一元数据

1.1 元数据概述

定义：元数据是关于数据的数据，元数据打通了源数据、数据仓库、数据应用，记录了数据从生产到消费的全部过程。元数据主要记录数据仓库中模型的定义、各层级间的映射关系、监控数据仓库的数据状态和ETL的任务运行状态。

分为：技术元数据、业务元数据

技术元数据：存储关于数据仓库系统技术细节的数据，是用于开发和管理数据仓库使用的数据。比如：分布式计算系统存储元数据；分布式计算系统运行元数据；数据开发平台中数据同步、计算任务、任务调度等信息；数据质量和运维相关元数据
业务元数据：从业务角度描述了数据仓库中的数据，提供了介于使用者和实际系统之间的语义层，使得不懂计算机技术的业务人员能够读懂数据据仓库中的数据

价值：数据管理、数据内容、数据应用的基础。在数据管理方面为集团数据提供在计算、存储、成本、质量、安全、模型等治理领域上的数据支持

1.2 统一元数据体系建设

首先梳理清楚元仓底层数据，对元数据做分类，如计算元数据、存储元数据、质量元数据等，减少数据重复建设，保障数据的唯一性
要丰富表和字段使用说明，方便使用和理解。根据元仓底层数据构建元仓中间层，依据 OneData 规范，建设元数据基础宽表，也就是元数据中间层，打通从数据产生到消费整个链路，不断丰富中间层数据
基于元数据中间层，对外提供标准统一的元数据服务出口，保障元数据产出的质量。

1.3 元数据应用

数据的真正价值在于数据驱动决策，通过数据指导运营

对于元数据，可以用于指导数据相关人员进行日常工作，实现数据化“运营”。对ETL 工程师，可以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；对于运维工程师，可以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。

Data Profile

元数据门户：数据地图围绕数据搜索，服务于数据分析、数据开发、数据挖掘、算法工程师、数据运营等数据表的使用者和拥有者，提供方便快捷的数据搜索服务，拥有功能强大的血缘信息及影响分析，利用表使用说明、评价反馈、表收藏及精品表机制，为用户浮现高质量、高保障的目标数据
应用链路分析：通过元数据血缘来分析产品及应用的链路，通过血缘链路可以清楚地统计到某个产品所用到的数据在计算、存储、质量上存在哪些问题，通过治理优化保障产品数据的稳定。通过应用链路分析，产出表级血缘、字段血缘、表的应用血缘
数据建模：有别于传统的经验建模方式，通过下游所使用的元数据指导数据参考建模。可以在一定程度上解决此问题，提高数据仓库建模的数据化指导，提升建模效率
所使用的元数据：表的基础元数据；表的关联关系元数据；表的字段的基础元数据，举例：
驱动ETL开发

二计算管理

如何降低计算资源的消耗，提高任务执行的性能，提升任务产出的时间，是计算平台和 ETL 开发工程师孜孜追求的目标。本章分别从系统优化和任务优化面介绍计算优化。

[[SQL性能优化]]

2.1 系统优化

HB（Oistory-Based Optimizer,基于历史的优化器）： HBO 是根据任务历史执行情况为任务分配更合理的资源，包括内存、 CPU 以及 Instance 个数。
HBO 是对集群资源分配的种优化，概括起来就是：任务执行历史＋集群状态信息＋优化规则→更优的执行配置。 HBO的提出通过数据分析，发现在系统中存在大量的周期性调度的脚本（物理计划稳定），且这些脚本的输入般比较稳定，如果能对这部分脚本进行优化，那么对整个集群的计算资源的使用率将会得到显著提升。由此，我们想到了 HBO ，根据任务的执行历史为其分配更合理的计算资源。HBO 般通过自造应调整系统参数来达到控制计算资源的目的。

CBO：优化器（ Optimizer ）引人了 Volcano 模型（请参考论文 The Volcano Optimizer Gener tor: Extensibility and fficient Search ，该模型是基于代价的优化器（ CBO ），并且引人了重新排序 Join (Join Reorder ）和MapJoin (Auto MapJoin ）优化规则等，同时基于 Volcano 模型的优化器会尽最大的搜索宽度来获取最优计划。

2.2 任务优化

[[数据倾斜]]
主要介绍数据倾斜方面

Map倾斜
背景：在Map 端读数据时，由于读入数据的文件大小分布不均匀，因此会导致有些 Map Instance 读取并且处理的数据特别多，而有些 Map Instance 处理的数据特别少，造成 Map 端长尾： - 上游表文件的大小特别不均匀，并且小文件特别多，导致当前表Map 端读取的数据分布不均匀，引起长尾。 - Map 端做聚合时，由于某些 Map Instance 读取文件的某个值特别多而引起长尾，主要是指 Count Distinct 操作

方案：
- 第一种情况导致的 Map 端长尾，可通过对上游合并小文件，同时调节本节点的小文件的参数来进行优化，即通过设置“ set odps.sql.mapper.merge.limit.size 64 ”和“ set odps .sql.mapper.s plit.size=256“两个参数来调节，其中第一个参数用于调节 Map 任务的 Map Instance个数；第二个参数用于调节单个 Map Instance 读取的小文件个数，防止由于小文件过多导致 Map Instance 读取的数据量很不均匀；两个参数配合调整。
- 通过“distribute by rand （）”会将 Map 端分发后的数据重新按照随机值再进行一次分发。原先不加随机分发函数时，Map 阶段需要与使用MapJoin 的小表进行笛卡儿积操作， Map 端完成了大小表的分发和笛卡儿积操作。使用随机分布函数后，Map 端只负责数据的分发，不再有复杂的聚合或者笛卡儿积操作，因此不会导致 Map 端长尾。
Join倾斜
- Join的某路输入比较小，可以采用MapJoin,避免分发引起长尾。
- Join 的每路输入都较大，且长尾是空值导致的，可以将空值处理成随机值，避免聚集。
- Join 的每路输入都较大，且长尾是热点值导致的，可以对热点值和非热点值分别进行处理，再合并数据
解决方案： - mapjoin方案：MapJoin 的原理是将Join操作提前到Map 端执行，将小表读入内存，顺序扫描大表完成Join。这样可以避免因为分发key不均匀导致数据倾斜。但是 MapJoin的使用有限制，必须是Join中的从表比较小才可用。所谓从表，即左外连接中的右表，或者右外连接中的左表。。。
Reduce倾斜

三存储和成本管理

3.1 数据压缩

[[数据压缩]]
在分布式文件系统中，为了提高数据的可用性与性能，通常会将数据存储3份，这就意味着存储ITB的逻辑数据，实际上会占用3TB的物理空间。目前 MaxCompute中提供了 archive 压缩方法，它采用了具有更高压缩比的压缩算法，可以将数据保存为RAID file 的形式，数据不再简单地保存为3份，而是使用盘古RAIDfile的默认值(6,3)格式的文件，即 6份数据+3 份校验块的方式，这样能够有效地将存储比约为1:3提高到1:1.5,大约能够省下一半的物理空间。

3.2 数据重分布

在MaxCompute中主要采用基于列存储的方式，由于每个表的数据分布不同，插入的数据的顺序不一样，会导致压缩效果有很大差异，因此通过修改表的数据重分布，避免列热点，将会节省一定的存储空间，主要通过修改distrubute by 和sort by字段的方法实现数据重分布

3.3 存储治理项优化

阿里巴巴数据仓库在资源管理的过程中，经过不断地实践，慢慢摸索出一套适合大数据的存储优化方法，在元数据的基础上，诊断、加工成多个存储治理优化项。目前已有的存储治理优化项有未管理表、空表、最近62 天未访问表、数据无更新无任务表、数据无更新有任务表、开发库数据大于lOOGB 且无访问表、长周期表等。通过对该优化项的数据诊断，形成治理项，治理项通过流程的方式进行运转、管理，最终推动各个E TL 开发人员进行操作，优化存储管理，并及时回收优化的存储效果。在这个体系下，形成现状分析、问题诊断、管理优化、效果反馈的存储治理项优化的闭环。通过这个闭环，可以有效地推进数据存储的优化，降低存储管理的成本