新手建站教程報(bào)價(jià)單,wordpress底部修改,深圳 微網(wǎng)站建設(shè)ydgcm,公司大廳設(shè)計(jì)效果圖大全DataHub數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控體系從入門到精通 【免費(fèi)下載鏈接】datahub 項(xiàng)目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/datahub/datahub DataHub數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控核心價(jià)值 DataHub采用開放式數(shù)據(jù)質(zhì)量斷言規(guī)范#xff0c;提供了一套聲明式的質(zhì)量校驗(yàn)框架。這套框架最大的優(yōu)勢在于跨平…DataHub數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控體系從入門到精通【免費(fèi)下載鏈接】datahub項(xiàng)目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/datahub/datahubDataHub數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控核心價(jià)值DataHub采用開放式數(shù)據(jù)質(zhì)量斷言規(guī)范提供了一套聲明式的質(zhì)量校驗(yàn)框架。這套框架最大的優(yōu)勢在于跨平臺(tái)兼容和靈活擴(kuò)展讓你用統(tǒng)一的YAML語法定義規(guī)則在多種數(shù)據(jù)工具中執(zhí)行。五大核心優(yōu)勢多工具支持- 一套規(guī)則適配Snowflake、dbt、Great Expectations等主流平臺(tái)聲明式語法- 簡單直觀的YAML配置無需復(fù)雜編程智能調(diào)度- 支持定時(shí)執(zhí)行與事件觸發(fā)雙重模式全面覆蓋- 新鮮度、數(shù)據(jù)量、字段質(zhì)量、自定義SQL等豐富校驗(yàn)類型靈活擴(kuò)展- 支持自定義斷言開發(fā)和外部工具集成5分鐘快速上手基礎(chǔ)規(guī)則DataHub提供了五種基礎(chǔ)斷言類型每種都遵循統(tǒng)一的YAML結(jié)構(gòu)包含版本信息、監(jiān)控對(duì)象和具體校驗(yàn)條件。新鮮度監(jiān)控確保數(shù)據(jù)及時(shí)更新避免使用過期信息version: 1 assertions: - entity: urn:li:dataset:(urn:li:dataPlatform:snowflake,sales_db.orders,PROD) type: freshness lookback_interval: 4 hours schedule: type: interval interval: 4 hours數(shù)據(jù)量校驗(yàn)監(jiān)控表記錄數(shù)波動(dòng)及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常version: 1 assertions: - entity: urn:li:dataset:(urn:li:dataPlatform:snowflake,sales_db.orders,PROD) type: volume condition: type: between min: 500 max: 5000字段級(jí)斷言對(duì)表中特定字段進(jìn)行校驗(yàn)確保字段值符合業(yè)務(wù)規(guī)則version: 1 assertions: - entity: urn:li:dataset:(urn:li:dataPlatform:snowflake,sales_db.orders,PROD) type: field field: amount condition: type: between min: 0 max: 100000 exclude_nulls: True schedule: type: on_table_change自定義SQL斷言對(duì)于復(fù)雜業(yè)務(wù)規(guī)則可使用SQL斷言編寫自定義查詢version: 1 assertions: - entity: urn:li:dataset:(urn:li:dataPlatform:snowflake,sales_db.orders,PROD) type: sql statement: | SELECT COUNT(*) FROM sales_db.orders AS o LEFT JOIN sales_db.products AS p ON o.product_id p.id WHERE p.id IS NULL condition: type: equal_to value: 0 schedule: type: interval interval: 6 hoursDataHub數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控架構(gòu)解析DataHub數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控體系采用分層架構(gòu)設(shè)計(jì)核心組件包括前端組件層提供用戶交互界面包括認(rèn)證(Auth)、搜索(Search)、瀏覽(Browse)、實(shí)體配置文件(Entity Profile)等模塊實(shí)體注冊(cè)表(Entity Registry)作為系統(tǒng)的核心樞紐負(fù)責(zé)管理所有數(shù)據(jù)實(shí)體和元數(shù)據(jù)信息核心業(yè)務(wù)層分為數(shù)據(jù)集(Dataset)和用戶(User)兩大核心模塊每個(gè)模塊包含多個(gè)子組件配置管理層通過配置文件驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則的執(zhí)行和校驗(yàn)高級(jí)定制突破規(guī)則限制當(dāng)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)則無法滿足復(fù)雜業(yè)務(wù)需求時(shí)DataHub提供了強(qiáng)大的擴(kuò)展能力自定義斷言開發(fā)通過擴(kuò)展斷言規(guī)范你可以定義專屬的斷言元數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)編譯邏輯轉(zhuǎn)換為目標(biāo)執(zhí)行代碼注冊(cè)新斷言到DataHub元數(shù)據(jù)模型外部工具集成無縫對(duì)接現(xiàn)有質(zhì)量工具Snowflake DMFs- 利用Snowflake原生質(zhì)量函數(shù)dbt測試- 同步dbt測試結(jié)果Great Expectations- 導(dǎo)入復(fù)雜校驗(yàn)報(bào)告部署管理全生命周期掌控五步部署流程規(guī)則編寫- YAML格式定義質(zhì)量要求規(guī)則編譯- 轉(zhuǎn)換為可執(zhí)行代碼規(guī)則注冊(cè)- 元數(shù)據(jù)錄入DataHub執(zhí)行調(diào)度- 配置頻率與觸發(fā)條件結(jié)果監(jiān)控- 實(shí)時(shí)查看校驗(yàn)狀態(tài)與歷史趨勢最佳實(shí)踐指南版本控制- 規(guī)則文件納入Git管理環(huán)境隔離- 開發(fā)/測試/生產(chǎn)獨(dú)立配置定期審查- 季度性評(píng)估規(guī)則有效性故障演練- 模擬異常驗(yàn)證規(guī)則可靠性性能優(yōu)化與復(fù)雜場景執(zhí)行效率提升分區(qū)校驗(yàn)- 減少大表掃描范圍增量檢查- 僅驗(yàn)證新增或變更數(shù)據(jù)采樣策略- 平衡超大表的性能與準(zhǔn)確性高級(jí)應(yīng)用場景跨表關(guān)聯(lián)- SQL斷言實(shí)現(xiàn)多表一致性時(shí)序分析- 窗口函數(shù)支持趨勢監(jiān)控業(yè)務(wù)封裝- UDF函數(shù)封裝復(fù)雜業(yè)務(wù)邏輯立即開啟數(shù)據(jù)質(zhì)量之旅DataHub數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控框架為不同規(guī)模企業(yè)提供了完整的解決方案。從簡單的規(guī)則配置到復(fù)雜的定制開發(fā)從單一工具到全棧集成滿足你在數(shù)據(jù)質(zhì)量保障方面的所有需求。要開始使用DataHub數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控功能首先需要克隆項(xiàng)目倉庫git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/datahub/datahub現(xiàn)在就加入DataHub數(shù)據(jù)質(zhì)量革命讓你的數(shù)據(jù)決策更加精準(zhǔn)可靠【免費(fèi)下載鏈接】datahub項(xiàng)目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/datahub/datahub創(chuàng)作聲明：本文部分內(nèi)容由AI輔助生成（AIGC），僅供參考