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一、表、字段元数据

二、作业元数据

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一、表、字段元数据

        表、字段元数据主要可以分为原始信息和附加信息两大类，原始信息包含：表名、表备注、字段名、字段类型、字段备注、表的大小、分区信息等，附加信息可以是跟表、字段相关的包含一些业务属性的信息，如表归属人、表安全等级、字段安全等级等。

       表、字段的元数据信息是大数据平台建设的基础，随着业务发展，会发现，若一开始对这一块基础没设计好，会遇到很多问题（原以为元数据原理这种是比较基础的东西，一般的公司在最初做平台规划的时候都会把这些规划进去，但实际有些公司在前期架构设计很差，一些基础的东西也没意识到重要性，导致给后面埋很大的坑）

     拿hive数据源来做示例，一个比较好的大数据平台表元数据应该在mysql中维护一份和hive底层表原始信息强一致的数据，要想两边的元数据信息强一致，就需要对hive表的ddl操作权限收口。很多公司，全公司范围内的hadoop集群可能就只有一个，hive数据源的使用也是全公司范围内在使用，若未对hive数据源的使用收口，那hive元数据的维护是一件非常麻烦的事情，麻烦的点主要在于，若有用户对hive表进行了ddl操作，无法很快感知到这个变动从而更新mysql中的元数据信息；所以，ddl权限的收口是必须要做的事情，必须把hive表的ddl操作收口到大数据平台，平台能识别到用户的所有ddl操作，从而同步在mysql中维护一份和hive底层强一致的元数据信息。（注：权限的收口不仅是技术手段，还需要行政手段去支持，技术手段的角度即大数据平台要很好地支持用户所有的ddl操作，让用户觉得好用；而行政手段即，当公司只有一个hadoop集群的时候，公司所有部门都在使用，已经有很多部门在使用的情况，若需要收口权限，需要公司大的tl去推动这个事情进行）

      很多公司前期没有意识到表元数据信息的重要性，主要原因还是在于前期业务比较简单，也没怎么用到表元数据信息，但后续业务发展意识到元数据重要性的时候，已经需要为前期设计的不合理埋单了。涉及到表元数据的一些功能模块主要有：数据质量、数据血缘、表权限、字段权限等，以上模块都是基于表元数据作基础的。

二、作业元数据

     作业元数据，也包含了基本信息和附加信息两部分，基本信息主要有作业名、作业类型、作业内容、作业负责人、作业调度、作业之间的依赖等。而诸如作业调度日志、作业失败次数等信息，为附加信息，可以帮助用户在作业调度出现问题得时候，快速定位到问题。很多大数据平台，对作业的基础信息维护得较可以，但对作业的附加信息则不是那么重视，当作业调度出现问题的时候，会发现，一个好的作业的附件信息，帮助用户快速排查作业调度失败的原因，节约了很多时间