规则引擎解析数据
社区干货
干货|抖音集团数据治理经验:如何让计算治理自动化?
并将数据记录至历史数据库中。在连续的 3-7 天观测期内,引擎会根据收集到的数据进一步优化参数推荐,最终将推荐参数推送到 Spark 等执行引擎,并实时监控任务的执行情况。 **● 启发式规则的应用:**利用基于规则树的启发式规则,针对不同的场景,我们可以设定不同的优化目标和阈值,为优化过程提供指导。 **● 资源使用评估:**通过分析最近 3-7 天的资源使用累积指标,实时规则引擎可以评估整体...
干货|一套架构框架满足流批数据质量监控
抖音等不同产品线的复杂数据质量场景,字节跳动数据质量平台如何满足多样的需求?本文将介绍我们在弥合大数据场景下数据质量校验与计算消耗资源大、校验计算时间长的冲突等方面的经验,同时介绍火山引擎数据质量平台是... 对于流式数据的监控,我们选择了 Flink 引擎,因为流式数据不同于离线数据,不能用快照的方式低成本拿到过程。所以我们要依赖一些外部的时序数据库再加规则引擎来展示对数据的监控。 
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干货 | 字节跳动一站式数据治理解决方案及平台架构
云数据的中心,规则引擎或者数据服务等等。上述是我们一站式的思路。## **全链路**全链路是指我们希望治理能够达到一个闭环的状态。在整个链路里面,可能针对于不同的角色,会有一些不同的使用方式,或者是一些运行方式。在整个的路径里面会有从资产的视图来看我们有哪些东西。在这些资产视图基础...
干货|一家企业,如何0-1搭建数据治理体系?
基于多种规则的与完备的治理元数仓,提供低门槛的治理产品能力,快速优化存储 **6.提高员工幸福感:**在帮助业务完成数据治理的后,还需要考虑团队的负载压力,报警治理,降低员工起夜率;归因分析,快速排查修复... 治理平台需要形成有效且全面的规则模板。 **目前,DataLeap规则模板包含两个部分:** 第一是规则引擎,具体包括**业务输入、平台输入、推荐输入。******●******业务输入:**主要依据业务团...
LAS Spark+云原生:数据分析全新解决方案
云原生架构和湖仓分析成为了现代数据处理的重要趋势。在这个数字化时代,企业面临着海量数据的挑战和机遇,而构建可扩展、灵活且高效的数据分析平台成为了迫切的需求。文章主要介绍了火山引擎湖仓一体分析服务 LAS... 为了能够适配更多类型的引擎(比如 Presto),LAS 在 Kyuubi 之外进行了深度的自研扩展,提供了统一 SQL 的能力(code name:ByteQuery),并在解析层完成了大量的优化。在这里由于篇幅有限,我们后续再给大家做进一步分享。...
对话抖音电商:量级庞大、参差不齐,“数据质量治理”有妙招!
欢迎关注**字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群** 经过近年发展,抖音电商的体量和规模已经相当可观。 基于数据驱动思路,在数仓建设、数据管理等层面的工作,推动抖音电商能准确分析和测... 目前数据质量问题集中体现在:历史数据繁多,导致无法准确定位异常数据;缺乏合理的监控规则;补齐表监控规则时间、人力成本高等。 为了高效、便捷实现数据质量监控,抖音电商数据团队引入火山引擎 DataLeap 数据...
火山引擎 DataLeap 计算治理自动化解决方案实践和思考
并将数据记录至历史数据库中。在连续的 3-7 天观测期内,引擎会根据收集到的数据进一步优化参数推荐,最终将推荐参数推送到 Spark 等执行引擎,并实时监控任务的执行情况。- **启发式规则的应用**:利用基于规则树的启发式规则,针对不同的场景,我们可以设定不同的优化目标和阈值,为优化过程提供指导。- **资源使用评估**:通过分析最近 3-7 天的资源使用累积指标,实时规则引擎可以评估整体的资源波动情况,为进一步的优化提供数...
爬虫数据过滤
1.概述 有时候我们的产品会遭遇网络爬虫,在进行数据分析的时候,这些爬虫带来的数据没有分析价值,且影响真实数据,火山引擎增长分析上线「爬虫数据过滤」功能是为帮助客户更好的应对网络爬虫数据,发现并处理带有爬虫特征的数据,支持将这部分数据进行标记或过滤。 2.功能介绍 2.1快速进入设置第一步:通过「应用设置」模块进入「通用设置」后可以进行配置爬虫规则,界面如下:第二步:开启配置爬虫识别第三步:点击“配置爬虫规则”开始...
干货|从数据治理看,如何打赢“双11”的数字化战争
数据团队在 **数据SLA、稳定性** 等层面面临较大的压力。 **一套有效、可靠的数据治理体系,是“双11”等业务关键场景中数据保障的基石。**本文来源于 **火山引擎DataLeap** 数据治理实践,将从 **电商数据... 从该电商平台基本数据的分析可以看出,业务数据膨胀速度非常快,大数据资源的成本占比很高,目前整个行业都在降本增效的背景下,企业对于成本优化的诉求会越来越高。 **第四,治理效率低。**前期数据治理人力...
浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
因此数据仓库会存在大量冗余的数据;不分层的话,如果源业务系统的业务规则发生变化将会影响整个数据清洗过程,工作量巨大。2. 通过数据分层管理可以简化数据清洗的过程,因为把原来一步的工作分到了多个步骤去完成,... **数据仓库**:也称为细节层,DW层的数据应该是一致的、准确的、干净的数据,即对源系统数据进行了清洗(去除了杂质)后的数据。**数据应用**:前端应用直接读取的数据源;根据报表、专题分析需求而计算生成的数据。数...
字节跳动大规模埋点数据治理最佳实践
数据处理。 作者|Cody,火山引擎流量平台技术负责人首先我们定义一下埋点是什么?埋点主要是描述用户在 APP 内触发的一系列行为,包括点击、侧滑等。基于这些行为,我们可以进行行为分析、个性化推... 可以依托埋点设计中的规则辅助测试,针对类型、取值、必填等自动验证,并且可以一键生成报告。我们是怎么去做好测试这件事的呢?重点还是前面提到的做好埋点设计。只有设计周全,才能积攒足够的规则进行自动化...
