字节跳动数据血缘架构的演进与未来

"字节跳动数据血缘架构演进之路.pdf" 本文主要介绍了字节跳动数据血缘架构的发展历程，从初期的基础能力构建到逐步完善，成为支持数据资产平台的关键基础设施。数据血缘作为数据治理的核心部分，帮助用户追踪数据来源、理解数据含义以及监控数据质量。 首先，背景介绍部分提到了数据血缘的重要性，它为用户提供了查找和理解数据的能力，并促进数据价值的发挥。在字节跳动，数据来源多样，包括埋点数据和业务数据，而这些数据则被用于构建指标系统、报表系统和数据服务。随着公司对数据依赖的加深，数据血缘的需求也日益增强。 接着，文章详细阐述了数据血缘架构的三个发展阶段： 1. 第一版：此阶段建立了血缘的基本功能，如全量血缘更新、对比血缘快照生成图操作和冗余元数据存储。但这一版本存在存储模型上的问题，如血缘图谱与元数据分离，且预计算统计信息存储在节点中，牺牲了一定的空间效率。 2. 第二版：在这一阶段，血缘架构进行了优化，去除了元数据冗余，不再预计算统计信息，并开始支持离线消费。存储模型上引入了任务类型节点，将表和字段血缘合并到同一图中，提高了血缘的灵活性和使用场景。 3. 第三版：进一步提升血缘系统的性能和功能，实现了增量和近实时更新，支持标准化接入，解析服务插件化，提供了更多的消费方式，以及血缘质量报表。存储模型以任务为中心，使得增量更新更为简便。同时，血缘数据质量的衡量标准包括覆盖率（关注资产与实际覆盖资产的比例）和准确率（准确任务数与同类型任务总数的比例），确保数据血缘的可靠性。 未来展望部分可能涉及如何继续提升血缘系统的性能、扩展其功能、优化用户体验，以及如何更好地集成到整体的数据治理体系中，以支持字节跳动的数据驱动决策和业务发展。 总结来说，字节跳动的数据血缘架构经历了从基础构建到精细化管理的演进过程，通过不断迭代和优化，确保了数据的可追溯性、理解和质量，为公司的数据资产管理和业务分析提供了坚实的基础。