DataWork问题之数据质量规则如何解决

简介: DataWork数据处理是指使用DataWorks平台进行数据开发、数据处理和数据治理的活动;本合集将涵盖DataWork数据处理的工作流程、工具使用和问题排查,帮助用户提高数据处理的效率和质量。

问题一:DataWork中数仓系统的数据质量规则该如何配置?


DataWork中数仓系统的数据质量规则该如何配置?


参考回答:

通常来讲,在数仓入口层,即数据引入层或基础层,一般会检测主外键是否缺失,周期性数据量是否波动过大,无周期性则判断数据是否大于固定值,数据是否有重复导入问题。


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问题二:DataWork中的离线数据质量监控支持几种引擎呢?


DataWork中的离线数据质量监控支持几种引擎呢?


参考回答:

DataWork中的离线数据质量监控支持四种不同的引擎:

1.MaxCompute;

2.EMR-Hive;

3.Hologres;

4.ADB-PG.


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问题三:DataWork中的数据质量数值型规则是什么?


DataWork中的数据质量数值型规则是什么?


参考回答:

DataWork中的数据质量数值型规则是指对某个特定指标本身来进行监控,比如表行数,字段的最大值最小值等等。


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问题四:DataWork中的数据质量波动率规则是什么?


DataWork中的数据质量波动率规则是什么?


参考回答:

DataWork中的数据质量波动率规则是指对历史趋势进行对比,后台会有历史指标的存储,方便用户根据历史波动值来判断指标是否存在异常。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/378497?spm=a2c6h.14164896.0.0.48d87b00W80Re2


问题五:DataWork中的数据质量监控的流程是什么?


DataWork中的数据质量监控的流程是什么?


参考回答:

1.执行任务;

2.触发规则;

3.执行规则;

4.报警/阻塞。


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