DataWorks数据质量规则配置是什么？

DataWorks是阿里云推出的一款数据集成和数据处理服务产品，它可以帮助用户快速集成和整合各种数据源，并提供了丰富的数据处理和数据质量保障功能。在DataWorks中，数据质量规则配置是用于保障数据质量的重要功能之一。

数据质量规则配置可以理解为是一组规则和条件的组合，用于检测和保障数据的质量。通过数据质量规则配置，用户可以定义各种规则和条件，以检测数据中的异常和错误，并进行相应的处理和修复。

在DataWorks中，数据质量规则配置主要包括以下内容：

数据类型检查：检查数据类型是否符合预期，例如字符串类型的字段是否只包含字母、数字和特殊字符，数值类型的字段是否只包含数字等。 数据范围检查：检查数据是否在预期的范围内，例如日期类型的字段是否符合日期格式，并且是否在预期的日期范围内。 唯一性检查：检查某个字段是否是唯一的，例如主键字段必须是唯一的，否则会导致重复数据的出现。 空值检查：检查某个字段是否为空值，如果为空值，则需要进行处理，例如填充默认值或者抛出异常。 重复值检查：检查某个字段是否存在重复值，如果存在重复值，则需要进行处理，例如去重或者抛出异常。 以上是数据质量规则配置的一些常见内容，根据具体的业务需求，还可以自定义一些特定的规则和条件。通过数据质量规则配置，用户可以保障数据处理的质量和准确性，避免数据错误和异常对业务造成影响。

【数据质量DQC】 数据质量以数据集（DataSet）为监控对象。目前，数据质量支持EMR（E-MapReduce）、Hologres、AnalyticDB for PostgreSQL、MaxCompute数据表和DataHub实时数据流的监控。当离线数据发生变化时，数据质量会对数据进行校验，并阻塞生产链路，以避免问题数据污染扩散。同时，数据质量支持管理历史校验结果，您可以对数据质量进行分析和定级。 【DQC配置】

您可以在“监控规则”中通过匹配表分区表达式，给表添加“模板规则”或“自定义规则”校验数据产出是否符合预期，通过“规则强弱”，“异常程度”决定规则是否阻塞下游任务执行，避免下游数据受到污染。 规则创建完成后，您可以通过“试跑”来测试表规则是否符合预期。 规则创建完成后，您需要“关联调度”，为规则关联调度节点后，调度节点执行便会触发数据质量监控规则校验。 如果您需要第一时间知道数据质量校验异常情况，您可以点击“订阅管理”，选择手机，邮箱，或者钉钉告警，第一时间接受报警信息，之后的规则触发情况，您可以在“我的订阅”中看到。 如果您需要查看某张表或者某个节点历史数据质量校验情况，您可以选择“任务查询”面板进行查询。，此回答整理自钉群“DataWorks交流群(答疑@机器人)”