导读：本文的主题为小米数据管理与应用实践，主要介绍小米在数据管理建设方面的理解和探索。数据管理的核心重点在于元数据平台的建设，用以支撑数据管理的上层应用，包括数据地图、数据规范治理、数据成本治理及数据质量建设，以及未来的规划。将围绕以下三个方向展开：① 元数据平台的建设；② 元数据应用；③ 未来规划。

图1 元数据平台包含的内容

01 元数据平台的建设

小米元数据平台的建设内容，主要包括数据管理架构的现状、以及架构的演化过程。在建设元数据技术平台的过程中，针对以下三个方面进行了改进，也是平台进化的三个关键点：

实现全域元数据
实现实时血缘
实现精准计量

1. 元数据

元数据是用来描述数据的数据。请参见图2 。从抽象来看，包括分为实体、实体的属性以及实体与实体之间的关系三个方面来进行分类。实体主要指表元数据和作业元数据，来自于工程师在ETL的实际工作中所涉及到的系统。如：Hive、Doras、Kudu、MQ、ES、Iceberg，即传统的数仓及上下游。

比如：实体包含了技术元数据和生产元数据。其中技术元数据用于支撑数据资产管理的资产地图；生产元数据，主要是作业的一些调度信息和运行信息，用于支撑数据资产管理的数据质量和成本治理的服务。

实体的属性，包含业务元数据和衍生元数据。

业务元数据包括数仓分层、数据分类、指标关联、应用信息、隐私分级等内容。内容来源于建模规范、业务、指标系统、BI看板、数据报表，以及来自于业务的隐私分级定义等。业务元数据用于支撑资产管理的资产价值、安全治理以及规范治理。

衍生元数据包含元数据的存储计量和访问计量。存储计量是服务于存储层面的成本治理；访问计量用于描述数据的使用情况，从技术角度去衡量资产的价值。衍生元数据来源于ETL工作中涉及的HDFS-Image、Doris、Kudu、MQ、ES以及HDFS-Log、SQL-Log。

描述实体的关系，包括血缘元数据，用于描述元数据之间的关联关系，用于支撑数据资产管理中的影响分析和资产地图服务。

图 2 元数据分类

2. 元数据平台技术架构

小米元数据平台的技术架构如图3所示，整体架构与Apache的Atlas非常相似。

整体上可以划分为三层。最上层是数据采集的源头，以及最终数据支撑的应用，包括Metadata Source、Lineage Source、Log Source和应用Application。中间层是集成层，集成层是由Metacat、MQ以及API层组成。最底层是核心的存储层。

最上层的Metadata Source用于对表元数据采集。最早只限于Hive表，后来实现了全域元数据的采集。主要包括ETL整个生产链路及上下游的全链路。比如：元数据采自于业务的Mysql数据库。其中消息队列采用了小米自研的Talos，简单说实现了数据集成与分发的总线。而下游元数据的采集由Hive、Doris、ES、Kudu等实现。

图 3 元数据平台技术架构

Lineage Source实现血缘信息采集。血缘元数据是来自于从各个计算引擎。通常血缘元数据是通过SQL的查询入口或者调度入口去采集。由于小米的业务特别多，且部门各自独立，因此入口也特别多，很难通过常规的入口采集的方式提升数据采集覆盖率。考虑到各部门的计算引擎都是在部门的计算平台进行维护，从而可以在引擎侧打点，实现血缘元数据的采集。同时结合SQL入口对SQL的审计日志做补充，两者的数据进行合并，得到较为满意的血缘元数据采集及采集覆盖率。

Lineage Source中的DataHub是小米内部的数据集成平台，包括离线整理集成和实时集成。DataHub集成平台也有上下游的血缘关系，也进行血缘元数据的采集。

日志层面调度日志、计量日志以及运行日志。这些日志跟质量建设和访问相关。Application应用，包含数据平台的上层应用、数据地图、成本治理、规范治理等内容。

在中间层的Metacat，是在采集诸多原图的元数据时，提供一个统一元数据的视角。所以通过基于Metacat进行二次定制开发，实现内部的各个系统的适配。元数据的采集统一通过Metacat实现，包括T+1和增量变更，都要通过Metacat来实现。因此，Metacat与Messaging连接起来，Metacat把每天增量变更送到Messaging。之后包含血缘信息的日志通过Messaging送到数据总线，使下游层面可以使用这些数据，通过API为上层应用提供数据服务和支撑。

最底层的存储部分，基本信息都存储在Mysql中；T+1的快照存储在Hive中；血缘图关系存储在JanusGraph。元数据的检索，包括权限的检索过滤、审计检索等都放在ElasticSearch。

3. 全域元数据

元数据平台进化过程中，关键的演化点之一是全域元数据。之前提到元数据都是基于Hive进行管理，显然只能看到Hive层的数据，无法知道产生的Hive表，到下游后最终有没有被使用。举例来说，有一堆数据给上层应用，用于看板或者指标，产生了一张Doris表；但对应的看板可能并没有人看，所以可以通过倒推，把链路中的这一条链路进行优化或者治理。而实现这样的场景，就需要打通全链路，包括看板信息，搜索等，都需要全域元数据进行支撑。此时就需要进行域拓展。以Hive为中心去看上下游，包括上游的业务数据库、Messaging，下游的Doris、Kudu、ES，包括内部重构传统Hive 数仓的Iceberg，都要采集元数据。在实现全域的过程中，同时打开统一元数据的Hive Metastore，实现统一的表数据视角和管理。请参见图4。

图 4 实现全域元数据

4. 实时血缘

关键的演化点之二是实时血缘。如前所述，小米入口非常多，血缘关系采集很难实现面面俱到。最早采用解析HDFS日志的办法，存在血缘很难正确解析的问题。例如：读一个表，可能会有很多open操作，这些Open操作很难对应表和表之间的关系，就会带来血缘关系不准的问题。早期的解决方案是找出所有的读和写操作后，做一个笛卡尔乘积，但这样就会产生大量不存在的血缘。

以上这些痛点严重影响了上层的数据治理，影响了解决问题的溯源过程。此外解析日志，由于只能T+1，认知量也比较大；而如果出现一个流式数据，就根本无法解析。这些都与通过SQL解析、能确定血缘的情况完全不同。

所以在进化版的新版方案中，考虑到了入口问题和引擎接入的改造成本问题。方案最终采用实时引擎MQ埋点的方案。同时各个引擎本身要去执行这个SQL，比如Hive、Flink、Spark等，包括Presto、Distcp。因为需要执行这种操作，本身就需要去解析执行计划。而Spark、Flink也都支持对这些操作。通过对血缘关系的解析进行了内部改造（请参见图5），整体运行流畅。同时结合SQL Proxy Log去做血缘关系整合，从而实现血缘关系的精准解析。

图 5 元数据实时血缘

5. 精准计量

关键的演化点之三是精准计量。精准计量目前还不能做到完全精准的计量，但是解决了计量的零和一的问题。在最早的入口问题中，计量不准就无法对数据的冷热程度进行判断。比如用户操作Hive表，会有各种各样的形式，通过各种各样的SQL。

尤其研发的种查询需求就很难应对。比如：Spark SQL分为常驻服务和非常驻服务，都是为了解决Spark SQL作业执行的启动问题。非常驻服务与Hive SQL一样，每次都要有一个启动过程。常驻服务则可以及时响应SQL需求，直接执行，减少了几分钟的启动过程，其查询过程能够快速响应。还有Flink SQL、 Beeline、Flink Jar和Spark Jar，包括Distcp想去覆盖这些入口的计量，访问情况的确定也是解析HDFS日志。通过这些日志解析血缘存在的问题，就是在Hive Jar的层面，无法确定上层谁提交的访问。

计量部分现阶段解决了零和一的问题。简单的说当数据被访问后，能基本保证打上数据访问的标记。同时，通过与HDFS日志提供的足够信息、进行精准的统计和整理，并结合顶层的SQL审计进行修正后，可以得到具体被访问次数的精准计量。请参见图6。

图 6 元数据精准计量

下面在元数据平台建设的基础上，讲述小米元数据应用在以下四个方面的进展：

数据地图
数据规范治理
数据成本治理
数据质量建设

02 数据地图

数据地图是元数据应用的典型应用，包含两个方面的内容：数据地图中数据的搜索和血缘关系。

1. 数据地图-搜索

数据地图在业界已经是比较成熟的服务，小米的数据地图建设目前处在追赶阶段。数据地图需要支持元数据的搜索与发现，具体包括以下三个方面的内容：

① 支持表、字段、描述信息、数仓分层、数据分类、标签、部门等信息搜索，即实现可对实体属性再加关系的数据进行的全域搜索；

② 除了Hive 表，完善全域元数据概念中的其它引擎，如：Talos、Doris、Kudu、Iceberg、ES、MySQL等数据引擎；

③ 实现支持对指标、维度、看板等信息的搜索。

例如：一个新零售的搜索，如图7的左侧所示。根据用户的收藏数据域分类打了标签。将大权重记录放在上面，搜索的结果更多的作为展示产品的形式。

图 7 数据地图-搜索结果

2. 数据地图-血缘

通过数据地图，可以更清晰展现数据之间的血缘关系。通过技术架构改造，实现了全链路的数据血缘，使不同系统的链路关系都能展示（如图8），包括 MySQL/MQ/Hive/Iceberg/Doris 等。这样用户就能很方便的从数据最早的源头，一直追溯到最上层的应用。大大方便了对问题的追溯，也更方便的实现对整体数据价值的评估。

数据地图的后续建设会增加对血缘的搜索和变更通知。

图 8 数据地图-血缘关系

03 数据规范治理

元数据应用中的重点应用是数据规范治理，对元数据的生态健康起到至关重要的作用。数据规范治理分为两个度量维度：

建模规范度；
建模完善度。

数据规范治理通过以上两个维度作为指标，量化数据健康完善的程度。

图 9 元数据应用-数据规范治理

1. 建模规范度

建模规范度又分为以下三个方面：

① 命名，是指表的命名是否符合收藏的规范；

② 分层，是指表需要按照收藏的规范进行分层。比如：目前有超过70%的表是没有按照收藏的规范来分层。希望能结合一系列的整改措施，配合整体的数据治理，推动用户进行分层治理或者整改；

③ 打标，是对业务板块数据域、标签等进行标记。

2. 建模完善度

建模完善度包括以下二个方面：

跨层引用：是指用户的作业在DWS、ADS层，直接去访问ODS。这样的形式定义为跨层引用。这种现象说明底层DWD的建设不足，不足以支撑上层。
查询覆盖：是用来衡量上层的建设情况。例如：ID号的查询到底是否命中DWS或者ADS层。如果是命中ODS，则说明上层的建设不够好。

04 数据成本治理

元数据应用中数据成本治理是优化数据使用成本最直接的部分。数据成本治理在元数据应用中是重点投入。因为小米的数据量增长比较快，整体的业务成本就上涨也比较多，对成本的诉求也比较高。

图 10 元数据应用-成本治理

1. 数据成本治理的起因

成本治理是从商务的角度出发，成本的根因最终回归到底层，即主机和整个网络这样的资源；再往上层应用追寻则是存储计算的资源。对主机的成本来说，从商务谈判层面，包括折扣已经做了很大的努力，单纯的再依赖商务层面，无法再挖掘成本优化的潜力。

存储计算的技术也在追赶阶段，尤其涉及到成本，比如：分层存储。此外计算层面的弹性算力也在建设过程中，很难快速把成本治理做到位，把成本降下来。

在当商务已经达到极限，技术层面也在追赶业务，此时从元数据的角度思考成本优化，面临一个简单问题，业务不知道自己有多少数据，这些数据好比就是花了多少钱，最后这些钱到底花在哪里了，应该怎么优化，优化了之后会有什么反馈？。

针对这个问题做了产品层面的分析优化的闭环，即成本分析优化闭环。这个闭环的关键环节简单称作：观现状、查问题、做优化、拿反馈。

观现状，就是看有什么数据，花了多少钱；
查问题，就是看这些数据到底有没有什么问题，哪些是浪费的，或者钱主要花去处；
做优化，就是寻找应该怎么去优化的突破点；
拿反馈，就是通过这些优化，确定到底能省多少钱？

2. 数据成本治理方案

为了支撑成本分析优化闭环，对数据成本治理进行了改造。改造主要包括以下四个方面内容：

① 数出一孔，指是使用的数据要跟底层HDFS存储的数据进行对齐，保证数据量的统一计量口径。在成本治理存储在计算中是指存储维度，存储本质上要回归到底层的数据存储。比如：HDFS层面存储的数据，通过HDFS-Image计量最精确。它会精准的描述每一个文件到每一个路径、以及存储量。数据成本治理的首要工作就是数据与底层HDFS存储的数据对齐，保证存储量的数出一孔；

② 天级帐单，由于数据太多，需要及时跟踪数据的费用优化情况。否则选定了数据，过一个月才说这个数据优化能省多少钱，反馈太长，难以完成闭环；

③ 按人归属，明确数据对应的使用人。使用数据频度高的人，其名下的表也比较多，对应的的费用也比较高；

④ 及时预估，对于任何一个数据相关的操作，都应该能及时预估、反馈数据量及成本。

这些优化，确定到底能省多少钱？

3. 数据成本治理成果

通过提供成本分析优化的闭环能力，成本治理短期取得了不错的成果，合计优化了 40% 的数据，如图11所示，可以清晰的描述成本治理的效果：

最上侧的曲线表示过去一年公司离线数据的增长趋势；下面的分叉线左侧黑色部分表示治理之前的历史成本曲线；右侧红色线表示顺着历史成本曲线，使用最小二乘模拟出未来业务正常增长情况下的成本曲线；蓝色横线表示假设业务不增长的成本控制线；最下面的橙色表示成本治理后实际的成本曲线；

橙色线与红色线之间的 gap 就是成本治理的价值所在。

图 11 元数据应用-成本治理

05 数据质量建设

1. 数据质量建设的内容

首先数据质量建设中，采用了业界比较成熟的一些质量管理方法。如图12所示。

小米的数据质量建设强调以下两方面：

数据生产的及时性，指在一个workflow或者一个DAG生产的数据，要保证在限定时间内，或限定时间点必须产出，即数据生产的及时性，强调了对数据生产的保障。数据生产保障包含较多相关因素，如：调度，计算资源等。
数据内容质量检查，指生产出来的数据内容产出是否符合要求，是否经过质量检查。

合格的数据产品具有以下特征：

唯一性，即主键唯一准确；
准确性，即数值要在一个范围内，符合预设数值要求，必须非空等条件；
完整性，即每天产出数据的波动情况。如果出现较大的波动率，会影响完整性；
一致性，即数据在上下游的链路系统中，对特定字段进行一致性校验。

图 12 元数据应用-质量建设

2. 质量建设的技术架构

数据质量建设的技术架构，没有采用开源的技术架构，而是采用内部开发的方式。架构示意图所图13所示。

图 13 元数据应用-质量建设之技术架构

① 事件触发

在图12中，最左侧是调度系统对DAG（有向无环图）执行完成、产出DAG对应的表后，专设用户会配置事件触发条件、触发对表的内容进行质量检查，以确定产出的表是否符合质量要求。进行的事件触发配置会把检查事件放在MQ中，质量系统则从消费视角，实现实时的事件触发。即把对内容的质量检查任务，直接挂载到调度系统DAG，在数据产出后，通过事件触发，实现自动对产出数据进行质量检查。

② 时间触发

在图12中，架构的最上层就是RestServer，它是一个可扩展的接收器，接收上述质量规则的配置，或者查询及对结果的查询等。通过DB层面，触发触发器，实现时间触发。比如：业务不是通过DAG实现事件触发，而是可以通过设置的时间点去触发。

③ 可扩展无状态Worker

触发器连接下层的Worker实现服务的执行。Worker是无状态的、可扩展执行机。通过Worker可以实现支持多个数据源，比如：检查HDFS。通过Presto、Spark SQL以及Doris，实现对表的检查。

06 未来规划

根据元数据平台及元数据应用的需求，未来的规划包括三个方面：

生产保障联动资源调度；
元数据建设的长期路线；
业务赋能。

1. 生产保障联动资源调度

生产保障联动资源调度，是将生产保障从基线、到作业、到调度、到Yarn的全链路打通。包括基线管理、生产执行，还有监控预警等。

计算资源治理，目前还在开发进展中。如图14所示。

图 14 数据管理与应用的未来规划

2. 元数据建设的长期路线

元数据建设的长期路线就是数据管理，需要回答好两个问题：

如何定义数据的健康定义，如何评判数据的健康程度；
如何治理不够好或者不健康的数据，之后能有什么样的收益。

综合元数据平台和元数据应用中的经验，要回答上述问题，需要从数据治理、数据模型规范、资源的使用与计量、数据安全与防范、数据价值及其挖掘等多方面考虑，进行规划和建设。

图 15 未来规划-长期路线

3. 业务赋能

业务赋能就是如何让业务愿意把数据接入到中台。根据以往做消息中间件的经验，需要从业务所重视的痛点出发。比如：对于任何一个业务，它在质量层面都涉及到的重要数据，是否能及时产出；以及产出之后数据的质量是否可信？是否有问题？

根据以往经验，业务赋能需要从数据治理的层面综合考虑，通过质量、效率、成本三个维度，确保能切实解决业务在质量、效率和成本这三个维度的痛点：

① 在质量层面，通过基线管理、数据质量检查、内容检查，包括重保数据产出的整体链路，都能够实现实时监控产出；

② 在效率层面，可以通过规范建模、查询优化，出数加快和对数据地图的优化，让业务找数速度加快。包括元数据血缘的建设，需要加快对业务中问题的追溯，即提升业务的效率；

③ 在成本层面，帮助业务实现成本分析优化的闭环，就能够为成本优化提供一些工具或者抓手。

当能够提供这样完整的解决方案，让业务觉得好用时，业务就有意愿进行尝试。解决业务会遇到的风险，必须要从这三个方面得到切实的落实。

以上的经验得到证实：最早小米内部有特别多的MQ，通过与各部门沟通与策划各自的MQ对接业务，最终统一了所有的MQ。其中包括Talos，成为小米数据总线的实施标准。

图 16 未来规划-业务赋能