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摘要

Data Catalog 产品，通过汇总技术和业务元数据，解决大数据生产者组织梳理数据、数据消费者找数和理解数的业务场景，并服务于数据开发和数据治理的产品体系。本文介绍了火山引擎 DataLeap 套件下Data Catalog系统的构建和迭代过程，概要介绍核心设计以及部分关键实现。

背景

元数据与Data Catalog

元数据，一般指描述数据的数据，对数据及信息资源的描述性信息。在当前大数据的上下文里，通常又可细分为技术元数据和业务元数据。

Data Catalog，是一种元数据管理的服务，会收集技术元数据，并在其基础上提供更丰富的业务上下文与语义，通常支持元数据编目、查找、详情浏览等功能。

元数据是Data Catalog系统的基础，而Data Catalog使元数据更好的发挥业务价值。

Data Catalog的业务价值

火山引擎 DataLeap 套件下Data Catalog系统主要服务于两类用户的两种核心场景。

对于数据生产者来说，他们利用Data Catalog系统来组织、梳理自己负责的各类元数据。生产者大部分是大数据开发的同学。通常，生产者会将某一批相关的元数据以目录等形式编排到一起，方便维护。另外，生产者会持续的在技术元数据的基础上，丰富业务相关的属性，比如打业务标签，添加应用场景描述，字段解释等。

对于数据消费者来说，他们通过Data Catalog查找和理解他们需要的数据。在用户数量和角色上看，消费者远多于生产者，涵盖了数据分析师、产品、运营等多种角色的同学。通常，消费者会通过关键字检索，或者目录浏览，来查找解决自己业务场景的数据，并浏览详情介绍，字段描述，产出关系等，进一步的理解和信任数据。

另外，Data Catalog系统中的各类元数据，也会向上服务于数据开发、数据治理两大类产品体系。

在大数据领域，各类计算和存储系统百花齐放，概念和原理又千差万别，对于元数据的采集、组织、理解、信任等，都带来了很大挑战。因此，做好一个Data Catalog产品，本身是一个门槛低、上限高的工作，需要有一个持续打磨提升的过程。

旧版本痛点

字节跳动Data Catalog产品早期为能较快解决Hive的元数据收集与检索工作，是基于LinkedIn Wherehows进行二次改造。Wherehows架构相对简单，采用Backend + ETL的模式。初期版本，主要利用Wherehows的存储设计和ETL框架，自研实现前后端的功能模块。

随着字节跳动业务的快速发展，公司内各类存储引擎不断引入，数据生产者和消费者的痛点都日益明显。之前系统的设计问题，也到了需要解决的阶段。具体来说：

用户层面痛点：
- 数据生产者: 多引擎环境下，没有便捷、友好的数据组织形式，来一站式的管理各类存储、计算引擎的技术与业务元数据
- 数据消费者: 各种引擎之间找数难，元数据的业务解释零散造成理解数难，难以信任
技术痛点：
- 扩展性：新接入一类元数据时，整套系统伤筋动骨，开发成本月级别
- 可维护性：经过一段时间的修修补补，整个系统显的很脆弱，研发人员不敢随便改动；存储依赖重，同时使用了MySQL、ElasticSearch、图数据库等系统存储元数据，维护成本很高；接入一种元数据会增加2~3个ETL任务，运维成本直线上升

新版本目标

基于上述痛点，火山引擎 DataLeap 研发人员重新设计实现Data Catalog系统，希望能达成如下目标：

产品能力上，帮助数据生产者方便快捷组织元数据，数据消费者更好的找数和理解数
系统能力上，将接入新型元数据的成本从月级别降低为星期甚至天级别，架构精简，单人业余时间可运维

调研与思路

业界产品调研

站在巨人的肩膀上，动手之前火山引擎 DataLeap 研发人员针对业界主流DataCatalog产品做了产品功能和技术调研。因各个系统都在频繁迭代，数据仅供参考。

产品分类	产品名称	支持元数据种类	重要产品功能	机器学习能力	获取信息途径	特点分析
独角兽	C**	40+	搜索、血缘、标签、评价与打分、认证、问答、Connector市场等	有	demo和文档	功能丰富，成熟度高，产品设计上有诸多可借鉴之处
独角兽	A**	60+	搜索、血缘、标签、问答、Connector市场等	有	demo和文档	功能较丰富，成熟度较高，产品能力可做参考
开源	A A	10+	搜索、血缘、标签等	无	源码和文档	离线相关数据源支持较好，类型系统和存储系统设计巧妙，但产品侧能力弱。近期迭代较缓慢
开源	L D	40+	搜索、血缘、标签、统计大盘等	无	源码和文档	发展较快，背后商业化公司支持力度大，有在线demo环境可随时体验，功能简单直接
商业化	A P	30+	搜索、血缘、标签、统计大盘等	无	产品体验和文档	功能较简单，与其公有云结合紧密，部分功能有借鉴意义

升级思路

根据调研结论，结合字节已有业务特点，火山引擎 DataLeap 研发人员敲定了以下发展思路：

对于搜索、血缘这类核心能力，做深做强，对齐业界领先水平
对于各产品间特色功能，挑选适合字节业务特点的做融合
技术体系上，存储和模型能力基于Apache Atlas改造，应用层支持从旧版本平滑迁移

技术与产品概览

架构设计

元数据的接入

元数据接入支持T+1和近实时两种方式
上游系统：包括各类存储系统（比如Hive、 Clickhouse等）和业务系统（比如数据开发平台、数据质量平台等）
中间层：
- ETL Bridge：T+1方式运行，通常是从外部系统拉取最新元数据，与当前Catalog系统的元数据做对比，并更新差异的部分
- MQ：用于暂存各类元数据增量消息，供Catalog系统近实时消费
- 与上游系统打交道的各类Clients，封装了操作底层资源的能力

核心服务层

系统的核心服务，根据职责的不同，细拆为以下子服务：

Catalog Service：支持元数据的搜索、详情、修改等核心服务
Ingestion Service：接受外部系统调用，写入元数据，或主动从MQ中消费增量元数据
Resource Control Plane：通过各类Clients，与底层的存储或业务系统交互，操作底层资源，比如建库建表，能力可插拔
Q&A Service：问答系统相关能力，支持对元数据的字段含义、使用场景等提问和回答，能力可插拔
ML Service：负责封装与机器学习相关的能力，能力可插拔
API Layer：以RESTful API的形式整合系统中的各类能力

存储层

针对不同场景，选用的不同的存储：

Meta Store：存放全量元数据和血缘关系，当前使用的是HBase
Index Store：存放用于加速查询，支持全文索引等场景的索引，当前使用的是ElasticSearch
Model Store：存放推荐、打标等的算法模型信息，使用HDFS，当ML Service启用时使用

元数据的消费

数据的生产者和消费者，通过Data Catalog的前端与系统交互
下游在线服务可通过OpenAPI访问元数据，与系统交互
Metadata Outputs Layer：提供除了API之外的另外一种下游消费方式
- MQ：用于暂存各类元数据变更消息，格式由Catalog系统官方定义
- Data warehouse：以数仓表的形式呈现的全量元数据

产品功能升级

产品能力上的升级迭代，大致分为以下几个阶段：

基础能力建设（2017-2019）：数据源主要是离线数仓Hive，支持了Hive相关库表创建、元数据搜索与详情展示、表之间血缘，以及将相关表组织成业务视角的数据专题等
中阶能力建设（2019-2020年中）：数据源扩展了Clickhouse与Kafka，支持了Hive列血缘，Q&A问答系统等
架构升级（2020年中-2021年初）：产品能力迭代放缓，基于新设计升级架构
能力提升与快速迭代（2021年至今）：数据源扩展为包含离线、近实时、业务等端到端系统，搜索和血缘能力有明显增强，探索机器学习能力，产品形态更成熟稳定。另外我们还具备了ToB售卖的能力。

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：

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。

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:

	优化前	优化后
小表（10列以内）	1~2s	<100ms
中表（100-500列）	3-5min	2~5s
超大表（3000列以上）	15min以上，经常写入失败	0.5~1min，可写入