
多层 Topic 血缘表级别明确某指标来源于哪些 Topic/表
稽核审计支持时间戳/任务级别支持特定时间段的数据回溯

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