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关键技术

构建一个好的 Data Catalog 系统，需要考虑的核心产品设计和技术设计有很多。篇幅所限，本文只概要介绍技术设计中最核心重要的部分，更多细节展开可参照后续的文章。

数据模型统一

将不同元数据的数据模型统一，是降低接入成本和维护成本的重要前提。系统的数据模型，火山引擎 DataLeap 研发人员基本参照了 Apache Atlas 的设计与实现。一些基本概念简单介绍如下：

• 类型（Type）：描述一类元数据，由多个属性组成。例如，hive table 是一类元数据，hive_db 也是一类元数据。Type 可具备继承关系。按面向对象的编程思想，可以理解 type 为一个 Class。

• 实例（Entity）：代表一个 type 的具体事例。一个 entity 可能作为一个属性存在于另一个 entity 中，例如 hive_table 中的 db 属性，db 本身也是一个 entity。在面向对象的编程思想中，一个 entity 可以认为是一个 class 的 instance。

• 属性（Attribute）：属性的集合组合而成为一个 Type。属性本身的类型（typeName）可能是一个自定义的 type，也可能是一种基础类型，包括 date，string 等。例如，db 是 hive_table 的一个属性，column 也是 hive_table 的一个属性。

• 关系（Relationship）：一种特殊的 Entity，用以描述两个 Entity 之间的关联模式。

在实际应用这套类型系统时，我们有两个方面比较有特点：

1. 继承与组合的广泛使用

字节的业务场景十分复杂，为了充分复用各种元数据类型之间的相似能力，又获得足够的定制灵活性，火山引擎 DataLeap 研发人员为每类元数据设计了父 Type。比如，Hive Table 和 Clickhouse Table，都含有名称、描述、字段等属性，他们都继承自 DataStore 这个父 Type。

另外一种情况，有些类型的实体可以作用于多种其他的实体，比如一张 Hive 表和一堆被组织在一起的业务报表，都可以被用户收藏或点赞。我们将收藏、点赞这些行为也抽象为实体，并通过关系与 Hive 表、业务报表集合等相关联。这种思想，类似编程中的组合或者是切面的概念。

1. 调整类型加载机制

在实践中我们意识到，跟某种数据源相关联的能力，应该尽可能收敛到一起，这可以极大的降低后续的维护成本。对于一种元数据类型定义，也在这种考虑的范围之内。火山引擎 DataLeap 研发人员调整了 Apache Atlas 加载类型文件的机制，使其可以从多个 package，以我们定义过的目录结构和先后顺序加载。这也为后面的标准化奠定了基础。

数据接入标准化

为了最终达成降低接入和维护成本的目标，统一了类型系统之后，第二步就是接入流程的标准化。

火山引擎 DataLeap 研发人员将某一种元数据类型的接入逻辑封装为一个 connector，并通过提供 SDK 的方式简化 connector 的编写成本。

以使用最广泛的 T+1 bridge 接入的 connector SDK 为例，我们参照时下流行的 Flink 流式处理框架，结合 T+1 bridge 的业务特点，实现了如下模型：

• Source：从外部存储计算系统等批量拉取最新的全量元数据。数据结构和字段通常由外部系统决定。概念上可对齐 Flink 的 source operator。

• Diff Operator：接收 source 的输出，并从 Catalog Service 拉取当前系统中的全量元数据，做差异对比，产出差异的部分。概念上对齐 Flink 中的某一种自定义的 ProcessFunction。

• Event Generate Operator：接收 Diff Operator 的输出，根据 Catalog 系统定义好的格式，将差异的 metadata 转化成 event 格式，比如对于新建的 metadata，转换成 CreateEvent。概念上对齐 Flink 中的某一种自定义的 ProcessFunction。

• Sink：接收 Event Generate Operator 的输出，将差异的 metadata 写入 Ingestion Service。概念上对齐 Flink 的 sink operator。

• Bridge Job：组装 pipeline，做运行时控制。概念上对齐 Flink 的 Job。

当需要接入新的元数据时，通常只需要重新编写 Source 和 Diff Operator，其他组件都是可直接复用的。标准化的 connector 极大的节省接入和运维成本。

搜索优化

搜索是 Data Catalog 中，除了详情浏览外，最广泛使用的功能，也是数据消费者找数最主要的手段。在火山引擎 DataLeap 系统中，每天有 70%以上的用户都会使用搜索功能。

搜索是一个相对成熟的技术领域，针对元数据的检索可以看作是垂直领域的搜索引擎。本节概要介绍在设计实现元数据搜索引擎时的收获，更多的细节展开，会有后续的文章。

在实际场景中，火山引擎 DataLeap 研发人员发现公司内的元数据搜索，与通用搜索引擎相比，有两个十分显著的特点：

• 搜索中存在部分很强的 Pattern：用户搜索元数据时，有一些隐式的习惯，通过挖掘埋点中的固定 pattern，给了我们针对性优化的机会。

• 行为数据规模有限：公司内部的元数据搜索用户，通常是千级别，而每天搜索的点击次数是万级别，这个规模远远小于对外的通用搜索引擎，也造成很多模型没法及时收敛，但也一定程度上给与我们简化问题的机会。

火山引擎 DataLeap 研发人员设计的元数据搜索，架构如上图所示。粗略来看，可以划分为两大部分：

• 离线部分：负责汇集各类与搜索相关的数据，做数据清洗或者模型训练，根据不同的用途，写入不同的存储，供给在线搜索模块使用。

• 在线部分：分为搜索理解、召回、精排三个主要阶段，步骤和概念上与通用搜索引擎对齐。

针对上面分析的特点，火山引擎 DataLeap 研发人员在搜索优化时，有两个对应的策略：

• 对于强 Pattern，广泛使用 Rule-Based 的优化手段：比如，火山引擎 DataLeap 研发人员发现很大一部分用户在搜索 Hive 时，会使用“库名.表名”的 pattern，在识别到 query 语句中有“.”时，火山引擎 DataLeap 研发人员会优先尝试根据库名和表名检索

• 激进的个性化：因用户规模可控，且某位用户通常会频繁使用某个领域的元数据，火山引擎 DataLeap 研发人员记录了很多用户的历史行为细节，当 query 语句与过去浏览过元数据有一定文本相关性时，个性化相关的得分会有较大提升

血缘能力

血缘能力是 Data Catalog 系统的另外一个核心能力。自动化的，端到端的血缘能力，是很多业界系统宣称的亮点功能。构建完备的血缘能力，既可以帮助生产者梳理、组织他们负责的元数据，也可以帮助数据消费者找数和理解数据的上下文。

字节非常关注数据价值，业务也复杂，对我们数据血缘链路的建设也提出了很高的要求。本节只概要介绍火山引擎 DataLeap 研发人员搭建血缘链路时考虑的核心问题，更多细节可以参照之前的文章：字节跳动内部的数据血缘用例与设计。

首先，数据血缘的系统边界是：从 RDS 和 MQ 开始，一路途径各种计算和存储，最终汇入指标、报表和数据服务系统。

其次，在设计系统时，火山引擎 DataLeap 研发人员充分考虑了血缘链路的多样性和复杂性。如下图所示，火山引擎 DataLeap 研发人员通过 T+1 和近实时的方式，获取各类任务系统中的信息，根据任务类型，调用不同的解析服务，将格式化过的血缘数据写入 Data Catalog 系统，供给下游的 API 调用或者 MQ、离线数仓消费。

最后，在血缘质量衡量上，火山引擎 DataLeap 研发人员通过定义有效的血缘准确率、覆盖率和时效性，来确保血缘信息的准确、全面和实时性。

当前，我们的血缘能力已经广泛应用于字节的数据资产、数据开发和数据治理等领域。

存储层优化

如前面介绍，在存储层，火山引擎 DataLeap 研发人员借用了 Atlas 的设计与实现。Atlas 的底层使用 JanusGraph 做图引擎。JanusGraph 是基于 Gremlin 图查询语义实现的计算引擎，其底层存储支持 HBase/Cassadra/BerkeleyDB 等 KCV 结构的存储，同时，使用 ElasticSearch 作为索引查询支持。

当火山引擎 DataLeap 研发人员将越来越多的元数据接入系统，图存储中的点和边分别到达百万和千万量级，读写性能都遇到了比较大的问题。我们做了部分源码的修改，这边介绍其中比较重要的两个，更多细节请参照后续的文章。

读优化：开启 MutilPreFetch 能力

在我们的图库中，存在很多超级点，也就是关系十分庞大的元数据。举两种情况，一是列十分多的大宽表，对于一些机器学习的表，甚至会超过 1 万列；另外一种情况是被广泛引用的底表，比如埋点底表的一级血缘下游就超过了 1 万。在读取这类数据时，我们发现性能极差。

与关系型数据库慢查询优化类似，我们通过监控埋点收集到慢查询语句，借助 gremlin 的 profile 函数，分析 query plan 中的问题，并通过构建索引或者改写语句与配置等，做相应的优化。

开启 JanusGraph 的 MutilPreFetch 查询开关，是其中一种情况。该特性的大致实现原理是，在属性过滤的时候, 批量并行获取所有关联顶点的属性，再在内存做属性过滤，而未开启该特性时，则会找到对端的顶点后,每个顶点单独去获取属性再做过滤条件。

需要注意的是，该机制在触发优化时的前置条件

Janusgraph 0.4 版本以上且配置打开

语句中不包含 limit

语句中包含 has

查询结果行数不超过 cache.tx-cache-size 值

写优化：去除 Guid 全局唯一性检查

对于超大元数据的写入请求，也有比较严重的性能问题。比如超过 3000 列的写入，火山引擎 DataLeap 研发人员发现需要消耗接近 15 分钟。

通过模拟单个超大表写入，并使用 arthas 火焰图跟踪相关代码， 火山引擎 DataLeap 研发人员发现在每个 JanusGraph 图顶点写入时，都会做 guid 的全局唯一性校验，这里十分耗时。

通过分析，火山引擎 DataLeap 研发人员发现 guid 在全局上默认是唯一的，没有必要做这个唯一性检查，同时，我们定义了业务语义上全局唯一的 qualifiedName，以此减少不必要的唯一性重复检查。

配合其他的优化，我们在一次写入大量节点时，节省不少开销，最终性能大致如下:

未来工作

文中阐述的部分 Data Catalog 技术和产品功能已经通过火山引擎大数据研发治理套件 DataLeap 对外开放。

接下来，火山引擎 DataLeap 研发人员提升 Data Catalog 系统，会主要集中在以下几个方面：

首先，是将元数据往数据资产转化。当前，我们收集了丰富的技术类元数据和一部分业务类元数据，如何将各类元数据，与真实的业务场景关联，将没有直接业务价值的元数据转化为有直接业务价值的数据资产，是我们正在探索的方向。

其次，是更广泛的应用智能能力。Data Catalog 中有很多可以落地的智能化场景，比如搜索推荐，自动打标等，我们已经做了一些基础的尝试，接下来会进行更广泛的推广。

最后，开放能力的搭建。在元数据接入方面，我们准备将其封装成产品能力，提供类似 connector 市场的功能，便于在 ToB 市场做更敏捷的合作与推广；另外计划与开源和商用的敏捷报表等做更好的打通，可以将系统能力展现在各类报表系统里。

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