1. 概述

Datahub的采用了model-first的架构理念，通过提供一个通用的元数据管理模型，再通过插件的方式集成各种数据平台，进行元数据的导入。整体的架构如下：

该架构的优点有2个：

1. 元数据同步方式多样：可以使用Rest、GraphQL API-s、Avro API(从Kafka消费元数据)
2. 数据平台的元数据更改可以实时的被同步到Datahub；在Datahub对元数据进行更改，可以实时的在数据平台进行更新

2. 各模块介绍

2.1 Metadata Store​

用于储存Metadata Graph的Entities和Aspects(关系)。同时提供插入和查询API。其中储存由MySQL、Elasticsearch、Kafka负责。Rest API由Java Spring负责

2.2 Metadata Models

元数据模型采用PDL建模语言进行建模。分为Entity、Aspects、Relationships。其中Entity表示一个实体(如果数据库的一个表)，每个实体实例都有一个唯一标识符；Aspects表示实体实例的描述、标签等；Relationships表示不同实体实例的关系

2.3 Ingestion Framework

元数据导入框架通过插件(python库)的方式，集成到Datahub系统。可以从不同的数据平台将元数据，以Rest API直接导入，或将元数据生产到Kafka，再从Kafka消费导入到Datahub

元数据导入只需定义一个YAML文件，并执行datahub元数据导入命令

2.4 GraphQL API

GraphQL API提供了一个强类型的、面向Entiry的API，通过GraphQL API与储存的元数据进行交互

2.5 User Interface

DataHub提供一个React UI，方便用户进行元数据的管理

3. Ingestion Framework的架构

DataHub支持Push、Pull、同步和异步的元数据导入

3.1 Metadata Change Event(MCE)

MCE是元数据导入的中心。各种数据平台的元数据的实时变更，发送到MCE(由Kafka负责)，这是一种异步元数据同步。也可以直接将数据平台的元数据通过HTTP方式发送到Datahub，这是一种同步元数据导入

3.2 Pull-based Integration

Datahub通过基于Python的metadata-ingestion系统，从不同的数据平台Pull元数据。然后将元数据Push到Kafka(MCE)或直接Push到Datahub。还可以从Airflow调度系统同步元数据和血缘关系

3.3 Push-based Integration​

可以向Kafka Push一个元数据变更事件(MCE)，或通过HTTP Push数据到Datahub。DataHub还提供了一些简单的Python emitters ，将其集成到我们自己的系统中，以便获取我们自己的系统元数据

3.4 Applier(mce-consumer)

消费Kafka的元数据消息，并转换成Datahub的元数据储存格式，再同步到Datahub

4. Datahub Serivce Tier架构

主要的服务是datahub-gms，它提供了一个REST API和一个GraphQL API对元数据进行CRUD操作，还提供支持二级索引、全文搜索的搜索查询，和血缘关系的图数据库查询API

4.1 Metadata Storage​

储存元数据的数据库，如Mysql、Postgresql、Couchbase

4.2 Metadata Commit Log Stream(MAE)

当将元数据更改更新到Metadata Storage​中，Datahub Service Tier还会将该更改事件发送到Kafka

4.3 Metadata Index Applier (mae-consumer-job)

mae-consumer-job消费MAE(Kafka)中的数据，然后将更改事件流更新打elastic和neo4j，并生成相应的search index和graph index

4.4 Metadata Query Serving

基于主键的元数据读取，是从Data store数据库读取的。基于二级索引的元数据读取和全文搜索的元数据读取，是从elastic数据库读取的。基于血缘关系的图查询是从neo4j数据库读取的