40 | 十年一梦，一起来看Facebook的数据仓库变迁（二）

Facebook的数据仓库经历了十年的变迁，采用了容错+分层+优化的三重手段搭建了强大的基础设施。针对海量的数据表，他们通过HiPal提供了交互界面，让数据分析师能够查询进度、检查SQL运行结果，并上传、下载数据集。此外，Facebook还解决了数据发现问题，通过创建Wiki和提取数据表之间的“谱系”，让用户能够协同更新信息。另外，Facebook还通过工具自动分析每张表，找出“专家用户”，并让用户在系统内直接联系这些专家。此外，Facebook还通过Databee系统管理定时任务的依赖关系，解决了任务之间的依赖关系和延时问题。这些工具不仅解决了依赖关系的管理，还能统计和监测任务的时间和延时，帮助进行debug工作。 Facebook的数据仓库体系完整地呈现在读者面前，展现了其协同方式和任务依赖关系管理的技术特点。 文章总结了Facebook数据仓库的演进历程和技术特点。通过HiPal和Databee系统，解决了用户数据发现和任务依赖管理问题。此外，文章还强调了监控的重要性，包括对集群资源的监控以及对用户任务和数据集的监控。这些监控不仅有助于资源优化，还能确保系统稳定可用。Facebook的解决方案并非奇技淫巧，而是常规的工程解决方案，注重让大量用户能够真正把系统用起来和用好。文章鼓励读者不断学习，追踪最新的大数据知识，以应对快速发展的大数据领域。