作为大数据的测试人员，对大数据的一些基本知识需要进行深入学习一下，最近在学习极客时间的<数据中台实践课>的一些感受和记录。
元数据
数据中台的构建，需要确保全局指标的业务口径一致，要把原先口径不一致的＼重复的指标进行梳理，整合成一个统一的指标字典。而这项工作的前提，是要搞清楚这些指标的业务口径＼数据来源和计算逻辑。
元数据：主要分３类（数据字典＼数据血缘＼数据特征）。
- 数据字典：描述的是数据的结构信息。主要包括表名＼注释信息＼表的产出任务＼每个表都有哪些字段＼这些字典分别代表什么含义＼字段的类型。
- 数据血缘：一个表是直接通过哪些表加工而来。一般用于做影响分析和故障溯源。
- 数据特征：主要指数据的属性信息，比如存储空间大小＼访问热度＼主题域＼分层＼表关联的指标。
业界元数据中心产品
开源的有Netflix的Metacat、Apache Atlas,前者擅长管理数据字典，后者擅长于管理数据血缘。
商业化的产品有：Cloudera Navigator.
血缘采集，一般可以通过3种方式
通过静态解析SQL，获得输入表和输出表
通过实时抓取正在执行的SQL，解析执行计划，获取输入表和输出表
通过任务日志解析的方式，获取执行后的SQL输入表和输出表
网易元数据中心设计
必须实现的5个关键目标：
其一，多业务线、多租户支持。
其二，多数据源支持（比如mysql、Hive、Kudu等，半结构化的KV管理【kafka、redis、hbase】），同时还要支持相同数据源的多个集群。
其三，数据血缘。元数据中心需要支持数据血缘的实时采集和高性能的查询，同时还要支持字段级别的血缘。
其四，与大数据平台集成。元数据中心需要与ranger集成，实现基于tag的权限管理方式。
其五，数据标签。必须支持对表和表中的字段打标签，通过丰富的不同类型的标签，可以完善数据中台数据的特征，比如指标可以作为一种类型的标签打在表上，主题域、分层信息都可以作为不同类型的标签关联到表。
网易元数据中心系统架构设计图：
数据血缘：采集端、消息中间件、消费端以及血缘清理模块组成，基于Hive Hook,Spark Listener,Flink Hook,可以获取任务执行时输入表和输出表，推送给统一的消息中间件（kafka），然后消费端负责将血缘关系沉淀到图数据库中。
