标签：DataLeap Data Catalog 引擎 产品 数据
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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：
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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
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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。
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产品分类
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产品名称
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支持元数据种类
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重要产品功能
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机器学习能力
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获取信息途径
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特点分析
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独角兽
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C**
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40+
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搜索、血缘、标签、评价与打分、认证、问答、Connector市场等
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有
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demo和文档
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功能丰富，成熟度高，产品设计上有诸多可借鉴之处
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A**
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60+
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搜索、血缘、标签、问答、Connector市场等
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有
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demo和文档
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功能较丰富，成熟度较高，产品能力可做参考
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开源
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A** A**
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10+
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搜索、血缘、标签等
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无
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源码和文档
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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
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L** D**
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40+
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搜索、血缘、标签、统计大盘等
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无
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源码和文档
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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
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商业化
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A** P**
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30+
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搜索、血缘、标签、统计大盘等
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无
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产品体验和文档
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功能较简单，与其公有云结合紧密，部分功能有借鉴意义
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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
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