没有流式数据源(如kafka)的质量监控能力。但其实流式数据与batch数据一样,也有着数据量、空值、异常值、异常指标等类型的数据质量监控需求,另外因流式数据的特殊性,还存在着数据延迟、短时间内的指标波动等特有的监控需求。\此前部分数据质量平台用户为了监控流式数据质量,选择将流式数据dump到hive,再对hive数据进行监控。但这种方式的实时性较差,若有数据质量问题,只能在T+1后报出。且对于很多流式任务的“中间”数据,原本不...
字节跳动数据质量平台对于批处理数据的质量管理能力已经十分丰富,提供了包括表行数、空值、异常值、重复值、异常指标等多种模板的数据质量监控能力,也提供了基于spark的自定义监控能力。另外,该平台还提供了数据对比和数据探查功能,为用户在数据开发阶段及时发现数据质量问题提供了便利的手段。本文分上下两次连载,作者系**字节跳动数据平台开发套件团队高级研发工程师于啸雨**。[**点击阅读上篇-技术调研与思考**](http...
**这些数据都需要人工进行手动输入和处理,常花费大量的时间及精力,且过程中容易出现输入错误、重复工作等问题,导致工作效率低下。** 因此,财务人员需要寻找一种方式来提高工作效率,缩短处理时间,减少错误率,提高工作质量。如果要连接两个或多个不同系统的数据,往往需要系统开发,费用高,时间周期长,并且像财务人员常使用的金蝶云会计、用友畅捷通好会计、招商银行云直联等这种比较灵活的系统,企业经常会调整使用流程,系统字...
字节跳动数据质量平台对于批处理数据的质量管理能力已经十分丰富,提供了包括表行数、空值、异常值、重复值、异常指标等多种模板的数据质量监控能力,也提供了基于spark的自定义监控能力。另外,该平台还提供了数据对... 还存在着数据延迟、短时间内的指标波动等特有的监控需求。 此前部分数据质量平台用户为了监控流式数据质量,选择将流式数据dump到hive,再对hive数据进行监控。但这种方式的实时性较差,若有数据质量问题,只能在...
避免重复建设,形成底座平台能力,上层的各个应用服务都是基于中台能力进行快速构建。但是随着应用规模的扩大,原本在单体应用中不是问题的问题,在微服务架构中可能就是比较严重的问题,本文所要探讨的服务之间的数据一... 企业基于微服务架构向下沉淀出了通用的业务中台,数据的访问形式变得复杂了,服务节点间的数据访问通过 API 接口进行。原本单数据库实例只能保证数据库实例内部的事务,但是在跨数据库实例以及分布式业务调用过程中,单...
随着数据“爆炸式”的增长,越来越多的数据被产生、收集和存储。而挖掘海量数据中的真实价值,从其中提取商机并洞见未来,则成了现代企业和组织不可忽视的命题。 随着数据量级和复杂度的增大,数据分析处理的技术架构也在不断演进。在面对海量数据分析时,传统 OLAP 技术架构中的痛点变得越来越明显,如扩容缩容耗时长,导致资源利用率偏低,成本居高不下;以及运维配置复杂,需要专业的技术人员介入等。 为了解决这类问题,云数...
DataLeap 是火山引擎数智平台 VeDI 旗下的大数据研发治理套件产品,帮助用户快速完成数据集成、开发、运维、治理、资产、安全等全套数据中台建设,降低工作成本和数据维护成本、挖掘数据价值、为企业决策提供数据支撑... 专门服务于血缘数据质量。- **最后,引入标准化接入方式**。为了减少重复工作、降低血缘接入成本,我们制定了详细的血缘接入标准,业务方数据均以标准化方式接入。 以上就是整体的发展情况,目前处于第三个版...
首先来看一个问题:“一家公司,数据体系要怎么搭建?”* 方案一: **整体规划,系统架构驱动*** 方案二: **问题出发,业务价值驱动**在字节跳动,我们选择的是方案二,即从业务遇到的问题出发,重视落地结果与业务... 有很多机构都分享了对数据治理的定义,这里简单分享一下:* 国际数据管理协会(DAMA):数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合* IBM:数据治理是对企业中的数据可用性、相关性、 完整性和安全性的全面管理...
金数据是一款在线表单工具,应用场景覆盖全行业。企业可以在金数据轻松实现问卷调查、活动报名、投票、考试测评、预约、营销落地页、在线收款等场景。在日常工作中,我们可能会经常使用金数据,配合其他多种软件,如:电商系统、客服系统、CRM系统、推广系统、财务系统、ERP系统、企业内部的数据库等,来完成业务的流转与数据沉淀。可现实情况是, **我们的时间精力,被大量重复、低效的事情占据。如:不同表格之间的数据迁移、...
在数字化程度日益加深的今天,数据对企业增长的作用越来越重要,随着十九届四中全会正式把数据列为国家新兴基础性战略资源和生产要素,如何使用并发挥数据的价值,是当下企业所面临的主要问题。 然而企业的数字化转型并非一蹴而就,需要在组织、业务流程和技术等方面持续投入。调研发现,企业的数字化转型往往面临着以下几个问题: 业务数据孤立:各业务团队独立,数据孤岛现象普遍存在,数据难以互通; 数据重复存储:数据不集中,系统之间重...
首先来看一个问题:“一家公司,数据体系要怎么搭建?”- 方案一: **整体规划,系统架构驱动**- 方案二:**问题出发,业务价值驱动**在字节跳动,我们选择的是方案二,即从业务遇到的问题出发,重视落地结果与业务... 有很多机构都分享了对数据治理的定义,这里简单分享一下:- 国际数据管理协会(DAMA): 数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合- IBM:数据治理是对企业中的数据可用性、相关性、 完整性和安全性的全...
但不同app的数据量是不一样的,同时app的枚举值可能会比较多。如图中的分区app=A和app=B的数据较多,但其他分区app=C、D、E、F、G数据量较少。 **为解决分区数据不均的问题,**我们引入了Range Partition,... 数据倾斜是Shuffle的痛点问题,尤其是Join场景更为常见。** 以下图为例,数据倾斜情况的下的Join,Join key往往存在个别固定key的记录条数过多,单个task会被分配到大量数据,导致其运行时间远超其他task,即长...
以期待遇到问题之后能够快速解决。下面对于某次Spark任务执行过程中报错原因描述。> 目前公司DWD层及之后的表都是Iceberg表,因为我们的业务特性,需要对数据进行行级更新和删除,传统的Hive表不支持行级数据操作... 但是执行时间超过25分钟。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/4defa4e12dec44dc847dc5545ae3d105~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716...