数据湖管理及优化

摘要：本文整理自阿里云开源大数据高级开发工程师杨庆苇在7月17日阿里云数据湖技术专场交流会的分享。本篇内容主要分为两个部分：

1. 数据湖元数据仓库介绍
2. 阿里云DLF数据湖管理与优化

点击查看直播回放

数据湖元数据仓库介绍

数据湖的实践过程中，我们面临了诸多挑战：

第一，数据难以识别和查找。数据湖内存在大量未被有效识别的数据，可能是历史遗留或未被管理的数据，比如通过文件拷贝上传或其他工具引擎写入湖内的数据。其次，传统元数据服务里缺乏有效的检索服务，数据增长到一定规模时，很难从大量元数据中搜索和定位到特定场景下的数据。

第二，数据资产管理能力弱，湖上缺乏有效的数据资产分析和优化工具，难以精细化掌握库、表分区级别的数据明细。对 schema 维度存储分层方案落地困难，数据冷热难以辨别，无法在库、表分区维度实现分层。

第三，湖格式优化缺乏系统的解决方案。比如小文件合并操作需要用户对湖格式有一定的了解，能主动发现部分 schema 存在不合理的小文件，且利用计算引擎运行小文件合并任务，存在一定的使用门槛。此外，需要用户能够识别无效的历史数据以对其进行清理。

为了解决数据湖实践过程中遇到的挑战，综合湖上数据特点以及计算引擎特点，阿里云提出了基于元仓数据底座，以云原生资源池的海量计算能力为基础，结合管控的在线服务能力，为用户提供全托管的湖管理和优化的解决方案。

数据湖元数据仓库架构

元仓组成湖上元数据以及分析和计算数据，为湖管理和优化提供了参考指标。经过数据采集、ETL、数据分析、计算等过程，将湖上分布在各处的数据进行整合，提取出有意义的指标，构建出分析库、指标库和索引库，为上层应用提供数据支撑。

上图右侧是云原生计算池，通过 Spark 引擎利用云上的可伸缩资源运行 Analyze、Indexing、Compaction、Tiering 等分析和优化任务，并实时将计算结果写回元仓，参与指标库与索引库的建设，丰富和扩展元仓的指标资产，如在计算池内运行 stats 任务、获取表行数大小等指标，并回写到元仓指标库，用户可在第一时间查看表的基础信息，并以此为参考做数据质量分析等操作。

管控层提供用了在线服务能力，如在线目录、检索服务、指标服务等，优化引擎负责分析元仓上的指标，并依据规则生成优化任务提交给云原生计算池进行计算。在此之上延伸出了很多湖管理优化的能力：

①元数据能力：解决了数据难以识别和操作的问题。比如针对元数据检索，通过建立检索库，快速搜索元数据以及相关的 schema 明细。元数据发现通过云原生池计算运行任务提取元数据信息，有效识别湖内未知数据。

②存储优化能力：解决了数据资产管理能力弱的痛点。比如存储统计分析，通过元仓的指标库分析库、表分区级别的数据明细、冷热分层，通过指标库提供的表分区，最近访问时间、访问频率、冷热指标对表分区自动分层。

③查询优化能力：如小文件合并，通过指标库提取出小文件表和分区信息，根据规则在云原生资源池上运行小文件合并任务。此为全托管过程，用户侧无感知。

④湖格式管理优化：实现了元数据加速和自动优化。

以上方案解决了数据湖管理与优化的部分问题，帮助用户更好地使用和管理数据湖。

数据湖元数据仓库建设

湖上元仓的原始数据由三类数据构成：

①存储数据：文件级别的OSS存储数据信息，包括大小、存储路径、存储类型、最近更新时间等，均来自存储访问日志和明细清单，这些基础数据构成存储属性的元数据，是分析和管理对象存储的基础。

②元数据：描述目录、库、表、分区、函数等的数据，包括索引、属性、存储以及 stats的统计数据。主要来自于引擎元数据服务存储以及 stats的计算扩充，是大表治理、小文件合并等优化操作的基础数据。

③引擎行为数据：包括血缘数据、引擎任务执行数据，比如文件大小、文件数、任务上下游依赖信息数据。这些数据在引擎计算时产生，是建设数据地图、生命周期管理的基础数据。

以上数据经过日志服务消费、Spark 批任务、离线同步、Spark Structured Streaming、流任务实时消费等方式集成到元仓，作为元仓的原始数据。元仓选择 Hologres 作为存储库，因为Hologres对于海量数据的实时写入、实时更新、实时分析能提供较好的支持。

对于实时性要求不高，但有较大数据量分析的场景，比如库表存储分析，可以通过 MaxCompute 离线数据加工的方式，将原始数据转换成明细数据，并提供离线指标给管控层；对于有较高实时性要求的场景，比如获取表分区行数、执行更新时间等，通过 Hologres 实时分析能力，实时计算出分析指标，并提供给 DLF 管控。

元仓包含了实时和离线场景，为数据湖管理和优化提供了稳定、高质量的数据基础。

阿里云DLF数据湖管理与优化

元数据检索

元数据检索解决了数据湖上数据难以查找的痛点。主要提供了两种搜索方式，一是全文检索，通过对元数据所有列属性建立索引，满足对任意单词的搜索都能在毫秒级别内做出响应；二是提供了多列精确查询，满足在特定条件场景下的搜索，比如按库名、表名、列名、Location地址、创建时间、最后修改时间等特殊属性精确匹配搜索。

索引库选择了阿里云Elasticsearch方案。 ES 是实时分布式的搜索与分析引擎，可以近乎准实时地存储、查询和分析超大数据集，非常适合元数据的实时搜索场景。为了达到搜索结果秒级延迟的效果，我们选用 Spark Streaming 流技术，实时同步和解析引擎生产的 DML 日志写入 ES 库

但消费日志存在着两个天然的问题：一是消息的顺序性，无法保证顺序产生的 DML 事件能被顺序地消费并写入 ES 库；二是消息的可靠性，日志服务无法保证集群日志能够百分百被捕捉并写入到 hub。

为了解决上述痛点，一方面会通过消息内的最近更新时间做判断，逻辑上保证了消息的顺序性；另一方面，通过每日的离线任务同步元数据库做索引补偿，保证了每日元数据信息的可靠性。通过流技术、离线补偿技术、ES检索能力，实现了湖内从大量元数据中快速搜索和定位的能力。

数据资产分析

分析维度：

湖上资产分析能力能够更高效、简洁地帮助用户分析和管理湖上资产，包含了资源统计、趋势变化、存储排名、存储分层。

资源统计提供了总存储量、总库表数量、 API 访问信息总量，为用户提供了直观的数据感受，对湖上资产进行全局把握。

趋势变化反映了上述统计指标近 7 天、30天和 1 年的增减变化。通过数据波动能够发现业务的发展状态，比如判断某业务近期的发展态势，并根据态势调整资源投入。

存储排名反映了库表在一定范围内的排序情况，用户可以根据这一排名发现表的数据成本问题，比如 80% 的存储集中在 20% 表里。

存储分层描述了对象存储上存储类型的分布情况、存储格式分布情况以及大小文件分布情况。通过分布情况判断当前数据分层是否合理。

以上分析数据一方面能够帮助用户更好地理解和掌握湖上资产，另一方面为用户管理和优化湖数据提供了事实依据。

数据模型：

资产分析的模型建立遵循数仓的分层范式，从下至上分别为源数据层、数据公共层、数据应用层。 OSS存储的日志、明细数据、元数据和审计数据通过离线任务同步至元仓 ODS 层，然后通过离线加工计算出公共层数据，包括元数据、维表、文件存储、明细表、库表汇总等，然后根据业务需求将公共数据加入到应用数据并输出给管控，最后进行报表展示。

库表维度精细化分析-DataProfile

DataProfile 模块在库表元素之上，增加扩展了 stats 指标。stats 是引擎对于表的统计信息，包括表的记录数、表大小、文件数量等基础数据。在此基础上做了 stats 扩展，包括小文件数据、小文件占比、冷热度、分层信息指标等。由于数据湖对接多种引擎，Spark、 Hive 等。每种引擎 stats 计算结果都无法保证全面准确，且触发条件不一致，指标的覆盖度较低。默认情况下，如果分区表的记录数、大小文件指标覆盖度不足20%，则无法直接使用元数据 stats 指标。因此，我们通过主动提交 stats 分析任务，帮助用户计算表的 stats 数据。

首先，引擎做 DML 任务后会产生一个事件，元仓记录这一事件， stats 集群实时消费 DML 事件，并拉起对应的 stats 分析任务，同时扩展了 analyze 命令，支持小文件数量、数据分层占比等分析指标。整个 stats 集群运行在云原生资源池内，为避免元数据服务与业务库的冲突，任务运行完成后会实时写入指标库。

上述方案补充了云原生计算引擎 stats 数据覆盖准确度不高的问题，为表分析和优化提供了基础数据。Stats 能为管控页面提供库、表分区级别的明细数据，也能为其他优化引擎提供数据支持，比如分析表的小文件数量指标进行小文件合并，同时也能服务多种引擎做 CBO 优化。

生命周期管理

生命周期管理模块能够对 schema 维度存储分层，有效地帮助用户降低存储成本。 OSS 对象存储提供了文件级别的分层能力，OSS 不同存储类型价格不同，由热到冷分别为标准、低频、归档、冷归档，成本依次递减。基于此能力，可以将不常使用的数据冷冻，待使用时再解冻，以此降低存储成本。

基于 OSS 的分层能力，结合引擎元数据，提供库表分区粒度的生命周期管理能力，根据规则对表和分区进行冷冻或解冻，以此降低用户对数据湖内冷热分层的使用门槛。

规则中心通过元仓提供的指标制定，包括最近修改时间、创建时间、分区值、访问频率等指标，其中访问频率由分析引擎任务明细产生，通过 hook 的方式采集 Spark 或 Hive 执行任务时的任务明细，经过计算加工提取访问频率和最近访问的时间冷热信息。最近修改时间、创建时间分区值等基础指标由元仓计算而来。

决策中心定期触发规则判断，在满足规则的情况下会产生归档任务，由任务中心实行。整个任务中心通过分布式调度，定时或手动执行解冻或归档任务，利用 JindoSDK 的高并发、高稳定特性，执行目录级别的文件归档操作。

生命周期管理过程对于用户而言十分便捷，用户无需操作 OSS 文件，极大提高了用户对湖上数据的分层管理能力。

以上为阿里云数据湖团队在数据湖管理优化过程中的实践，在实际应用过程中，帮助客户优化存储成本的同时，提高了数据的使用效率。

更多信息：

产品官网

[1] 数据湖构建Data Lake Formation：数据湖构建 Data Lake Formation_数据仓库_数据实时分析-阿里云

[2] 开源大数据平台EMR： E-MapReduce_EMR_大数据框架_大数据-阿里云

[3] 大数据知识图谱： 大数据知识图谱

数据湖系列

[1] 数据湖揭秘—Delta Lake： 数据湖揭秘—Delta Lake-阿里云开发者社区

[2] 数据湖构建—如何构建湖上统一的数据权限：  数据湖构建—如何构建湖上统一的数据权限-阿里云开发者社区

[3] 关于 Data Lake 的概念、架构与应用场景介绍：关于 Data Lake 的概念、架构与应用场景介绍-阿里云开发者社区

[4] 数据湖架构及概念简介：

数据湖架构及概念简介-阿里云开发者社区

[5] 数据湖统一元数据和权限

数据湖统一元数据与权限-阿里云开发者社区

最后

以上就是追寻飞鸟为你收集整理的数据湖管理及优化的全部内容，希望文章能够帮你解决数据湖管理及优化所遇到的程序开发问题。

如果觉得靠谱客网站的内容还不错，欢迎将靠谱客网站推荐给程序员好友。