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Published byKarin Byrd Modified 6年之前
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大数据时代的数据质量保障 -- 数据质量中心的设计与实现 阿里巴巴-CDO数据平台事业部 雨玟
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主要内容 大数据时代的质量难题 数据质量中心架构设计 数据质量中心的实践
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阿里的数据中心CDO
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大数据时代的质量难题
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质量难题 在数据处理流程中在那一部分数据出问题,不知道? 数据校验方法多样性难,平均值?方差?周期性?固定值? 字段汇总值
字段最大值 字段的唯一值个数 不同系统间数据流通,是否有损失? 字段最小值 字段平均值 表记录数据波动,与上期同比波动或与固定数据一致性比较是否正常? 字段重复值个数 离散值 字段空值个数 带业务过滤条件的数据波动,精确监控难
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质量保证历程
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数据质量中心架构设计
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产品介绍 数据质量中心--Data Quality Center(DQC)
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整体设计—核心内容 数据监控 数据清洗 数据度量
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交互产品 DQC 离线计算平台 元数据 云调度 告警 数据 通道
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整体设计—架构示图 数据质量DB 数据质量WEB服务 GATEWAYS… 离线处理 调度系统 数据传输通道/离线处理 平台
DQC EXECUTOR DQC 规则/模板配置 DQC项目级管理 DQC HOOK DQC 报告展现 任务及质量展现 数据质量服务 DQC ENGINE DQC规则中心 DQC质量校验中心 DQC 任务 POOL DQC报警模块 多级容错机制 数据质量DB DQC 规则同步工具 DQC样本对比工具 DQC告警对比工具
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整体设计—报警分级 红色报警 Red 橙色报警 Orange
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整体设计—规则分级 block Rule check alert weak ……
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整体设计—阻塞逻辑 Red block 下游任务阻塞
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应用之前 MR Shell Hive 多种数据库存储 HDFS 其他离线处理平台 多种数据传输通道
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应用之后 MR Shell Hive DQC HDFS 多种数据库存储 其他离线处理平台 多种数据传输通道
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DQC在数据生态链中的位置
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整体设计—Y轴 DB1 实时传输 business OLAP 数据传输 DW DB2 business OLAP DB3 数据传输
report S1 S2 S3 S4
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整体设计—X轴 DB1 数据传输 DW 时间 维度 DT:数据传输通道
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数据质量中心的实践
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示例举例1 某应用源数据s*表,发现“当日旺旺在线时长”有>24小时的情况 On_line_time>24h RULE Data
Run Get ODPS Data Results Check
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示例举例2 某应用订单交易明细表的订单总金额相比昨天波动-98.6% Check Sum(amount) Data Run
Data Results RULE Get ODPS Data Historical samples
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示例举例3 某日志统计r*表,发现存在 pv=0 而 uv>0 的数据 Count(*)>0 pv=0 uv>0 RULE
Data Run Data Results Check 方法1:如举例1图 方法2:如举例3图
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应用情况 DQC 淘宝 天猫 一淘 支付宝 ICBU 阿里 金融 阿里云 CBU CDO 聚划算
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应用情况
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应用优点 智能阈值算法体系 多级容错、缓存 校验规则与生产任务异步 模板规则灵活,可扩展 校验,预警分级别 ODPS紧密结合的数据采集器
独立计算,不耗生产slots
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后续发展 一淘 聚划算 天猫 ICBU DQC 淘宝 阿里 金融 阿里云 支付宝 CDO CBU
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后续发展 MR Shell Hive DQC HDFS 多种数据库存储 其他离线处理平台 多种数据传输通道
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后续发展 智能阈值算法体系 可热插拔的规则与校验服务 默认监控 监控前移
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Q and A Q and A?
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Thanks !
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