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一、表、字段元数据
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一、表、字段元数据
二、作业元数据 一、表、字段元数据 表、字段元数据主要可以分为原始信息和附加信息两大类原始信息包含表名、表备注、字段名、字段类型、字段备注、表的大小、分区信息等附加信息可以是跟表、字段相关的包含一些业务属性的信息如表归属人、表安全等级、字段安全等级等。 表、字段的元数据信息是大数据平台建设的基础随着业务发展会发现若一开始对这一块基础没设计好会遇到很多问题原以为元数据原理这种是比较基础的东西一般的公司在最初做平台规划的时候都会把这些规划进去但实际有些公司在前期架构设计很差一些基础的东西也没意识到重要性导致给后面埋很大的坑 拿hive数据源来做示例一个比较好的大数据平台表元数据应该在mysql中维护一份和hive底层表原始信息强一致的数据要想两边的元数据信息强一致就需要对hive表的ddl操作权限收口。很多公司全公司范围内的hadoop集群可能就只有一个hive数据源的使用也是全公司范围内在使用若未对hive数据源的使用收口那hive元数据的维护是一件非常麻烦的事情麻烦的点主要在于若有用户对hive表进行了ddl操作无法很快感知到这个变动从而更新mysql中的元数据信息所以ddl权限的收口是必须要做的事情必须把hive表的ddl操作收口到大数据平台平台能识别到用户的所有ddl操作从而同步在mysql中维护一份和hive底层强一致的元数据信息。注权限的收口不仅是技术手段还需要行政手段去支持技术手段的角度即大数据平台要很好地支持用户所有的ddl操作让用户觉得好用而行政手段即当公司只有一个hadoop集群的时候公司所有部门都在使用已经有很多部门在使用的情况若需要收口权限需要公司大的tl去推动这个事情进行 很多公司前期没有意识到表元数据信息的重要性主要原因还是在于前期业务比较简单也没怎么用到表元数据信息但后续业务发展意识到元数据重要性的时候已经需要为前期设计的不合理埋单了。涉及到表元数据的一些功能模块主要有数据质量、数据血缘、表权限、字段权限等以上模块都是基于表元数据作基础的。
二、作业元数据 作业元数据也包含了基本信息和附加信息两部分基本信息主要有作业名、作业类型、作业内容、作业负责人、作业调度、作业之间的依赖等。而诸如作业调度日志、作业失败次数等信息为附加信息可以帮助用户在作业调度出现问题得时候快速定位到问题。很多大数据平台对作业的基础信息维护得较可以但对作业的附加信息则不是那么重视当作业调度出现问题的时候会发现一个好的作业的附件信息帮助用户快速排查作业调度失败的原因节约了很多时间
