企业元数据管理方案设计
企业元数据管理_元数据梳理方法与实践
企业元数据管理_元数据梳理方法与实践企业元数据管理是一种管理企业信息资源的方法，通过对企业信息资源进行整理、分类和描述，方便企业管理和利用这些信息资源。
元数据是对数据的描述，包括数据的定义、结构、属性、关系等信息。
元数据梳理是指对企业的元数据进行整理和分类。
元数据梳理的方法与实践主要包括以下几个步骤：第二步，收集元数据。
收集元数据是梳理的基础，可以通过各种手段进行元数据的收集，如查阅文档、采访相关人员、分析系统日志等。
收集到的元数据可以分为结构化和非结构化两种类型，结构化的元数据可以通过数据库或电子表格进行整理，非结构化的元数据可以通过文档或笔记进行整理。
第四步，建立元数据仓库。
元数据仓库是存储和管理元数据的系统，可以通过元数据仓库对元数据进行管理、和浏览。
建立元数据仓库时，需要选择合适的工具和技术，如数据模型设计工具、数据字典工具等。
元数据梳理的实践中还需要注意一些问题：首先，明确梳理的目标和需求。
企业元数据往往非常庞大复杂，梳理所有的元数据是不现实的，需要明确梳理的目标和需求，集中资源进行梳理。
其次，合理利用现有资源。
企业往往已经有一些已经存在的元数据，如数据库、数据字典等，可以在梳理过程中合理利用这些资源，减少工作量和成本。
再次，建立合适的元数据管理制度。
在进行元数据梳理时，需要建立合适的管理制度，明确责任人和流程，确保元数据的质量和准确性。
最后，持续改进和优化。
元数据梳理是一个持续的过程，需要不断改进和优化，及时修正错误和不足，保证元数据的有效性和适用性。
总之，企业元数据管理是企业信息管理和利用的重要手段，元数据梳理是实施元数据管理的基础工作。
通过明确目标和范围、收集和整理元数据、建立元数据仓库、维护元数据等步骤，可以实现对企业元数据的有效管理。
元数据管理解决方案
引言元数据是指描述数据的数据，是数据的属性和特征，包含了数据的定义、结构、关系、格式以及数据的产生和消费过程等信息。
元数据管理是数据管理的重要组成部分，它通过统一管理数据的元数据信息，提供了对数据更好的理解、组织、共享和利用的基础。
本文将介绍一个完整的元数据管理解决方案，该解决方案为企业和组织提供了一套全面而高效的元数据管理工具和策略，帮助用户更好地理解和管理数据，提高数据质量和业务价值。
1. 元数据搜集与导入元数据管理的第一步是搜集和导入数据源的元数据信息。
该元数据管理解决方案支持多种方式的元数据搜集和导入，包括扫描文件系统、连接数据库、API接口等方式。
用户可以根据自身需求选择适合的方法来获取数据源的元数据信息。
通过扫描文件系统，用户可以将文件夹中的文件和文件夹结构作为元数据导入，并提取文件的名称、大小、创建时间等属性信息。
连接数据库可以获得数据库表、字段、索引等元数据信息。
通过API接口，用户可以获取各种应用程序的元数据信息，例如CRM系统、ERP系统等。
2. 元数据管理与分类元数据管理解决方案提供了强大的元数据管理和分类功能，用户可以根据自身需要进行元数据的组织和分类。
用户可以自定义元数据的属性和标签，根据自身需要添加和修改属性信息。
用户可以创建分类目录和分类标签，方便对元数据进行分类管理。
通过元数据管理与分类功能，用户可以对元数据进行全文搜索和高级搜索。
用户可以根据元数据的属性进行筛选和排序，快速定位所需数据。
此外，用户还可以将元数据导出为各种格式，方便共享和使用。
3. 元数据血缘分析元数据血缘分析是元数据管理解决方案的重要功能之一。
通过血缘分析，用户可以了解数据的来源和流程，追溯数据的变化和转换过程。
用户可以通过图形化界面查看数据的血缘关系，包括数据的输入、输出、转换和目标位置等信息。
元数据血缘分析功能还可以帮助用户发现数据质量问题，检测和修复数据偏差、重复和错误等。
用户可以根据元数据的血缘关系，分析数据变化的原因，及时纠正和优化数据处理过程。
元数据技术架构设计方案
元数据技术架构设计方案一、引言元数据是指描述数据的数据，它包含了数据的定义、结构、属性及关系等信息，对于数据管理、数据集成、数据分析等应用非常重要。
为了更好地利用和管理元数据，需要建立稳定、高效的元数据技术架构。
本文将从元数据管理系统的功能需求、技术方案选择、系统架构设计等方面进行设计方案的阐述。
二、功能需求分析在设计元数据技术架构之前，首先需要明确系统的功能需求，具体包括以下方面：1.元数据采集和录入：支持从多种数据源中自动采集元数据，并提供手动录入功能，包括元数据的基本信息、属性和关系等。
2.元数据存储和管理：将采集或录入的元数据存储到元数据仓库中，并提供完整的管理功能，包括元数据的导入、导出、版本控制、权限管理等。
3.元数据查询和检索：提供基于关键字、分类、属性等方式的元数据检索功能，支持快速定位所需的元数据信息。
4.元数据分析和挖掘：支持对元数据进行统计分析和挖掘，发现数据间的关系和规律，辅助数据管理和决策。
5.元数据与数据集成：与数据管理系统和数据集成工具进行集成，实现元数据与实际数据的关联和映射，提供全局视图和数据流程分析。
6.元数据共享和协作：支持多用户、多团队之间的元数据共享和协作，提供实时的通知和权限控制，确保数据的一致性和安全性。
三、技术方案选择根据功能需求分析，我们可以选择以下技术方案来实现元数据技术架构：1.元数据采集和录入：可以采用自动化的爬虫技术从数据源中抓取元数据，并通过界面化的表单来进行手动录入。
2.元数据存储和管理：可以选择关系型数据库或者图数据库来存储元数据，并采用相应的权限管理和版本控制机制。
3.元数据查询和检索：可以利用全文索引技术对元数据进行索引和检索，提高查询效率和准确性。
4.元数据分析和挖掘：可以使用各种数据挖掘和机器学习算法来分析元数据，发现潜在的关系和规律。
5.元数据与数据集成：可以采用ETL工具或者数据集成平台来实现元数据与实际数据的关联和映射。
2023-元数据架构技术设计方案V1-1
元数据架构技术设计方案V1元数据架构技术设计方案是一个企业数据管理体系中的重要部分，能够有效地对数据进行统一、标准化、管理和分发，提高数据处理和分析的效率。
在进行元数据架构技术设计方案时，需要考虑多个方面，如数据类型、数据共享方式、数据质量等等，下面将进行分步骤阐述。
第一步：确定架构类型在进行元数据架构技术设计方案时，需要首先确定架构类型，通常有面向对象型、关系型、XML型、SOA型等多种不同类型的元数据架构，需要根据企业的实际情况选择适合自己的架构类型。
第二步：识别数据对象在确定了架构类型之后，需要针对企业的数据情况进行数据对象的识别，确定哪些数据需要进行管理和维护，以及它们的属性和关系等信息。
第三步：设计元模型设计元模型是元数据架构技术设计方案的核心步骤，需要根据数据对象的识别结果，设计出相应的元模型，该模型可以包括实体、属性、关系等多个方面，以及数据字典、业务规则等元信息。
第四步：确定元数据存储方式确定元数据的存储方式是进行元数据架构技术设计方案时另一个重要的步骤，可以采用数据库、XML文档、Web Services等多种存储方式，需要针对企业的数据量和数据类型等因素进行技术选择。
第五步：制定元数据管理策略随着企业数据的不断增加和变化，相应的元数据也需要不断地进行维护和更新等操作。
在进行元数据架构技术设计方案时，需要制定出相应的元数据管理策略，如数据版本管理、数据安全管理等方面，以确保企业数据的可靠性和完整性。
总之，元数据架构技术设计方案可以有效地对企业数据进行管理和维护，可以提高数据处理和分析的效率，为企业带来更多商业价值。
但是，需要在设计和实施过程中充分考虑企业的实际情况和需求，进行科学规划和技术选择。
元数据管理办法
元数据管理办法1 总则为了规范和加强集团的元数据管理，提升数据标准化与数据管控能力，持续改善数据质量，配合《集团BIM运营管控数据治理办法》，制定本办法。
本办法所称元数据，是数据的数据，是数据的业务涵义、技术涵义和加工处理过程的定义，是数据管控的基本手段。
元数据可将其按用途的不同分为业务元数据、技术元数据和操作元数据：1.1 业务元数据主要描述数据业务涵义及应用场景，包括业务及业务延伸定义、业务规则定义，以及数据之间关系、数据所属部门等业务相关信息；1.2 技术元数据主要描述数据的技术涵义，包括数据库的结构、字段长度、汇总算法、数据库操作系统及服务器名称、版本等技术相关信息；1.3 操作元数据主要描述数据的加工处理过程，包括源系统名称、源系统类型、目标系统名称、目标系统类型、抽取转换频率、转换规则等操作相关信息。
本办法所称元数据管理，是指元数据的定义、收集、管理和发布的方法、工具及流程的集合。
元数据管理旨在针对数据全生命周期的各个环节，清晰、完整地勾勒出数据资产的血缘关系视图。
2元数据管理的组织与职责2.1决策机构集团数据治理委员会负责元数据管理的决策，具体职责包括：2.1.1 审批元数据管理相关办法；2.1.2 对元数据管理工作的重大事项和争议事项进行决策；2.1.3 定期听取集团数据治理办公室对元数据管理工作的汇报。
2.2 集团数据治理办公室是元数据管理的责任单位，负责元数据管理工作，具体职责包括：2.2.1 元数据管理办法的制定、解释和监督；2.2.2 负责组织、推动和协调元数据管理相关工作，包括元数据采集与检核、元数据发布与维护、元数据使用、元数据变更；2.2.3 及时采集和维护业务元数据和各信息系统的技术和操作元数据；2.2.4检核和监控元数据落地和变更情况；2.2.5 制定元数据管理整改方案，推动元数据管理问题解决；2.2.6 总结元数据管理工作，并定期向集团数据治理委员会汇报。
2.3集团各职能部门或由产业、成员企业代行相关职能的单位作为数据的业务主管部门和使用部门，应对其所拥有的业务元数据进行定义与维护，具体职责包括：2.3.1 协助集团数据治理办公室采集业务元数据；2.3.2 明确业务规则，制定数据标准，定义业务元数据；2.3.3 负责本部门业务元数据的日常维护，确保相关信息系统的业务元数据完整和有效；2.3.4 提出业务元数据变更申请并配合变更工作。
元数据管理解决方案
元数据管理解决方案
《元数据管理解决方案：提升数据管理效率和质量》
随着数据量的快速增长，企业面临着越来越多的数据管理挑战。
元数据管理作为数据管理的重要组成部分，对于企业来说变得愈发重要。
因为只有对数据进行有效的管理和分析，企业才能做出明智的决策并保持竞争力。
元数据管理是指对数据的描述和定义，可以帮助企业了解其数据资源、管理数据质量、进行数据分析等。
然而，随着数据来源的增加和规模的扩大，单靠传统的手工管理已经无法满足企业的需求。
因此，越来越多的企业开始寻找元数据管理解决方案，以提升数据管理的效率和质量。
一种有效的元数据管理解决方案应该包括以下几个方面：首先是数据采集和分类，即对各种数据源进行统一的采集和分类，确保数据的完整性和一致性。
其次是元数据的存储和管理，包括对元数据的统一管理和存储，以便于快速检索和使用。
再次是数据质量管理，对数据进行质量评估和监控，确保数据的准确性和可靠性。
最后是元数据的分析和应用，通过对元数据进行分析，帮助企业更好地理解数据，挖掘数据的潜在价值。
目前市场上已经出现了许多元数据管理解决方案，包括各种软件工具和平台。
这些解决方案集成了数据采集、存储、管理和分析的功能，可以帮助企业全面管理其数据资源。
通过使用这些解决方案，企业可以更加高效地管理自己的数据，提升数据质量和可信度，为企业的发展提供更加可靠的决策支持。
总之，元数据管理解决方案的出现为企业提供了更加有效的数据管理方式，可以帮助企业提升数据管理的效率和质量。
随着技术的不断发展，相信元数据管理解决方案将会在未来发挥越来越重要的作用，成为企业数据管理的重要工具。
元数据管理制度
元数据管理制度一、引言随着信息技术的发展和数据量的爆炸增长，元数据管理在企业中变得越来越重要。
元数据是描述数据的数据，是数据的关键资产。
合理管理元数据可以提高数据质量、管理数据资产，以及支持企业数据治理和决策。
本文将阐述元数据管理的重要性、管理原则、管理方法和操作流程，以及具体的管理制度。
二、元数据管理的重要性1.促进数据共享和集成：元数据是数据的描述，通过管理元数据可以促进数据共享和集成。
当各部门和系统都遵循同一种元数据标准时，数据的集成会更加容易，各方之间可以更好地共享数据。
2.提高数据质量：元数据管理可以帮助企业建立数据质量标准和规范，确保数据质量始终如一。
通过元数据管理，可以更好地了解数据的来源、含义、结构和关系，从而提高数据的准确性、完整性和一致性。
3.支持数据治理和决策：元数据是数据的关键抽象，通过管理元数据可以更好地了解数据资产、数据风险和数据价值。
有了清晰的元数据，企业可以更好地制定数据治理策略、做出数据决策，并支持企业的业务目标。
4.降低数据管理成本：随着数据量不断增长，数据管理的成本也在增加。
通过合理管理元数据，可以减少数据管理的成本，提高数据管理效率，降低风险。
5.促进数据分析和挖掘：元数据可以帮助用户更好地了解数据的结构和关系，为数据分析和挖掘提供支持。
通过元数据管理，可以更快、更准确地进行数据分析和挖掘，挖掘出数据背后的价值。
三、元数据管理原则1.一致性原则：元数据管理应该遵循一致性原则，即各部门和系统都应该使用同一种元数据标准，以确保元数据的一致性和准确性。
2.全面性原则：元数据管理应该是全面的，涵盖所有数据资产，包括结构化数据、非结构化数据、半结构化数据等，确保所有数据都受到管理。
3.及时性原则：元数据管理需要及时更新和维护，随着数据的不断变化，元数据也需要不断更新和调整，以保持元数据的准确性和时效性。
4.安全性原则：元数据管理需要确保元数据的安全性和机密性，防止元数据被未经授权的访问和篡改，保护数据资产的安全。
元数据管理方法
元数据管理方法
元数据管理方法有：
1、中心节点管理元数据：中心节点通常兼具元数据存储与查询、集群节点状态管理、决策制定与任务下发等功能。
优点是元数据集中式管理，可以方便处理集群运维管理的统计分析类需求；缺点是单点故障是设计分布式系统最忌讳的问题之一。
2、分布式管理元数据：通过管理元数据，企业能够快速发现数据资产的分布和关系，形成企业数据资产目录。
3、无元数据设计：通过元数据管理，建立基于CWM的元数据仓库，实现企业元数据的统一管理，并将元数据仓库作为“单一数据源”，为企业的应用开发提供可复用的数据模型和元数据标准，以实现元数据的重复利用，减少冗余或未使用数据，从而提高工作效率，降低软件开发成本，缩短项目交付时间。
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企业元数据管理方案设计
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
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
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。
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
•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
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。
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。
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
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
表血缘结构
列血缘结构
图存储
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：
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。
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。
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？
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志数据一样被处理吗？存储在MySQL中是有自增全局ID的么？还是说你们是对任务和表分别有MySQL表，然后更新MySQL表中任务和表甚至列的信息么？这里的MySQL表就是您说的DataSet么？
A：任务jobid进行唯一，MySQL只保存执行的SQL，以及任务本身的信息，比如owner time jobid等等。
Q4：当前的支持非SQL形式生成表么？比如直接用Spark RDD任务或者Spark MLlib任务取表和生成表？
A：只支持SQL表达。
Q5：你们是怎么做热度分析的？刚才的讲解里，这个点讲得比较少。
A：任务操作的SQL产生input output表，对表进行counter就能top counter，列也一样。
Q6：你们管理的表分线上表和线下表么？在处理的时候用到了一些临时表该怎么处理？
A：对的，线上还是线下，任务调度系统埋点，临时表根据temp就知道了。
Q7：数据血缘关系如果使用Hive hook方式获取，是需要在每个执行节点中做捕捉吗？A：Hive hook就是执行时调用，可以去了解下底层。
Q8：解析那种复杂度很高的HQL的血缘，你们平台的解析思路是什么样子的？如何保证正确率呢？
A：会有很多复杂的ppt有代码示例，会有部分SQL需要修改Hive解析实现。
Q9：表血缘图里面的上下级关系就是数据的流向？从上到下？字段的血缘是什么样子的跟表的血缘有什么不同？有字段的血缘图吗？
A：ppt里解析那里可以看到，字段也一样，input output列然后operation
Q10：SQL埋点，引擎埋点，是要去重写Hive等的源码吗？A：重写倒不至于，只要实现ppt里的接口，很简单。