共计 4512 个字符，预计需要花费 12 分钟才能阅读完成。
摘要：本文整顿自阿里云开源大数据高级开发工程师杨庆苇在 7 月 17 日阿里云数据湖技术专场交流会的分享。本篇内容次要分为两个局部：
- 数据湖元数据仓库介绍
- 阿里云 DLF 数据湖治理与优化
点击查看直播回放
数据湖元数据仓库介绍
数据湖的实际过程中，咱们面临了诸多挑战：
第一，数据难以辨认和查找。数据湖内存在大量未被无效辨认的数据，可能是历史遗留或未被治理的数据，比方通过文件拷贝上传或其余工具引擎写入湖内的数据。其次，传统元数据服务里不足无效的检索服务，数据增长到肯定规模时，很难从大量元数据中搜寻和定位到特定场景下的数据。
第二，数据资产治理能力弱，湖上不足无效的数据资产剖析和优化工具，难以精细化把握库、表分区级别的数据明细。对 schema 维度存储分层计划落地艰难，数据冷热难以分别，无奈在库、表分区维度实现分层。
第三，湖格局优化不足零碎的解决方案。比方小文件合并操作须要用户对湖格局有肯定的理解，能被动发现局部 schema 存在不合理的小文件，且利用计算引擎运行小文件合并工作，存在肯定的应用门槛。此外，须要用户可能辨认有效的历史数据以对其进行清理。
为了解决数据湖实际过程中遇到的挑战，综合湖上数据特点以及计算引擎特点，阿里云提出了基于元仓数据底座，以云原生资源池的海量计算能力为根底，联合管控的在线服务能力，为用户提供全托管的湖治理和优化的解决方案。
数据湖元数据仓库架构
元仓组成湖上元数据以及剖析和计算数据，为湖治理和优化提供了参考指标。通过数据采集、ETL、数据分析、计算等过程，将湖上散布在各处的数据进行整合，提取出有意义的指标，构建出剖析库、指标库和索引库，为下层利用提供数据撑持。
上图右侧是云原生计算池，通过 Spark 引擎利用云上的可伸缩资源运行 Analyze、Indexing、Compaction、Tiering 等剖析和优化工作，并实时将计算结果写回元仓，参加指标库与索引库的建设，丰盛和扩大元仓的指标资产，如在计算池内运行 stats 工作、获取表行数大小等指标，并回写到元仓指标库，用户可在第一工夫查看表的根底信息，并以此为参考做数据品质剖析等操作。
管控层提供用了在线服务能力，如在线目录、检索服务、指标服务等，优化引擎负责剖析元仓上的指标，并根据规定生成优化工作提交给云原生计算池进行计算。在此之上延长出了很多湖治理优化的能力：
①元数据能力：解决了数据难以辨认和操作的问题。比方针对元数据检索，通过建设检索库，疾速搜寻元数据以及相干的 schema 明细。元数据发现通过云原生池计算运行工作提取元数据信息，无效辨认湖内未知数据。
②存储优化能力：解决了数据资产治理能力弱的痛点。比方存储统计分析，通过元仓的指标库剖析库、表分区级别的数据明细、冷热分层，通过指标库提供的表分区，最近拜访工夫、拜访频率、冷热指标对表分区主动分层。
③查问优化能力：如小文件合并，通过指标库提取出小文件表和分区信息，依据规定在云原生资源池上运行小文件合并工作。此为全托管过程，用户侧无感知。
④湖格局治理优化：实现了元数据减速和主动优化。
以上计划解决了数据湖治理与优化的局部问题，帮忙用户更好地应用和治理数据湖。
数据湖元数据仓库建设
湖上元仓的原始数据由三类数据形成：
①存储数据：文件级别的 OSS 存储数据信息，包含大小、存储门路、存储类型、最近更新工夫等，均来自存储拜访日志和明细清单，这些根底数据形成存储属性的元数据，是剖析和治理对象存储的根底。
②元数据：形容目录、库、表、分区、函数等的数据，包含索引、属性、存储以及 stats 的统计数据。次要来自于引擎元数据服务存储以及 stats 的计算裁减，是大表治理、小文件合并等优化操作的根底数据。
③引擎行为数据：包含血统数据、引擎工作执行数据，比方文件大小、文件数、工作上下游依赖信息数据。这些数据在引擎计算时产生，是建设数据地图、生命周期治理的根底数据。
以上数据通过日志服务生产、Spark 批工作、离线同步、Spark Structured Streaming、流工作实时生产等形式集成到元仓，作为元仓的原始数据。元仓抉择 Hologres 作为存储库，因为 Hologres 对于海量数据的实时写入、实时更新、实时剖析能提供较好的反对。
对于实时性要求不高，但有较大数据量剖析的场景，比方库表存储剖析，能够通过 MaxCompute 离线数据加工的形式，将原始数据转换成明细数据，并提供离线指标给管控层；对于有较高实时性要求的场景，比方获取表分区行数、执行更新工夫等，通过 Hologres 实时剖析能力，实时计算出剖析指标，并提供给 DLF 管控。
元仓蕴含了实时和离线场景，为数据湖治理和优化提供了稳固、高质量的数据根底。
阿里云 DLF 数据湖治理与优化
元数据检索
元数据检索解决了数据湖上数据难以查找的痛点。次要提供了两种搜寻形式，一是全文检索，通过对元数据所有列属性建设索引，满足对任意单词的搜寻都能在毫秒级别内做出响应；二是提供了多列准确查问，满足在特定条件场景下的搜寻，比方按库名、表名、列名、Location 地址、创立工夫、最初批改工夫等非凡属性准确匹配搜寻。
索引库抉择了阿里云 Elasticsearch 计划。ES 是实时分布式的搜寻与剖析引擎，能够近乎准实时地存储、查问和剖析超大数据集，非常适合元数据的实时搜寻场景。为了达到搜寻后果秒级提早的成果，咱们选用 Spark Streaming 流技术，实时同步和解析引擎生产的 DML 日志写入 ES 库。
但生产日志存在着两个人造的问题：一是音讯的程序性，无奈保障程序产生的 DML 事件能被程序地生产并写入 ES 库；二是音讯的可靠性，日志服务无奈保障集群日志可能百分百被捕获并写入到 hub。
为了解决上述痛点，一方面会通过音讯内的最近更新工夫做判断，逻辑上保障了音讯的程序性；另一方面，通过每日的离线工作同步元数据库做索引弥补，保障了每日元数据信息的可靠性。通过流技术、离线弥补技术、ES 检索能力，实现了湖内从大量元数据中疾速搜寻和定位的能力。
数据资产剖析
剖析维度：
湖上资产剖析能力可能更高效、简洁地帮忙用户剖析和治理湖上资产，蕴含了资源统计、趋势变动、存储排名、存储分层。
资源统计提供了总存储量、总库表数量、API 访问信息总量，为用户提供了直观的数据感触，对湖上资产进行全局把握。
趋势变动反映了上述统计指标近 7 天、30 天和 1 年的增减变动。通过数据稳定可能发现业务的倒退状态，比方判断某业务近期的倒退态势，并依据态势调整资源投入。
存储排名反映了库表在肯定范畴内的排序状况，用户能够依据这一排名发现表的数据老本问题，比方 80% 的存储集中在 20% 表里。
存储分层形容了对象存储上存储类型的散布状况、存储格局散布状况以及大小文件散布状况。通过散布状况判断以后数据分层是否正当。
以上剖析数据一方面可能帮忙用户更好地了解和把握湖上资产，另一方面为用户治理和优化湖数据提供了事实根据。
数据模型：
资产剖析的模型建设遵循数仓的分层范式，从下至上别离为源数据层、数据公共层、数据应用层。OSS 存储的日志、明细数据、元数据和审计数据通过离线工作同步至元仓 ODS 层，而后通过离线加工计算出公共层数据，包含元数据、维表、文件存储、明细表、库表汇总等，而后依据业务需要将公共数据退出到利用数据并输入给管控，最初进行报表展现。
库表维度精细化剖析 -DataProfile
DataProfile 模块在库表元素之上，减少扩大了 stats 指标。stats 是引擎对于表的统计信息，包含表的记录数、表大小、文件数量等根底数据。在此基础上做了 stats 扩大，包含小文件数据、小文件占比、冷热度、分层信息指标等。因为数据湖对接多种引擎，Spark、Hive 等。每种引擎 stats 计算结果都无奈保障全面精确，且触发条件不统一，指标的覆盖度较低。默认状况下，如果分区表的记录数、大小文件指标覆盖度有余 20%，则无奈间接应用元数据 stats 指标。因而，咱们通过被动提交 stats 剖析工作，帮忙用户计算表的 stats 数据。
首先，引擎做 DML 工作后会产生一个事件，元仓记录这一事件，stats 集群实时生产 DML 事件，并拉起对应的 stats 剖析工作，同时扩大了 analyze 命令，反对小文件数量、数据分层占比等剖析指标。整个 stats 集群运行在云原生资源池内，为防止元数据服务与业务库的抵触，工作运行实现后会实时写入指标库。
上述计划补充了云原生计算引擎 stats 数据笼罩准确度不高的问题，为表剖析和优化提供了根底数据。Stats 能为管控页面提供库、表分区级别的明细数据，也能为其余优化引擎提供数据反对，比方剖析表的小文件数量指标进行小文件合并，同时也能服务多种引擎做 CBO 优化。
生命周期治理
生命周期治理模块可能对 schema 维度存储分层，无效地帮忙用户升高存储老本。OSS 对象存储提供了文件级别的分层能力，OSS 不同存储类型价格不同，由热到冷别离为规范、低频、归档、冷归档，老本顺次递加。基于此能力，能够将不常应用的数据冷冻，待应用时再冻结，以此升高存储老本。
基于 OSS 的分层能力，联合引擎元数据，提供库表分区粒度的生命周期治理能力，依据规定对表和分区进行冷冻或冻结，以此升高用户对数据湖内冷热分层的应用门槛。
规定核心通过元仓提供的指标制订，包含最近批改工夫、创立工夫、分区值、拜访频率等指标，其中拜访频率由剖析引擎工作明细产生，通过 hook 的形式采集 Spark 或 Hive 执行工作时的工作明细，通过计算加工提取拜访频率和最近拜访的工夫冷热信息。最近批改工夫、创立工夫分区值等根底指标由元仓计算而来。
决策核心定期触发规定判断，在满足规定的状况下会产生归档工作，由工作核心履行。整个工作核心通过散布式调度，定时或手动执行冻结或归档工作，利用 JindoSDK 的高并发、高稳固个性，执行目录级别的文件归档操作。
生命周期治理过程对于用户而言非常便捷，用户无需操作 OSS 文件，极大进步了用户对湖上数据的分层治理能力。
以上为阿里云数据湖团队在数据湖治理优化过程中的实际，在理论利用过程中，帮忙客户优化存储老本的同时，进步了数据的应用效率。
更多信息：
产品官网
[1] 数据湖构建 Data Lake Formation：https://www.aliyun.com/produc…
[2] 开源大数据平台 EMR：https://www.aliyun.com/produc…
[3] 大数据常识图谱：https://developer.aliyun.com/…
数据湖系列
[1] 数据湖揭秘—Delta Lake：https://developer.aliyun.com/…
[2] 数据湖构建—如何构建湖上对立的数据权限：https://developer.aliyun.com/…
[3] 对于 Data Lake 的概念、架构与利用场景介绍：https://developer.aliyun.com/…
[4] 数据湖架构及概念简介：
https://developer.aliyun.com/…
[5] 数据湖对立元数据和权限
https://developer.aliyun.com/…
