在机器学习工作流的数据湖中，数据血缘追踪是如何工作的？

数据血缘追踪可追溯数据湖内数据在整个生命周期中的来源、移动和转换，专门用于机器学习。它捕获原始输入、处理后的数据集和生成的机器学习模型之间的依赖关系。这种可见性对于机器学习工作流的可重复性、模型错误调试、确保数据质量、满足合规要求以及理解特征影响至关重要。 核心机制涉及元数据收集。当数据被摄入、转换（例如通过 Spark 作业、SQL 查询）并用于机器学习模型训练/预测时，血缘工具会自动记录元数据：源路径、转换逻辑、运行时参数和输出目的地。基于图的模型表示这些关系。Apache Atlas、Purview 或 OpenLineage 等工具提供专门的框架，用于在 HDFS、S3 或 ADLS 等数据湖环境中捕获此元数据，并与计算引擎（Spark、Hive）和机器学习框架（MLflow）集成。 实施首先通过检测管道来提取血缘元数据。这包括在数据处理引擎（Spark）、转换工具（dbt、Airflow 任务）和机器学习平台（MLflow 运行）中配置代理或 SDK。捕获的元数据（源、转换、包括模型工件在内的输出目标）存储在专用的元数据存储库中。然后，可视化和查询界面允许追踪从原始输入通过 ETL 阶段到特定机器学习模型的数据流。这有助于在模型质量下降时精确定位根本原因、进行治理审计、复制实验以及验证是否符合数据策略。