构建经济适用数据仓库：滴滴大数据成本治理实践揭秘

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2023-09-29 18:24:44

数据仓库成本治理：滴滴的实践与经验

简介

随着大数据时代的到来，数据仓库已成为企业不可或缺的基础设施。然而，随着数据量的不断增长，数据仓库的成本也水涨船高。如何控制数据仓库的成本，已成为摆在企业面前的一大难题。

滴滴的大数据成本治理实践

滴滴出行作为国内领先的出行平台，拥有海量的数据。为了控制数据仓库的成本，滴滴出行进行了深入的探索和实践。

1. 元数据的接入

元数据是数据仓库建设的基础。滴滴出行通过统一的元数据管理平台，将来自不同数据源的元数据进行统一接入。这使得滴滴出行可以对数据仓库中的资源进行统一的管理和控制。

代码示例：

# 创建一个元数据管理平台
from airflow.providers.metastore.hooks.metastore import MetastoreHook

hook = MetastoreHook(metastore_conn_id="my_metastore_connection")
hook.create_database(database_name="my_database")

2. 元数据的清洗加工

元数据的清洗加工包括数据清洗、数据转换和数据集成。通过元数据的清洗加工，可以获得高质量的元数据，为后续的数据仓库成本治理工作提供基础。

代码示例：

# 使用 Pandas 进行数据清洗
import pandas as pd

df = pd.read_csv("my_data.csv")
df = df.dropna()
df = df.drop_duplicates()

3. 治理工单的形成

治理工单记录了需要进行治理的资源，以及治理的目标和要求。滴滴出行通过统一的治理工单管理平台，将需要进行治理的资源打包成治理工单。

代码示例：

# 使用 Airflow 创建治理工单
from airflow.operators.python import PythonOperator

def create_governance_ticket(context):
    # 获取需要治理的资源
    resources = context["params"]["resources"]

    # 创建治理工单
    governance_ticket = {
        "resources": resources,
        "target": "reduce_cost",
        "deadline": "2023-06-30",
        "owner": "john.doe@example.com"
    }

    # 发送治理工单
    send_governance_ticket(governance_ticket)

governance_ticket_operator = PythonOperator(
    task_id="create_governance_ticket",
    python_callable=create_governance_ticket,
    params={"resources": ["my_table1", "my_table2"]}
)

4. 治理工作台的跟踪

治理工作台可以跟踪治理工单的进展，并提供治理工单的详细报告。滴滴出行通过统一的治理工作台，对数据仓库的治理工作进行跟踪。

代码示例：

# 使用 Grafana 创建治理工作台
from grafana_client import GrafanaClient

client = GrafanaClient(host="localhost", port=3000)

# 创建治理工作台
dashboard = {
    "title": "Governance Dashboard",
    "panels": [
        {
            "type": "table",
            "title": "Governance Tickets",
            "query": "SELECT * FROM governance_tickets"
        },
        {
            "type": "graph",
            "title": "Governance Costs",
            "query": "SELECT cost FROM governance_tickets"
        }
    ]
}

client.create_dashboard(dashboard)