滴滴携手 Apache Hive 元数据联合缔造数据新天地

滴滴出行作为国内最大的出行平台之一，业务涉及打车、单车、货运、代驾、金融等多个领域，每天产生超过1亿笔订单数据。为了满足如此庞大的数据量所带来的存储和计算需求，滴滴构建了以 Apache Hadoop 为核心的企业级大数据存储计算平台，并将 Hive 元数据存储在 Apache Hive Metastore 中。

然而，随着业务的快速增长和扩展，滴滴面临着以下挑战：

• 数据孤岛问题： 业务数据存储在多个不同的 Hadoop 集群中，导致数据分散，难以管理和查询。
• 数据共享困难： 不同业务部门之间的数据共享困难，无法实现跨部门的数据分析和决策。
• 元数据管理复杂： Hive 元数据存储在多个 Metastore 中，管理起来非常复杂，容易出错。

为了解决这些挑战，滴滴将多个 Hive 元数据存储联合起来，通过创建名为「联合元数据存储」的元数据抽象层，使数据管理者可以统一管理和查询所有集群的数据。使用这种联合元数据存储方式，数据分析师和业务用户可以跨集群访问数据，而不需要了解数据在物理上存储在哪个集群中。

Apache Hive Metastore Federation 就是一种轻量级、可伸缩的数据仓库联合解决方法。它将 Apache Hive Metastore 存储联合在一起，形成一个单一的、统一的访问点。元数据联合存储可以在不同的 Hadoop 集群之间建立数据源的桥梁，并允许跨集群进行数据查询和管理。

通过使用 Hive Metastore Federation，滴滴能够：

• 打破数据孤岛： 将分散在多个集群中的数据进行联合，实现数据集中存储、管理和分析。
• 实现数据共享： 在不同的业务部门之间共享数据，支持跨部门的数据分析和决策。
• 简化元数据管理： 通过统一的元数据存储，简化了元数据的管理和维护。

同时，在滴滴的使用实践中，Hive Metastore Federation 也面临着一些挑战：

• 数据一致性： 在跨集群数据查询和修改时，如何保证数据一致性是一个难题。
• 性能瓶颈： 当查询跨多个集群的数据时，如何避免性能瓶颈是另一个挑战。
• 安全与权限： 如何确保跨集群数据访问的安全和权限控制也是需要考虑的问题。

滴滴针对这些挑战做了以下优化：

• 数据一致性： 通过使用原子性操作、锁机制和两阶段提交等技术来保证数据一致性。
• 性能瓶颈： 通过优化查询计划、使用缓存技术和并行执行等方式来提高性能。
• 安全与权限： 通过使用 Kerberos 认证、访问控制列表（ACL）和细粒度的权限控制等方式来确保数据访问的安全和权限控制。

除了滴滴，还有很多其他企业都在使用 Apache Hive Metastore Federation 来构建数据联合和数据共享系统。例如：

• LinkedIn 使用 Hive Metastore Federation 来管理其海量的数据仓库。
• 亚马逊使用 Hive Metastore Federation 来构建其 AWS Glue 服务。
• 网易使用 Hive Metastore Federation 来构建其网易数仓平台。

总体而言，Apache Hive Metastore Federation 是一种非常实用的工具，可以帮助企业解决数据孤岛、数据共享和元数据管理等问题。通过使用 Hive Metastore Federation，企业可以构建强大的数据联合和数据共享系统，进而提升整体的数据使用效率。