【Hadoop Summit Tokyo 2016】使用Hadoop来构建实时和批数据的数据质量服务

简介: 本讲义出自Alex Lv与Amber Vaidya在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲,主要分享了构建于Spark和Hadoop上的开源数据质量平台Griffin,Griffin可以用于处理批量数据、实时数据和非结构化的数据,并且构建了统一的过程来检测无效或者不准确等DQ问题,讲义中介绍了eBayGriffin的技术架构、以及用例等。

本讲义出自Alex Lv与Amber Vaidya在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲,主要分享了构建于Spark和Hadoop上的开源数据质量平台Griffin,Griffin可以用于处理批量数据、实时数据和非结构化的数据,并且构建了统一的过程来检测无效或者不准确等DQ问题,讲义中介绍了eBayGriffin的技术架构、以及用例等。

e6705bd264fb7b5a5262f51a80902ea6f67445bf

9f9648022f3db655b2df007702b4fa6bbe3a9789

66d6f6c9ecb99596117c4fdd46fea5613ba37b69

d787b36250d7092e43bcb5f32ad0fa548075c9f1

0b8bd2d5a8bd3d4c2235b5b3e05bedd0ae090938

3d6868cf80515a28d3309e8040fbe18da75a8ffc

43149dc4c81602aca547bd14ecff49c28d9b3b19

1c7874787f2c9d4bdee92abed63cd7f9b3f79a6b

e06d2633259682ebb96c7f32192e958be34f5354

c626769679f85708661bdf77a4b429c43896c788

aa62a7c80cc6a1ac21f4bda947c28b5373308639

41aa3bedc2d2bf4a24c54cc9f699d27f4d1372e2

658d009a031eca5de61e8dff762f1715e9248ae0

76730a12ffa6a56f43ad02aa341127e6f7901473

5f01035799c2beccd0b3260d57f63008887ca58b

bae26f857d1e820dd1f28ab6e2f184e1dd08a4a1

17c57dec59dc613d172c48c81802c1f0e3cf9d86

8300d914e4f05e034c3636c69eb1f0c468f5d89b

126531d247d39519c29d5e5f1effac0c8335423d

227d2c1a59d190cf0c30498bee094187f3855ac7

304d10388d3c7368aca688c8f3c428d6738e33b5

2ba2dcd11158bc6771cfd585c3c6695801552e16


相关文章
|
23天前
|
存储 SQL 分布式计算
Hadoop生态系统概述:构建大数据处理与分析的基石
【8月更文挑战第25天】Hadoop生态系统为大数据处理和分析提供了强大的基础设施和工具集。通过不断扩展和优化其组件和功能,Hadoop将继续在大数据时代发挥重要作用。
|
2月前
|
分布式计算 Hadoop
|
2月前
|
分布式计算 Hadoop 测试技术
Hadoop格式化前备份数据
【7月更文挑战第22天】
80 7
|
2月前
|
存储 分布式计算 Hadoop
hadoop格式化前数据导出
【7月更文挑战第23天】
35 5
|
3月前
|
存储 分布式计算 Hadoop
Hadoop数据重分布的原因
【6月更文挑战第16天】
37 9
Hadoop数据重分布的原因
|
2月前
|
分布式计算 资源调度 安全
Hadoop停止所有Hadoop服务
【7月更文挑战第20天】
38 2
|
2月前
|
分布式计算 Hadoop 关系型数据库
实时计算 Flink版操作报错合集之Hadoop在将文件写入HDFS时,无法在所有指定的数据节点上进行复制,该如何解决
在使用实时计算Flink版过程中,可能会遇到各种错误,了解这些错误的原因及解决方法对于高效排错至关重要。针对具体问题,查看Flink的日志是关键,它们通常会提供更详细的错误信息和堆栈跟踪,有助于定位问题。此外,Flink社区文档和官方论坛也是寻求帮助的好去处。以下是一些常见的操作报错及其可能的原因与解决策略。
|
2月前
|
存储 分布式计算 Hadoop
Hadoop字符串型数据
【7月更文挑战第9天】
36 3
|
2月前
|
存储 JSON 分布式计算
hadoop选择数值型数据
【7月更文挑战第9天】
31 1
|
2月前
|
存储 分布式计算 Hadoop
阿里巴巴飞天大数据架构体系与Hadoop生态系统的深度融合:构建高效、可扩展的数据处理平台
技术持续创新:随着新技术的不断涌现和应用场景的复杂化,阿里巴巴将继续投入研发力量推动技术创新和升级换代。 生态系统更加完善:Hadoop生态系统将继续扩展和完善,为用户提供更多元化、更灵活的数据处理工具和服务。