一、元数据是什么？

歌曲《小芳》中有一段台词：“村里有个姑娘叫小芳，长得好看又善良”，我们一起来分析一下, **姓名：**小芳、**性别：**女、**长相：**好看、**性格：**善良、**地址：**村里。

• 小芳是被描述的对象，也就是我们所谓的实体数据
• 姓名、性别、长相、性格、住址就是描述“小芳”的元数据。

二、元数据是从哪里来？

元数据贯穿大数据平台数据流动的全过程，主要包括数据源的元数据，数据加工处理过程的元数据，数据仓库或数据主题库的元数据，数据应用层的元数据，数据接口服务的元数据。如图元数据的分布范围：

三、元数据分类

将元数据按用途分为三类：技术元数据、业务元数据、管理元数据

• 技术元数据

技术元数据包括：库表结构、字段约束、数据模型、ETL程序、sql程序、数据质量监控等。

• 存储元数据：表、字段、分区等信息
• 运行元数据：大数据平台上所有运行等信息：类似于Hive Job 日志，包括作业类型、实例名称、输入输出、SQL、运行参数、执行时间、执行引擎、占用资源等
• 数据同步、计算任务、任务调度等信息：数据同步的输入输出表和字段，以及同步任务本身的节点信息；任务调度主要有任务的依赖类型、依赖关系、调度周期。

• 业务元数据

业务指标、业务代码、业务术语等。
包含：指标名称、指标编码、统计口径、指标类型、责任人、创建时间、状态、SQL等

• 管理元数据

数据所有者、数据治理定责、数据安全等级等
描述了数据的管理属性，包括管理部门、管理责任人，通过明确管理属性，有利于数据管理责任到部门和个人，是数据安全管理的基础。

四、元数据应用

• 应用一：数据血缘

主要解决“数据之间的关系”，数据血缘分析是获取数据的血缘关系，它有任务级别关系、表级别的关系、字段级别关系。以历史事实的方式记录数据的来源，处理过程等。

如图可以大致理解为一个表的生产过程，它依赖了哪些表，怎么生成的，同时加上它的依赖的表又是怎么生成的。

• 应用二：数据影响分析

它是分析数据的下游流向。比如当系统表结构进行升级改造的时候，如果修改了数据表结构或者ETL的程序。可以快速定位元数据修改会影响到哪些下游系统，从而减少系统升级改造带来的风险。

比如说改表结构后发现对下游ADS相关3个指标都有影响，定位影响之后，数据部门及时通知下游相关系统的管理人员，修改了下游的相应程序和表结构，就避免问题的发生。

所以影响性分析快速定位元数据变更可能带来的影响，提前干预。

• 应用三：数据冷热度分析

冷热度分析主要是对数据表的被使用情况进行统计，告诉你哪些数据是常用数据，哪些数据任务是僵尸数据。

• 应用四：数据地图

1.根据关键词查表的问题
2.根据表名查字段，查表介绍的问题
3.查看表的大小，存储方式，存储周期
4.如果涉及到字段添加，字段修改找谁的问题

五、元数据管理

对于元数据管理，目前有三种方式可供选择

• 手工维护

对于规模比较小，并且业务不大的公司，可能会使用这种方式，但是这种方式太古老，且容易出错，如wiki,excel之类的协作工具

• 开源组件Atlas

Apache Atlas 是Hadoop社区为解决Hadoop生态系统的元数据治理问题而产生的开源项目，它为Hadoop集群提供了包括数据分类、数据血缘、安全和生命周期管理在内的元数据治理核心功能。

Atlas的特性
1.通过atlas为数据系统开发好的hook来注入元数据
2.通过atlas自带的web-ui前端系统来注入、查看、修改元数据
3. 通过调用atlas对外暴露的api，来开发自己的管理系统

• 自研系统

自研元数据管理系统或者在数据平台开发元数据管理模块，很多大公司会基于hive hook,spark listerner,Flink Hook。

六、元数据价值

• 运营决策

数据的真正价值在于数据驱动决策，通过数据指导运营，为业务赋能。通过数据驱动的方法，我们能偶判断趋势，从而展开有效行动，推动创新或解决方案的产生。

• 数据使用者

通过元数据让其快速找到所需要的数据，比如指标，及指标统计口径是否统一，质量评分等等。

• ETL工程师

通过元数据指导其进行模型设计、任务优化和任务下线等各种日常ETL工作

• 运维工程师

通过元数据指导其进行整个集群的存储、计算和系统优化等运维工作

写在最后

本篇文章，并非我原创，而是来自 【老王漫谈数仓】的视频教程，看完后深受启发，所以做了学习笔记。如果大家想系统学习大数据相关的理论知识，可以到B站学习。课程链接