快手元数据平台构建与应用解析

快手元数据平台化建设及应用场景是薛言，一位大数据平台架构师，分享的主题主要集中在以下几个方面： 1. 元数据基础概念： - 元数据被定义为关于数据的组织、结构、属性以及它们之间的关系的信息，它是关于数据的数据，用于描述数据本身和数据管理过程中的重要细节。 2. 应用场景： - 内容涉及到了快手内部使用的数据表，如Hive表、Clickhouse表、Druid数据源和Kafka Topic，这些表在生产任务中的角色，比如离线调度任务、数据同步任务和实时计算任务。 - 数据治理中关键问题，如数据间和任务间的血缘关系梳理，如何通过元数据确定数据口径，以及数据安全性和隐私保护的重要性。 3. 平台架构的发展历程： - 早期阶段，主要关注Hive相关数据，服务能力包括搜索和简单的离线血缘管理，存储使用MySQL。 - 发展期，增加了指标维度、离线调度任务、画像标签等功能，引入了更多的搜索、实时血缘分析、分类检索等高级功能，并增加了自定义查询和资产管理。 - 现状部分，元数据系统的建设已经成熟，能够提供元数据管理、搜索、离线血缘等全面的服务，存储则扩展到了MySQL、Redis、ES等多元化的技术栈。 4. 元数据管理实践： - 建立了元数据的三段式模型，包括公司域、资产域和全局唯一标识，以及实体（数据对象）、属性（描述对象特性的元素）和关系（连接不同实体的纽带），以支持高效的管理和查找。 5. 未来规划： - 薛言提到了元数据系统的未来发展方向，可能包括更深层次的数据治理机制、更高级别的搜索和分析功能，以及更完善的资产管理功能，以适应快手不断增长的数据环境。 薛言的分享深入探讨了快手元数据平台的构建，强调了其在数据管理、治理和应用中的核心作用，以及随着业务需求和技术发展所带来的功能迭代和架构优化。这对于理解和优化大数据环境下的数据管理策略具有很高的参考价值。