企业元数据管理方案设计
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一、背景
大数据挑战
大数据时代，饿了么面临数据管理、数据使用、数据问题等多重挑战。具体可以参考下图：
数据问题：多种执行、存储引擎，分钟、小时、天级的任务调度，怎样梳理数据的时间线变化？ 数据使用：任务、表、列、指标等数据，如何进行检索、复用、清理、热度Top计算？ 数据管理：怎样对表、列、指标等进行权限控制、任务治理以及上下游依赖影响分析？
元数据定义与价值
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元数据打通数据源、数据仓库、数据应用，记录了数据从产生到消费的完整链路。它包含静态的表、列、分区信息（也就是MetaStore）；动态的任务、表依赖映射关系；数据仓库的模型定义、数据生命周期；以及ETL任务调度信息、输入输出等。
元数据是数据管理、数据内容、数据应用的基础。例如可以利用元数据构建任务、表、列、用户之间的数据图谱；构建任务DAG依赖关系，编排任务执行序列；构建任务画像，进行任务质量治理；数据分析时，使用数据图谱进行字典检索；根据表名查看表详情，以及每张表的来源、去向，每个字段的加工逻辑；提供个人或BU的资产管理、计算资源消耗概览等。
开源解决方案
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WhereHows是LinkedIn开源的元数据治理方案。Azkaban调度器抓取job执行日志，也就是Hadoop的JobHistory，Log Parser后保存DB，并提供REST查询。WhereHows太重，需要部署Azkaban等调度器，以及只支持表血缘，功能局限。
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Atlas是Apache开源的元数据治理方案。Hook执行中采集数据（比如HiveHook），发送Kafka，消费Kafka数据，生成Relation关系保存图数据库Titan，并提供REST接口查询功能，支持表血缘，列级支持不完善。
二、饿了么元数据系统架构
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DB保存任务的SQL数据、任务基础信息、执行引擎上下文信息； Extract循环抽取SQL并解析成表、列级血缘Lineage； DataSet包含Lineage关系数据+任务信息+引擎上下文；
将DataSet数据集保存到Neo4j，并提供关系查询；保存ES，提供表、字段等信息检索。
SQL埋点与采集
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饿了么的SQL数据，以执行中采集为主+保存前submit为辅。因为任务的SQL可能包含一些时间变量，比如dt、hour，以及任务可能是天调度、小时调度。执行中采集SQL实时性更高，也更容易处理。
EDW是饿了么的调度系统，类比开源的AirFlow。调度系统执行任务，并将任务相关的信息，比如appId、jobId、owner、SQL等信息存入DB。
计算引擎实现相关的监听接口，比如Hive实现Execute With Hook Context接口；Spark实现Spark Listener接口；Presto实现Event Listener接口。将计算引擎相关的上下文Context、元数据MetaData、统计Statistics等信息存入DB。
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SQL解析
解析SQL的方案，以Hive为例。先定义词法规则和语法规则文件，然后使用Antlr实现SQL的词法和语法解析，生成AST语法树，遍历AST语法树完成后续操作。
但对于SELECT *、CTAS等操作，直接遍历AST，不去获取Schema信息来检查表名、列名，就无法判定SQL的正确性，导致数据污染。
综上所述，饿了么的SQL解析方案，直接参考Hive的底层源码实现。
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以本土做简单示例，先经过Semantic Analyzer Factory类进行语法分析，再根据Schema生成执行计划QueryPlan。关于表、列的血缘，可以从LineageInfo、LineageLogger类中获得解决方案。
当然，你需要针对部分类型SQL设置Hive Conf，比如“开启动态分区非严格模式”。对于CTAS类型，需要设置Context。UDF函数需要修改部分Hive源码，避免UDF Registry检查。
饿了么解析血缘的SQL支持的操作有：Query（包含select\insert into\insert overwrite）、CreateTable、CreateTableAsSelect、DropTable、CreateView、AlterView。基本覆盖饿了么生产环境99%+的SQL语法。
举个栗子
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举个栗子，根据上面的SQL，分别产生表、列血缘结构。
input是表、列输入值；output是表、列输出值；operation代表操作类型。比如表A+B通过insert，生成表C，则延展成A insert C; B insert C。
列式也一样：
input：name, operation: coalesce(name, count(id, output: lineage_name;
input: id, operation: coalesce(name, count(id, output：lineage_name 10
表血缘结构
列血缘结构
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图存储
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有了input、operation、output关系，将input、output保存为图节点，operation保存为图边。图数据库选用Gremlin+Neo4j。
Gremlin是图语言，存储实现方案比较多，Cypher查询不太直观，且只能Neo4j使用。社区版Neo4j只能单机跑，我们正在测试OrientDB。
三、饿了么部分使用场景
下面是饿了么在元数据应用上的部分场景：
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静态的Hive MetaStore表，比如DBS、TBLS、SDS、COLUMNS_V2、TABLE_PARAMS、PARTITIONS，保存表、字段、分区、Owner等基础信息，便于表、字段的信息检索功能。
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提供动态的表依赖血缘关系查询。节点是表基础信息，节点之间的边是Operation信息，同时附加任务执行Id、执行时间等属性。列血缘结构展示等同表血缘结构。
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根据SQL的input、output构建表的依赖关系，进一步构建任务的DAG依赖结构。可以对任务进行DAG调度，重新编排任务执行序列。
Q & A
Q1：咱们的数据生命周期是如何管理的，能具体说下吗？
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A：表级数据进行热度分析，比如近三个月没人访问，是否可以下线，特别是一些临时表 需要定时清理。
Q2：质量监控会影响到任务调度编排么？
A：会影响质量编排，构建DAG依赖执行。
Q3：把从SQL中的埋点数据存储到MySQL中，是如何规划的？这些埋点信息不应该像是日 