数据血缘，看字节跳动如何写进化史！

后端

2023-06-06 11:28:23

字节跳动：数据血缘演变的先驱

导语：
在数据驱动的时代，数据血缘已成为数据管理的关键。字节跳动，作为全球科技巨头，始终致力于数据血缘的创新与实践。从诞生之初到如今的成熟体系，字节跳动的这段进化史为业界带来了宝贵的经验与启示。

数据血缘：数据流动的生命线

随着字节跳动业务规模的不断扩大，海量数据如同奔腾的河流，穿梭于庞杂的系统与流程之中。如何理清这纷繁复杂的数据网络，溯源其始末，成为字节跳动面临的严峻挑战。

数据血缘应运而生，它犹如数据流动的生命线，将分散在各个系统中的数据串联起来，形成一张清晰明了的图谱。通过数据血缘，我们可以快速定位数据的来源，追溯其在不同环节中的处理过程，为数据管理奠定了坚实的基础。

字节跳动数据血缘体系：从无到有，不断完善

字节跳动数据血缘体系的构建历经数年探索与实践，不断迭代演进。如今，这套体系已覆盖数据采集、存储、处理到应用的全生命周期，在多个方面取得了显著成效：

数据溯源： 轻松定位数据源头，追踪数据在不同系统和流程中的流动路径，实现对数据的全链路溯源。
数据治理： 及时发现并纠正数据错误和异常，提升数据质量与可靠性，为数据治理提供有力保障。
数据安全： 监控和审计数据访问情况，发现和阻断未经授权的访问，确保数据的安全与隐私。

分布式数据血缘架构：高效处理海量数据

字节跳动的数据血缘架构基于开源项目 Apache Atlas 构建，采用分布式架构，具有出色的可扩展性和处理能力。它能够高效地应对海量数据存储和处理的需求，为数据血缘的持续发展提供了坚实的基础。

代码示例：

import apache.atlas.client.AtlasClientV2
import apache.atlas.model.lineage.AtlasLineageInfo
import apache.atlas.model.lineage.AtlasLineageRequest
import java.util.Collections

fun main(args: Array<String>) {
    val client = AtlasClientV2()
    val lineageRequest = AtlasLineageRequest()
    lineageRequest.setEntity(Collections.singletonList("entity1"))
    lineageRequest.setOutputType("csv")
    val lineageInfo = client.getLineageInfo(lineageRequest)
    println(lineageInfo.getLineageGraph())
}