大数据：元数据（Metadata）

一、元数据概述

 1、元数据定义

  • 元数据：按传统的定义，元数据就是关于数据的数据；

 

  • 元数据的用途：
    • 打通源数据、数据仓库、数据应用，记录数据从产生到消亡的全过程；
      • 主要记录：数据仓库中模型的定义、各层级间的映射关系、监控数据仓库中的数据状态、监控 ETL 的任务的运行状态；
      • 在数据仓库系统中，元数据可以帮助数据仓库管理员和开发人员，非常方便的 找 到他们所关系的数据，用于指导其进行数据管理和开发，提供工作效率；

 

  • 将元数据按用途的不同分为两类：
    1. 技术元数据（Technical Metadata）；
    2. 业务元数据（Business Metadata）；

　1/1）技术元数据

  • 作用 / 用途：存储关于数据仓库系统技术细节的数据，用于开发和管理数据仓库；
  • 例：阿里常见的技术元数据：
  1. 分布式计算系统的存储元数据
    • 如，MaxCompute 表、列、分区等：
      1. 记录了表的表名、分区信息、负责人信息、文件大小、表类型，生命周期；
      2. 列的字段名、字段类型、字段备注、是否是分区字段等；
  2. 分布式计算系统的运行元数据
    • 如，MaxCompute 上所有作业运行等信息；
      • 类似于 Hive 的 Job 日志，包括作业类型、实例名称、输入输出、SQL、运行参数、执行时间、最细粒度的 Fuxi Instance（MaxCompute 中 MR执行的最小单元）执行信息等；
  3. 数据开发平台中，数据同步、计算任务、任务调度等信息
    • 数据同步信息：数据同步的输入输出表和字段、同步任务本身的节点信息；
    • 任务调度信息：任务的依赖类型、依赖关系等，以及不同类型调度任务的运行日志等；
    • 计算任务信息：输入输出、任务本身的节点信息；
  4. 与数据质量和运维相关的元数据
    • 如任务监控、运维报警、数据质量、故障等信息，包括任务监控运行日志、告警配置及运行日志、故障信息等；

 

　1/2）业务元数据

  • 作业 / 用途：从业务角度描述了数据仓库中的数据，提供了介于使用者和实际系统之间的语义层，使得不懂计算机技术的业务人员也能够 “读懂” 数据仓库中的数据；
  • 阿里常见的业务元数据：
    1. OneData 元数据
      • 如，维度及属性、业务过程、指标等的规范化定义，用于更好的管理和使用数据；
    2. 数据应用元数据
      • 如，数据报表、数据产品等的配置和运行元数据；

 

2、元数据的价值

  • 元数据最重要的应用价值，是数据管理、数据内容、数据应用的基础；
  1. 数据管理方面
    • 为集团数据提供在计算、存储、成本、质量、安全、模型等治理领域上的数据支持；
      • 如，在计算上可以利用元数据查找超长运行节点，对这些节点进行专项治理，保障基线产出时间；
  2. 数据内容方面
    • 为集团数据进行数据域、数据主题、业务属性等的提取和分析，提供数据材料；
      • 如，可以利用元数据构建知识图谱，给数据打标签，清楚的知道现在有哪些数据；
  3. 数据应用方面
    • 打通了产品及应用链路，保障产品数据准确、及时产出；
      • 如，打通 MaxCompute 和应用数据，明确数据资产等级，更有效的保障产品数据；

 

3、统一元数据体系建设

  • 元数据建设的目标：
    • 打通数据接入到加工，再到数据消费的整个链路，规范元数据体系与模型，提供统一的元数据服务出口，保障元数据产出的稳定性和质量；

 

  • 元数据体系建设的思路：（以阿里元数据体系  OneMata  为例）

  1. 首先梳理清楚元数据底层数据

    1. 对元数据做分类，较少数据重复建设，保障数据的唯一性；
      • 分类：计算元数据、存储元数据、质量元数据、模型元数据、成本管理元数据等；
    2. 丰富表和字段使用说明，方便使用和理解；

  2. 根据元仓底层数据构建元仓中间层

    1. 依据 OneData 规范，建设元数据基础宽表，也就是元数据中间层，打通从数据产生到消费的整个链路，不断丰富中间层数据；
      • 如，MaxCompute 元数据、调度元数据、同步元数据、产品访问元数据、服务器元数据、应用注册元数据等；
    2. 基于元数据中间层，对外提供标准统一的元数据服务出口，保障元数据产出的质量；

  3. 应用

    1. 丰富的元数据中间层，能够为集团数据提供在计算、存储、成本、质量、安全、模型等治理领域上的数据支持，形成一套完整的 ROI 数据体系；
    2. 丰富的元数据中间层，还能为为集团数据进行数据内容、数据域、数据主题、业务属性等的提取和分析提供了数据素材；

 

 

二、元数据应用

  • 数据的真正价值在于，数据驱动决策，通过数据指导运营；
    • 数据化运营：通过数据驱动的方法，判断趋势，从而展开有效行动，帮助发现问题，推动创新或解决方案的产生；

  • 元数据应用示例：

    1. 对于数据使用者，可以通过元数据指导其快速找到所需要的数据；
    2. 对于 ETL 工程师，可以通过元数据指导其进行模型设计、任务优化、任务下线等各种日常 ETL 工作；
    3. 对于运维工程师，可以通过元数据指导其进行整个集群的存储、计算、系统优化等运维工作；

 

1、Data Profile

  • 核心思路：为纷繁复杂的数据，建立一个脉络清晰的血缘图谱；
  • 主要功能：通过图计算、标签传播算法等技术，系统化、自动化的对计算与存储平台上的数据，进行打标、整理、归档；
    • 形象的说，Data Profile 实际承担的是为元数据 “画像” 的任务；

 

  • Data Profile 共有四类标签：

    • 思路：数据之间的个性化，除了应用场景的不同之外，实际上在数据研发流程、保障登记、数据质量要求、安全等级、运维策略、警告设置上都会有差异；
    • 作用：节约研发人员的时间成本，同时对阿里内部的非研发人员来说，也可以更直观的理解数据、利用数据，从而提升数据的研发效率；
    • 根据这种差异化，Data Profile 开发了四类标签：
      1. 基础标签：针对数据的存储情况、访问情况、安全等级等进行打标；
      2. 数仓标签：针对数据是增量还是全量、是否可再生、数据的生命周期来进行标签化处理；
      3. 业务标签：根据数据归属的主题域、产品线、业务类型，为数据打上不同的标签；
      4. 潜在标签：主要为了说明数据潜在的应用场景，如，社交、媒体、广告、电商、金融等；

 

 

2、元数据门户

  • 主要功能：数据搜索和数据管理；
  • 功能模块：“前台”、“后台”；

  1. “前台” 产品数据地图

    • 功能：定位消费市场，实现检索数据、理解数据等 “找数据” 的需求；
    • 数据地图：
      • 服务对象：围绕数据搜索，服务于数据分析、数据开发、数据挖掘、算法工程师、数据运营等，数据表的使用者和拥有者；
      • 服务内容：提供方便快捷的数据搜索服务，拥有功能强大的血缘信息及影响分析，利用表使用说明、评价反馈、表收藏级精品表机制，为用户浮现高质量、高保障的目标数据；
        1. 如，在数据分析前，使用数据地图进行关键词搜索，帮助快速缩小范围，找到对应的数据；
        2. 如，使用数据地图根据表名直接查看表详情，快速查阅明细信息，掌握使用规则；
        3. 如，通过数据地图的血缘分析，可以查看每个数据表的来源、去向，并查看每个表及字段的加工逻辑；

  2. “后台” 产品数据管理

    • 功能：定位于一站式数据管理，实现成本管理、安全管理、质量管理等；
    • 数据管理平台：
      • 服务对象及内容：个人开发者、BU 管理者、系统管理员等用户，提供个人和 BU 全局资产管理、成本管理、质量管理等；
        1. 针对个人开发者，主要包括计算费用和健康分管理、存储费用和健康分管理，并提供优化建议和优化接口；
        2. 针对 BU 管理者和管理员，主要提供 BU、应用、集群等全局资产消耗概览、分析和预测；

 

3、应用链路分析

  • 思路 / 功能：
    • 配置数据间的 “血缘关系”，用户可以通过元数据血缘，分析产品及应用的链路；通过血缘链路可以清楚的统计到某个产品所用到的数据在计算、存储、质量上存在哪些问题；通过治理优化保障产品数据的稳定性；

 

  • 实例：业务需求
    • 对于某个数据计算任务或表，其重要程度如何？是否还有下游在使用？是否可以下线？
    • 阿里的很多数据产品，都依赖哪些 MaxCompute 表？对这些 MaxCompute 表是否需要根据应用的重要程度进行资源、运维保障？
  • 解决思路：
    • 通过元数据血缘来分析产品及应用的链路，通过血缘链路可以清楚的统计到某个产品所用到的数据在计算、存储、质量上存在哪些问题，通过治理优化保障产品数据的稳定性；
  • 通过应用链路分析，产出 3 中血缘类型：表级血缘、字段血缘、表的应用血缘；

 

  • 表级血缘主要有 2 中计算方式：

    1. 通过 MaxCompute 任务日志进行解析；
    2. 根据任务依赖进行解析；

 

  • 表的应用血缘解析：

    • 难点最大；
    • 按照应用和物理表的配置关系，可以分为配置型和无配置型：

      1. 配置型：

        • 如，对于数据报表、集市等应用，其数据源直接或间接使用 MaxCompute 数据，且有元数据配置依赖关系，通过配置元数据，可以获取 MaxCompute 物理表、具体的报表、集市等应用的血缘关系；
        • 问题案例：对于生意参谋等数据产品，其数据源通过数据同步方式同步到 MySQL、HBase 等数据库，间接使用 MaxCompute 数据，且无配置产品和 MySQL、HBase 等物流数据源的依赖关系，导致无法通过配置源数据解析 MaxCompute 数据和数据产品的关系；
        • 解决方案：主要通过统一的应用日志打点 SDK 来解决此类问题，可以做到配置化、应用无痕化；

      2. 无配置型：

        • 常见的应用链路分析应用：主要有影响分析、重要性分析、下线分析、链路分析、寻根溯源、故障排查等；

 

4、数据建模

  • 思路 / 业务场景：基于现有底层数据已经有下游使用的情况，可以通过下游使用的元数据指导数据参考模型；
    • 通过元数据驱动的数据仓库模型建设，提高了数据仓库建模的数据化指导，提升建模效率；
    • 下游使用情况：指查询、关联、聚合、过滤等操作；
      • 记录下游使用情况的数据，就是辅助建设模型的元数据；
    • 操作：设置阈值，记录下游对数据的使用情况，使用次数超过阈值的情况，将被用来参考建模；

 

 

  • 数据仓库建模所使用的元数据：

    • 其中，查询值 SQL 的 SELECT，关联指 SQL 的 JOIN，聚合指 SQL 的 GROUP BY，过滤指 SQL 的 WHERE；

    1. 表的基础元数据
      • 包括下游情况、查询次数、关联次数、聚合次数、产出时间等；
    2. 表的关联关系元数据
      • 包括关联表、关联类型、关联字段、关联次数等；
    3. 表的字段的基础元数据
      • 包括字段名称、字段注释、查询次数、关联次数、聚合次数、过滤次数等；

 

  • 在星形模型设计过程中，可能类似于如下使用元数据：

    1. 基于下游使用中关联次数大于某个阈值的表，或查询次数大于某个阈值的表等元数据信息，筛选用于数据模型建设的表；
    2. 基于表的字段元数据，如，字段中的时间字段、字段在下游使用中的过滤次数等，选择业务过程标识字段；
    3. 基于主从表的关联关系、关联次数，确定和主表关联的从表；
    4. 基于主从表的字段使用情况，如，字段的查询次数、过滤次数、关联次数、聚合次数等，确定哪些字段进入目标模型；

 

5、驱动 ETL 开发

  • 思路：通过元数据，指导 ETL 工作，提高 ETL 的效率；

  • 实例场景：

    1. 通过 Data Profile 得到数据的下游任务依赖情况、最近被读写次数、数据是否可再生、每天消耗的存储计算等，通过这些信息判断数据是否可以下线；
    2. 如果根据一些规则判断数据可以下线，则会通过 OneClick 触发一个数据下线的工作任务流，数据 Owner 可能只需要点击提交按钮，删除数据、删除元数据、下线调度任务、下线 DQC 监控等一些列的操作就会自动在后台执行完成；

 

posted @ 2020-09-09 15:20  何永灿  阅读(12141)  评论(1)  编辑  收藏  举报