一、介绍
数据资产治理（详情见：数据资产，赞之治理）的前提要有数据。它要求数据类型全、量大，并尽可能多地覆盖数据流转的各个环节。元数据采集就变得尤其重要，它是数据资产治理的核心底座。
在早期的采集系统，我们主要面向数仓，通过“API直连方式”采集Hive/Mysql表的元数据。随着业务的快速发展，数据运营、成本治理的需求越来越强烈。元数据需要覆盖到数据全链路，包括离线计算平台、实时计算平台、内部工具，任务元数据等。采集元数据的过程中，我们遇到以下困难：
- 数据类别多需要采集组件的基础元数据、趋势数据、资源数据、任务数据和血缘数据。
- 平台组件多大数据平台组件：Hive/Hbase/Kafka/Druid/Flume/Flink/Presto，内部工具：BI报表系统/指标库/OneService等。
- 采集周期长接入新的数据类型周期长，需要经过需求评审、开发、测试、联调、数据核对、上线。
- 接入效率低，采集稳定性接入每种数据类型需要和业务方对接，效率不高，采集过程出现异常中断，不能及时感知到。
本文主要从元数据的含义、提取、采集、监控告警几个方面，介绍我们做的一些事情。
二、元数据
2.1 什么是元数据
什么是元数据？元数据是“用来描述数据的数据”。举个例子：我拿手机拍摄了一张照片，查看照片的详情，如下所示信息：
照片信息文件名：IMG_20201217_114115时间：2020年12月17号 11:30:01分辨率：4608X2592文件大小：2.69MB相机制造商：OnePlus相机型号：ONEPLUS A5000闪光灯：未使用闪光灯焦距：4.10mm白平衡：自动光圈：f/1.7曝光时间：1/50ISO：1250
这些就是数码照片的元数据，用来描述一张图片。在资产治理平台中，我们采集Hive组件的元数据包含：表名称、字段列表、责任人、任务调度信息等。
收集全链路的数据（各类元数据），可以帮助数据平台回答：我们有哪些数据？有多少人在使用？数据存储是多少？如何查找这些数据？数据的流转是怎么样的？结合血缘关系进行问题溯源和影响分析。
2.2 采集了哪些元数据
如下图所示，是一张数据的流转图，我们主要采集了各个平台组件的：
- 基础元数据表名称、备注、字段列表、责任人、业务域、表所在集群、项目等信息。
- 趋势数据表的大小、行数、文件数、分区数、任务调度时长、产出时间等信息。
- 资源数据集群的吞吐量、QPS、调度任务消耗Cpu、内存大小等信息。
- 血缘数据表/字段级别的上下游依赖关系、任务的输入输出表依赖关系。
- 任务数据离线/实时计算任务的名称、责任人、deadline告警时间、脚本、任务配置等信息。
截至目前为止，采集到的平台组件覆盖了整个数据的链路。覆盖数据类型10种+，基础元数据的数量10w+。主要包括：
- 离线平台组件Hive/Mysql。
- 实时平台Flume/Kafka/Hbase/Kylin/Es/Presto/Spark/Flink等。
- 内部工具BI报表系统、指标库系统、OneService、测试QA系统。
三、元数据提取
如何从众多平台组件提取元数据呢？大致有这几个方面：
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访问Metastore获取基础元数据一般的平台组件会把元数据存储在Mysql等关系型数据库中，通过访问Metastore获取基础的元数据。
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获取组件集群资源数据平台组件本身会提供Metrics和Alarm的监控服务，定期请求服务，把数据流入到Hbase/Opentsdb等存储。通过访问存储并对指标数据进行汇总统计，获取集群或任务的资源数据。
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获取平台组件业务指标数据中台内部有各种平台，比如KP（Kafka基础平台）、RP（Flink实时计算平台）、RDS（详情见:管理Mysql的工具平台）、DP（详情见：数据研发平台）。通过这些平台自身提供的服务获取基础元数据、业务监控指标、集群QPS、吞吐量等数据。
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获取血缘数据
用户在DP平台、RP平台上开发计算任务，我们可以及时的获取发布的任务列表、任务的配置信息、SQL脚本等信息。
- 计算任务
通过解析任务的输入/输出依赖配置，获取血缘关系。
- SQL类型任务
通过“Sql Parser”（使用ANTLR4系统实现的sql改写工具）工具解析SQL脚本获取表/字段级别的血缘关系。
3.1 离线平台
主要是采集Hive/RDS表的元数据。
Hive组件的元数据存储在Metastore，通过JDBC的方式访问Mysql获取库表的元数据。根据Hive表信息组装成HDFS地址，通过FileSystem API获取文件的状态、文件数、文件大小、数据更新时间等趋势数据。
RDS平台提供了对Mysql服务的管理，通过平台提供的服务接口获取表的元数据、趋势数据、访问情况等信息。
3.2 实时平台
主要是Flume/Hbase/Kafka等组件的元数据。
举个例子：我们通过访问KP平台落盘的工单数据，获取topic的基础元数据信息，定时消费topic获取抽样数据，解析出字段列表。平台本身提供集群状态和业务监控指标，通过平台服务获取集群资源的使用情况。
3.3 内部工具
主要是BI报表系统（一张BI报表查询的Hive表、Mysql表关系）、指标库（指标关联的Hive表和字段关系）、OneService服务（接口访问哪些库表的关系数据）的血缘数据。
这些内部系统在产品不断迭代中积累了很多元数据。在不考虑元数据时效性的情况下，我们一般同步这些系统的数据到Hive库，经过离线处理得到元数据。
3.4 任务元数据
元数据任务主要是DP离线任务、Flink计算服务、Flume任务。
这些计算任务都有落盘，通过Binlog同步或离线同步的方式获取任务列表，得到任务的元数据。
四、数据采集
经过元数据提取，我们可以获取数据全链路中各个平台组件的元数据。数据采集指的是把这些元数据入库到数据资产管理系统的数据库中。
4.1 采集方式
采集数据主要有3种方式，下方表格列出了3种方式的优缺点：
一般情况我们推荐业务方使用采集SDK。主动上报元数据，在接入时只需要关注上报的数据格式、SDK的初始化，就能快速完成上报工作。
4.2 采集SDK设计
采集SDK支持上报基础元数据、趋势数据、血缘数据，主要包括客户端SDK和采集服务端两部分。客户端SDK主要实现了通用上报模型的定义和上报功能，采集服务端主要实现了不同的适配器，完成数据的统一入库。
4.2.1 架构
采集SDK客户端
定义了基础元数据（MetaSchema）、趋势数据（TrendSchema）、血缘数据（LineageSchema）的通用模型，支持扩展新的上报模型（XXXSchema）。ReportService实现了数据推送到Kafka的功能。
采集服务端
- 数据鉴权
服务端消费kafka，获取到数据后，对每条记录的签名进行认证（取到记录中的appId、appName、token信息，重新生成token并比对值的过程）。
- 统一入库服务
定义统一数据入库模型，包括表基础元数据、趋势数据、血缘数据、趋势数据并实现不同数据类型入库的服务。
- 数据适配器Bridge
获取kafka的数据，根据不同的数据类型转换成“统一入库模型”，并触发“统一入库服务”完成数据的写入。
4.2.2 通用模型
采集的平台组件多，我们参照Hive“表模型”的定义，抽象出了一套通用的数据上报模型，保障了数据上报和数据存储的扩展性。
- 通用元数据模型
主要包括接入方信息、表基础信息、业务域信息、扩展信息。
- 通用趋势模型
主要包括表信息定义、趋势指标定义、扩展信息。
- 通用血缘模型
一张血缘图主要是由点、线组成的。点指的是表节点，边指的是任务节点；节点信息包括：节点名称、节点类型、节点扩展信息；表节点包括表基础信息，可以唯一确定一张表，任务节点包括任务的基础信息。
通用血缘模型主要包含表血缘模型定义、表任务血缘模型定义，支持用户单独上报表血缘、任务血缘。模型定义如下：
/** * 表血缘模型定义 */@Datapublic class TableLineageSchema<T extends TableNode> { /** * 当前节点 */ private T current; /** * 父节点 */ private List<T> parents; /** * 子节点 */ private List<T> childs; /** * 表级别血缘扩展信息，json对象，kv结构 */ private String extParam;}
/** * 表任务血缘定义 * */@Datapublic class JobLineageSchema<Job extends JobNode, Table extends TableNode> { /** * 任务节点对象 */ private Job task; /** * 输入对象列表 */ private List<Table> inputs; /** * 输出对象列表 */ private List<Table> outputs; /** * 任务级别血缘扩展信息，json对象，kv结构 */ private String extParam;}
每种模型定义留有扩展字段（约定json格式），不在定义中的指标可以放在扩展字段，上报数据后，也会被存储在元数据表的扩展字段中。接入新的类型，指标定义差异性较大，通过扩展新的数据模型定义，完成元数据的上报。
4.2.3 接入，校验，限流
如何保障用户上报的数据是安全的？我们设计了一组签名：接入方Id（appId）、接入名称（appName）、接入标识（token）。管理员填写基础的接入方信息即可生成随机的appId、token信息。业务方在初始化采集SDK时，指定签名信息，上报的每条数据会携带签名。在采集服务端，会对每条数据进行签名认证，这样保障了数据的安全性。
采集SDK会对上报的每条数据执行通用规则，检查数据的合法性，比如表名称不为空、责任人有效性、表大小、趋势数据不能为负数等。检查出非法数据会过滤掉并触发告警通知。
在采集SDK服务端，定时（每隔两秒）消费Kafka一批数据，支持设置消费数据的时间间隔和拉取条数，不会因为上报数据的流量波峰导致下游入库压力变大，起到了限流的作用。
4.3 触发采集
我们支持了元数据的多种采集方式，如何触发数据的采集呢？整体的思路是:
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增量采集变更的数据
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定期采集全量的数据
-
实时采集SDK上报的数据
基于阿波罗配置系统（详见：Apollo在有赞的实践）和Linux系统的Crontab功能，实现了任务的定时调度。数据采集任务配置在阿波罗上，变更配置后发布阿波罗，实时同步配置信息到线上节点的Crontab文件中。
4.3.1 增量任务，准实时
支持获取组件最近变更的元数据，配置增量任务，提升元数据采集的实时性。比如增量采集Hive表元数据，每隔1分钟查询metastore获取最近变更的元数据列表，更新元数据。
4.3.2 全量任务，兜底
增量采集可能存在丢数据的场景，每隔1天或多天全量采集一次，作为兜底方案保障元数据的完整性。
4.3.3 采集SDK，实时上报
采集SDK支持实时和全量上报模式，一般要求接入方数据变更后实时上报，同时不定期全量上报一次。
4.4 数据存储，更新
数据采集后，要考虑如何存储、元数据发生变更如何同步更新。我们对采集过来的元数据进行分类归一，抽象出“表模型”，分类存储。
4.4.1 数据存储
我们评估了每种组件的元数据数量（总量10w+）、预估数据可能的使用场景，最终选择Mysql存储。为了满足用户的个性化查询需求，构建Es宽表。以表粒度为主包括：表名称、备注、责任人、字段列表、趋势信息、业务域信息、任务信息等。数据采集过程中同步更新Es表保障了元数据查询的实时性，定期（构建离线模型表，每天同步更新Es表）全量更新一次，保障了元数据的完整性。
元数据中的表不是孤立存在的，一般有关联的任务（离线任务，实时任务）产出表，数据地图中也会展示表和任务的流转关系。那么在众多的平台组件中，如何唯一的区分出一张表呢？我们是通过表所在的集群名称、项目名称、表类型（来自哪个平台组件）、表名称这几个字段组合来唯一区分。
数据分类储存，最终形成：基础元数据表、趋势数据表、任务元数据表、血缘数据表。
4.4.2 数据更新
元数据表下线了，如何同步更新呢？
- 全量采集，找差异
全量采集时，获取平台组件的所有元数据，和资产数据库中的元数据表做全量比对，找出差异的表并设置下线。
- 增量采集，走约定
增量采集时，与接入方约定：已下线的表不上报，3天未更新的元数据平台会进行清理。
五、监控预警
完成了数据的采集，是不是就大功告成了？答案是否定的。采集过程中数据类型多、删掉方式多样、删掉链路长，任何一个环节出现问题就会导致结果的不准确。我们通过以下方式保障采集服务的稳定性。
5.1 采集链路监控告警
5.1.1 接口监控
我们把系统所有的服务接口划分为三个等级：核心、重要、一般，并支持注解的方式打标接口和责任人，发生异常触发不同程度的告警通知。核心服务异常直接触发电话告警，重要或一般服务异常触发邮件告警。系统会存储接口请求和执行的状态删掉，每天定时向接口服务的责任人发送服务日报。通过将元数据的采集服务标记为核心和重要服务，对“API直连方式”的接口做到了异常感知。
如下所示，是服务接口的告警通知：
[Warning][prod][data-dict] - 数据资产平台告警你负责的[元信息采集]模块(backup为XXX)出现[重要]等级问题, 方法名:[com.youzan.bigdata.crystal.controller.HiveMetaController.getHiveDb], 异常信息:nullhost:XXXXXX处理地址：https://XXXX
如下所示，是服务接口的告警日报：
[Warning][prod][data-dict] - 数据资产平台告警[shunfengche]今日问题汇总请及时收敛今日问题，总问题数 1 个，出现 2 次【核心】问题 0 个:【重要】问题 0 个:【一般】问题 1 个:[数据采集]com.youzan.bigdata.crystal.controller.HiveMetaController.getHiveDb 今日出现 2 次, 已存在 5 天, 历史出现 8 次host:XXXXXX处理地址：https://XXXX
5.1.2 采集过程监控
针对每个元数据采集服务，采集过程发生异常则发送告警通知。
如下所示，是采集过程发生异常触发的告警：
[Warning][prod][data-dict] - 数据资产平台告警你负责的[元信息采集]模块(backup为XXX)出现[一般]等级问题, 方法名:[com.youzan.bigdata.crystal.asyncworker.work.AsyncAllRdsDDLWorker.run], 异常信息:/n### Error updating database. Cause: com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.MySQLQueryInterruptedException: Query execution was interrupted
5.1.3 kafka消息积压告警
消费kafka数据，通过kp平台配置消息积压告警，针对采集SDK服务做到了异常感知。
5.2 结果数据比对
主要是事后监控预警，定时探查采集的元数据数量异常波动。对不同类型的元数据，通过比较当日采集的数量和近7天历史平均的数量，设定异常波动告警阈值，超过阈值触发告警通知。
针对采集的元数据结果表，配置一些数据质量探查规则，定时执行异常规则发现问题数据触发告警通知。这样保障了对结果数据的异常感知。比如已定义的数据质量规则：
- 表责任人：离职人员或特殊责任人（表的责任人是app，admin等）数量。
- 血缘：无关联的任务，无上下游的表数量。
- 趋势数据：表趋势值非法（默认值-1）的数量。
- 业务域：表所属的业务域值为-1（非法值）的数量。
5.3 项目迭代机制，采集问题收敛
经过事前、事中、事后的监控告警机制，能够及时发现并感知采集异常。对异常问题，我们一般以项目迭代的方式，发起jira，组织关联人复盘。追溯根因，讨论改进方案，产出action，定期关注并持续做到问题的收敛。
六、总结和展望
6.1 总结
我们定义了一套通用的数据采集和存储模型，支持接入不同数据类型的元数据，支持多种接入方式，采集SDK提升了接入效率和数据的时效性。
如下图所示，目前已接入了各种组件的元数据，并对数据分类统一管理，提供数据字典、数据地图、资产大盘、全域成本账单等元数据的应用。
如果把数据资产治理比作建设高楼大厦，那么不同组件的元数据就是原材料，数据采集就是地基。只有地基打得牢固，数据治理这座大厦才会越建越稳。
6.2 展望
数据采集的过程中我们也遇到很多的问题，在后续的工作中需要不断的优化和功能迭代，包括但不限于：
- 自动化采集
目前接入新的数据类型，需要和接入方确认数据上报格式，编写数据适配器。后续考虑自动化采集，减少人工介入。接入工单系统，接入方发起工单申请，填报基础的元数据信息，管理员审批后，能够根据工单信息自动生成数据适配器，完成数据的上报。
- 采集任务管理
目前接入了各种组件的元数据，采集任务数25+，新增采集任务或任务下线，需要走阿波罗配置系统。采集任务管理、搜索、任务启停需求越来越强烈。
- 提升元数据质量
接入的元数据类型、元数据服务越来越多，对元数据的质量提出了更高的要求。如何保障数据的准确性、可用性，是后续重点要考虑的事情。·
- 支持业务元数据接入
目前主要接入了数据平台组件的元数据，业务方元数据占比较小，后续考虑支持快速接入业务数据，支持非结构化数据的采集和存储。
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原文转自有赞Coder公众号