在我实习的第一家公司的时候，有幸参与Apache Griffin的开发，也先后在一起其他公司使用过数据质量平台，同时也调研过一些开源的数据质量平台。
最近和朋友一起参与开发了datavines数据质量平台，随着在数据行业越呆越久，我想再聊一聊数据质量，以及 我眼中的开源项目 datavines。
Griffin
优点:开源早，有一些成熟的公司借鉴和使用，核心领域主要在数据质量监控
缺点：部署依赖非常多，ElasticSearch、Hadoop、Livy、Spark等，离线处理主要依赖spark、实时处理主要以将流转成微批，采用Spark Streaming为主，技术栈 java、scala 前端 angular。横向可扩展功能较差、作业容错处理较差。
datavines
优点:核心功能包括：数据质量监控、数据探查、数据对比，功能明细优于 Griffin；部署依赖非常简单，只需要依赖 Mysql 就可以完成任务的调度。支持数据源丰富，横向扩展能力强、支持作业容错处理。
缺点:开源较迟，具有前景
Qualitis
优点:微众开源的数据质量平台(因为调研使用不多，所以不展开描述)
缺点:底层执行引擎依赖Linkis
