29、数据架构管理与注册表实现全解析

数据架构管理与注册表实现全解析

1. 架构管理方法

在数据处理过程中，架构管理至关重要。存在两种主要的架构管理场景：
- 不支持架构推断的框架 ：若所选的数据处理框架不支持架构推断，就需要手动维护架构。例如，Google的Cloud Dataflow服务所使用的Apache Beam，就不支持从数据中进行架构推断，这意味着你得在管道之外手动维护架构。
- 实时数据管道 ：实时数据管道中的架构推断存在挑战。架构推断通常需要查看具有统计意义的大量数据，才能确定数据的架构。以Spark为例，它默认使用1000行样本数据来推断一批数据的架构。但在实时数据管道中，每次处理只能查看一条消息。虽然可以推断单条消息的架构，但无法保证下一条消息具有相同的架构，因此需要对每条消息的架构进行协调，这不仅计算成本高，还会产生大量的架构版本。

此外，为了提高性能，开发者常使用Protobuf或Avro等二进制格式来最小化每条消息的大小，甚至会从消息中移除Avro架构定义。这样一来，在Kafka等实时存储中，消息只是字节数组，无法从中推断架构，此时架构必须保存到注册表中，并由应用开发团队维护。

好消息是，架构推断方法和手动架构管理方法可以轻松结合。批量数据源可采用架构推断方法，而实时数据源则依赖手动架构管理，由开发团队负责将架构发布到注册表中，并在架构发生变化时更新版本。

2. 监控架构变化

构建一个能自动处理大多数架构变化的弹性数据管道很重要，但同时也需要一个警报机制，以便在架构发生变化时及时知晓。架构变化可能会导致下游报告或数据产品出现逻辑错误。例如，当数据源中的列