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DataLeap 是火山引擎數智平臺 VeDI 旗下的巨量資料研發治理套件產品，幫助使用者快速完成資料整合、開發、運維、治理、資產、安全等全套資料中臺建設，降低工作成本和資料維護成本、挖掘資料價值、為企業決策提供資料支撐。

資料血緣是幫助使用者找資料、理解資料以及使資料發揮價值的基礎能力。基於位元組跳動內部沉澱的資料治理經驗，火山引擎 DataLeap 具備完備的資料血緣能力，本文將從資料血緣應用背景、發展概況、架構演講以及未來展望四部分，為大家介紹資料血緣在位元組跳動進化史。

背景介紹

1. 資料血緣是資料資產平臺的重要能力之一

在火山引擎 DataLeap 中，資料資產平臺主要提供後設資料搜尋、展示、資產管理以及知識發現能力。在資料資產平臺中，資料血緣是幫助使用者找資料、理解資料以及使資料發揮價值的重要基礎能力。

2. 位元組跳動的資料鏈路情況

資料來源

在位元組跳動，資料主要來源於以下兩部分：

• 第一，埋點資料：

主要來自 APP 端和 Web 端。經過紀錄檔採集後，這類資料最終進入到訊息佇列中。

• 第二，業務資料：

該類資料一般以線上形式儲存，如 RDS 等。

中間部分是以 Hive 為代表的離線數倉：

該類資料主要來自訊息佇列或者線上儲存，經過資料整合服務把資料匯入離線數倉。經過離線數倉的資料加工邏輯，流轉到以 ClickHouse 為代表的 OLAP 引擎。

另外，在訊息佇列部分，還會通過 Flink 任務或者其他任務對 Topic 分流，因此上圖也展現了一個回指的箭頭。

資料去向

主要以指標系統和報表系統為代表。指標系統包含重要且常用的業務指標，如抖音的日活等。報表系統是把指標以視覺化形式展現出來。

資料服務

主要通過 API 提供資料，具體而言，從訊息佇列、線上儲存、下游消費以及上圖右側所示的資料流轉，都涵蓋在資料血緣範圍內。

血緣發展概況

接下來介紹血緣在位元組跳動的三個發展階段。

第一階段：2019 年左右開始

第一階段主要提供資料血緣基礎能力，以 Hive 和 ClickHouse 為代表，支援表級血緣、欄位血緣，涉及 10+後設資料。

第二階段：從 2020 年初開始

第二階段引入了任務血緣，同時支援的後設資料型別進行擴充，達到 15+。

第三階段：從 2021 年上半年至今

在這一階段，我們對整個後設資料系統（即前文提到的資產平臺）進行了 GMA 改造，同步對血緣架構進行全面升級，由此支援了更豐富的功能，具體包括：

• 首先，後設資料種類擴充到近 30 種且時效性提升。之前以離線方式更新血緣資料，導致資料加工邏輯變化的第二天，血緣才會產生變化。目前，基於近實時的更新方式，資料加工邏輯在 1 分鐘內即在血緣中體現。

• 其次，新增血緣消費方式的變更通知。由於該版本支援實時血緣，業務方產生及時瞭解血緣變化的需求，變動通知功能就是把血緣變化情況以訊息佇列的形式告知業務方。

• 再次，支援評估血緣質量。新增一條鏈路，專門服務於血緣資料質量。

• 最後，引入標準化接入方式。為了減少重複工作、降低血緣接入成本，我們制定了詳細的血緣接入標準，業務方資料均以標準化方式接入。

以上就是整體的發展情況，目前處於第三個版本當中。

資料血緣架構的演進

接下來介紹血緣架構的演進。

1. 第一版血緣架構：建立血緣基本能力，初探使用場景

血緣架構

• 在資料來源方面，目前血緣主要包括兩個資料來源（見上圖左上角）：

第一，資料開發平臺：使用者在開發平臺寫任務，並對資料加工，由此產生血緣資料。

第二，追蹤資料：第三方平臺（即任務平臺）對使用者埋點等資料進行計算，也會產生血緣資訊。

• 在血緣加工任務方面（見上圖中間部分）：

這部分會對任務進行血緣解析，產生血緣快照檔案。由於第一版採用離線方式執行，每天該血緣任務均會生成對應的血緣快照檔案。我們通過對比前後兩天的血緣快照檔案，來獲取血緣的變更情況，然後把這些變更載入到圖中。

除此之外，血緣中涉及的後設資料會冗餘一份，並儲存到圖裡。

• 在血緣儲存方面（見上圖右邊部分），除了圖資料庫之外，血緣本身也會依賴後設資料的儲存，如 Mysql 以及索引類儲存。

• 在血緣消費層面，第一版只支援通過 API 進行消費。

最後總結該版本的三個關鍵點：

• 血緣資料每天以離線方式全量更新。

• 通過對比血緣快照來判斷血緣更新操作，後面將為大家詳細解答為什麼要通過對比的方式。

• 冗餘一份後設資料儲存到圖資料庫中。

儲存模型

圖中上半部分為表級血緣，只包括一種型別節點，即表節點，比如 Hive 表、 ClickHouse 表等。

圖中下半部分為欄位血緣，第一版主要是提供構建血緣的基本能力，因此用彼此分離的兩張圖來實現。由於血緣中後設資料進行了冗餘，每個圖裡面的每個節點裡面都儲存表相關的後設資料，包括業務資訊以及其他資訊。

除此之外，我們會預先計算一些統計資訊，儲存到圖的節點中，如當前節點下游總節點數量、下游層級數量等。

採用預先計算的目的是為了「用空間換時間」，在產品對外展示的功能上可能要露出資料資訊，如果從圖裡實時查詢可能影響效能，因此採用空間換時間的方式來支援產品的展示。

2. 第二版血緣架構：血緣價值逐步體現，使用場景拓寬

血緣架構

經過 1 年的使用，血緣在資料資產中的價值逐步體現，且不斷有應用場景落地，由此我們進行了第二版本升級。升級點具體包括：

• 第一，去除第一版本中後設資料冗餘。後設資料冗餘在圖提升了效能，但是可能導致 Metadata Store 的後設資料不一致，給使用者帶來困擾。

• 第二，去掉了預計算的統計資訊。隨著血緣的資料量增多，預計算的資訊透出不能給很好輔助使用者完成業務判斷，且導致任務負擔重。比如，即使知道某一節點的下游資料量，還是要拉出所有節點才能進一步分析或決策。

• 第三，支援一條全新鏈路，在新增鏈路上，我們把血緣快照檔案匯入離線數倉，主要應用於兩個場景：

  離線分析場景或全量分析場景。

  基於離線數倉的血緣資料實現資料監控，儘早發現血緣異常情況。

因此，從第二版開始，資料血緣新增了很多離線消費方式。

儲存模型

第二個版本引入了全新血緣儲存模型（如上圖所示），並將第一個版本兩張圖融合成一張圖，解決了無法通過表遍歷欄位血緣的問題。

除此之外，第二個版本還引入了任務型別節點，服務於以下三種遍歷場景：

• 單純遍歷資料血緣，即從資料節點到資料節點。

• 資料血緣和任務血緣混合方式。

• 單純任務之間血緣關係。

第三版血緣架構：血緣成為資料發揮價值的重要基礎能力

血緣架構

2021 年初，火山引擎 DataLeap 資料血緣迭代到第三版，也成為公司內部資料發揮價值的重要基礎能力。

服務於業務方對資料高質量要求，第三版升級點如下：

• 血緣資料來源：除了支援兩個平臺之外，還支援包括報表、第三方人物誌等其他平臺 。

• 血緣任務：之前版本只支援每天定時執行的離線排程方式，第三版引入實時消費方式，支援實時解析血緣，並提取通用邏輯，複用離線血緣任務和實時血緣任務。

• 血緣解析：不同型別任務需要使用不同解析邏輯。在之前版本中，Hive SQL 任務和 Flink SQL 任務的解析邏輯是整合到血緣任務中。從第三版開始，我們把解析服務拆解成可設定的外掛，實現了外掛化。當某一種任務型別的血緣解析邏輯需要調整的時候，只用改動其中一個解析服務，其他解析服務不受影響，同時也讓血緣任務更好維護。

• 後設資料儲存統一：只依賴圖資料庫和索引儲存，同時支援從系統中把所有相關的資料匯出離線數倉。

• 實時消費：血緣發生變更的資訊會被同步到訊息佇列。

• 血緣的驗證模組：使用方對血緣資料質量有高要求，因此第三版引入新的血緣的驗證模組。

驗證的前提是要有引擎埋點資料，該埋點資料能清楚知道某一個任務具體讀取資料情況、寫入資料情況

在離線數倉中，通過埋點資料與血緣資料中對比，生成血緣資料質量報表。

資料質量報表對血緣消費者開放，消費者能夠清晰瞭解每個血緣鏈路準確性和覆蓋情況。

• 血緣標準化接入：即讓使用者快速接入資料，不用每一種血緣接入都重複寫邏輯。

儲存模型

第三版血緣儲存模型相對於前兩版的升級點如下：

• 以任務為中心。黃色圓圈為任務節點，資料加工邏輯產生血緣，因此我們把資料加工邏輯抽象為任務節點，血緣的建立則以任務為媒介，任務成為血緣中心。也就是說，表 1、表 2、表 3 之間的血緣，是通過任務 a 完成構建。假設沒有任務 a ，則三個表之間的血緣也不存在。

• 表血緣和欄位血緣模型統一，在欄位血緣之間沒有具體任務的情況下，我們會抽象出虛擬的任務來統一模型。由此，任務和任務之間的血緣採用新的邊來表示依賴關係。

重要特性

增量更新

在實時血緣基礎上，我們還支援增量更新能力，即當某一個任務的加工邏輯發生變化時，只需要更新圖中一小部分。

• 血緣建立：資料加工邏輯上線或開始生效，將被抽象為圖資料庫的操作，即建立一個任務節點和對應的資料節點，並建立兩者之間的邊。上圖例子為表 1、表 2 和任務的邊，以及任務和表 3 之間的邊。

• 血緣刪除：資料的加工邏輯發生了下線、刪除或不生效。先在圖裡面查詢該任務節點，把任務節點以及關聯血緣相關的邊刪除。血緣儲存模型以任務為中心，因此表 1、表 2 和表 3 之間的血緣關係也同步消失，這部分血緣即被刪除。

• 血緣更新：任務本身沒有發生上線或下線，但計算邏輯發生變化。例如，原本血緣關係是表 1、表 2 生成表 3，現在變成了表 2、表 4 生成表 3。我們需要做的如下：

 

解析出最新血緣狀態，即表 2、表 4 到表 3 的血緣關係，與當前血緣狀態做對比（主要對比該任務 a 相關的邊），上圖例子是入邊發生變化，那麼刪除其中一條邊，構建另外一條邊，即可完成該任務節點的血緣更新。

 

如果面臨以上血緣關係變化，但是沒有該任務節點，應該執行哪些操作來更新血緣？由於只有血緣最新狀態和當前狀態，沒有任務節點去獲取最小單位的血緣關係，所以只能進行全量血緣或全圖對比，才能得出邊的變化情況，再更新到圖資料庫中。如果不進行全量血緣或全圖對比，無法知曉如何刪除條和建立條，導致血緣無法更新。這也是前兩個版本需要進行血緣快照對比的原因。

血緣標準化

 

在火山引擎 DataLeap 中，通常把血緣資料接入抽象成一個 ETL 。

首先，血緣資料來源，即第三方平臺血緣相關的資料，通常是一個資料加工邏輯或者稱為任務。接著，對這些任務完成 KeyBy 操作，並與資料資產平臺的任務資訊做對比，確定如何進行任何建立、刪除和更新。

在再完成過濾操作之後， 由 Lineage Parser 對建立、更新等任務進行血緣解析，得出血緣結果之後會生成表示圖相關操作的 Event，最終通過 Sink 把資料寫入到資料資產平臺中。

上圖綠色和藍色分別表示：

• 藍色：對不同血緣接入過程的邏輯一致，可抽象出來並複用。

• 綠色：不同血緣的實現情況不一樣。例如，某一個平臺為拉取資料，另外一個平臺通過其他方式獲取資料，導致三個部分不一樣，因此我們抽取特殊部分，複用共同部分。除此之外，我們還提供通用 SDK，串聯整個血緣接入流程，使得接入新的血緣時，只需要實現綠色元件。

目前，位元組跳動內部業務已經可以使用 SDK 輕鬆接入血緣。

資料血緣質量-覆蓋率

當血緣發展到一定階段，業務方不止關心血緣覆蓋情況、支援情況，還關心血緣資料質量情況。因此，第三版本透出血緣質量相關指標——覆蓋率和準確率。

覆蓋率：血緣覆蓋的資料資產數佔關注的資產數量佔比。

關注的資料資產一般指，有生產任務或有生產行為的資產。上圖虛線圓圈，如 Table 9，使用者建立該表後沒有生產行為，因此也不會產生血緣，在計算中將被剔除掉。上圖實線圓圈，表示有生產行為或有任務讀取，則被認為是關注的資產。關注的資料資產被血緣覆蓋的佔比，即覆蓋率。

以上圖為例，在 10 張表中，由於有任務與 Table 1 ~ 8 關聯，因此判定有血緣。 Table 10，它與 Task-D 之間的連線是虛線，表示本來它應該有血緣，但是實際上血緣任務沒把這個血緣關係解析出來，那麼我們就認為這個 Table 10 是沒有被血緣覆蓋的。整體上被血緣覆蓋的資產就是表 1 ~ 8。除了 Table 9 之外，其他的都是關注的資產，那麼血緣覆蓋的資產佔比就是 8/9。也就是圖上藍色的這第 8 個除以藍色的 8 個加上 Table 10，就是 9 個，所以這個覆蓋率就是 88%。

資料血緣質量-準確率

覆蓋血緣不一定是正確的，所以我們還定義了準確率指標，即血緣準確的任務數/同型別的任務數。

舉個例子，假設任務 c 的血緣應該是 Table 5、Table6 生成 Table 7，但實際上被遺漏，沒有被解析（虛線表示），導致任務 c 的血緣不準確。也存在其他情況缺失或多餘情況，導致血緣不準確。

在上圖中，同型別任務包含 4 個，即 a、b、c、d。那麼，準確的血緣解析只有 a、b，因此準確率佔比為 2/4 = 50%。

在火山引擎 DataLeap 中，由於血緣來源是任務，因此我們以任務的視角來看待血緣準確率。

血緣質量-位元組現狀

在覆蓋率部分，目前 Hive 和 ClickHouse 後設資料覆蓋度較高，分別達到 98%、96%。對於實時後設資料，如 Kafka ，相關 Topic 覆蓋 70%，其他後設資料則稍低。

在準確率部分，我們區分任務型別做準確性解析。如 DTS 資料整合任務達到 99%以上，Hive SQL 任務、 Flink SQL 任務是 97%、81% 左右。

血緣架構對比

上圖為三個版本對比情況：

• 血緣的消費方式：第一版只支援 API 的方式，使用者需要在資料資產平臺上檢視血緣資訊；第二版支援離線數倉，讓使用者可以全量分析血緣；第三版支援訊息佇列，使使用者可以獲取血緣增量的變化。

• 增量更新：第三版開始支援增量更新。

• 血緣任務：第二個版本開始支援任務血緣，第三個版本支援資料質量。

• 後設資料儲存統一：第三版進行了後設資料架構升級，使得後設資料和血緣儲存在同一個地方。

• 新血緣接入耗時：前兩個版本大概需要花費 7-10 天左右。第三版本引入標準化，外部業務方或位元組內部用標準化流程，實現 3、4 天左右完成開發、測試、上線。

未來展望

第一，持續對架構和流程進行精簡。目前，血緣任務分為離線和實時兩部分，但沒有完全統一。在外掛化、橫向擴充套件等方面也需要加強。

第二，生態化支援。目前支援公司內部的後設資料，未來計劃拓展對開源或外部後設資料的支援。在血緣標準化方面，提供一站式資料血緣能力，作為基礎能力平臺為業務方提供服務。

第三，提升資料質量。除了血緣數量，還需要持續提升質量。同時由於資料鏈路複雜，導致鏈路問題排查異常困難，未來我們也會支援快速診斷。

最後，支援智慧化場景。結合元數倉等資料，提供包含關鍵鏈路梳理在內的智慧化能力。目前，當業務方發現資料有問題之後，主要通過按照血緣資料一個一個排查方式解決，導致效率低下。未來，我們將考慮透出血緣關鍵鏈路，提升排查效率。

 

以上介紹的資料血緣能力和實踐，目前大部分已通過火山引擎 DataLeap 對外提供服務。

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