1、Hadoop解决了哪些问题?###由于硬盘存储能力的提升速度远大于数据读取的提升速度,1T硬盘对应的读取速度为100M/s,因此需要花费两个多小时的时间来读取所有数据,而如果我们拥有100个硬盘并行读取,则只需要花费大约两分钟,所以我们更加愿意去共享硬盘来获取更快的读取速度,而这样就会出现两个问题:数据存储问题:由于硬盘数量变大,硬盘出错的可能性也会相应变大,这就需要我们对数据进行备份,Had
在大数据浪潮席卷各行各业的今天,Hadoop作为开源分布式计算的基石,早已成为企业构建数据仓库的核心引擎。然而,随着集群规模膨胀和业务复杂度攀升,我亲历过太多团队陷入“数据沼泽”的困境——数据看似丰
数据质量监控工具-Apache Griffin本地安装和调试 1 、Apache Griffin简介 Griffin起源于eBay中国,并于2016年12月进入Apache孵化器,Apache软件基金会2018年12月12日正式宣布Apache Griffin毕业成为Apache顶级项目。 Griffin是属于模型驱动的方案,基于目标数据集合或者源数据集(基准数据),用户可以选择不同的
时代在发展,社会在进步。大数据在时代的发展中占据着举足轻重的地位,大数据和人工智能技术的结合造就了新一代人工智能产业。从目前的发展来看,数据本身已经成为了企业竞争力的本源。对数据的掌控和对用户的刻画,决定企业占据行业地位的关键。近几年来,正是大数据积累和智能分析软件系统的进步,面向特定需求和应用场景,推动着传统人工智能的发展。以高效能数据处理、数据访问和数据传输为核心问题的大数据处理系统是支撑各种
  说到数据质量问题的原因,做过BI或数仓项目的小伙伴肯定都知道,这是一个业务和技术经常扯来扯去、互相推诿的问题。在很多情况下,企业都会把数据质量问题推给技术部门,让技术部门去查找和处理。但是企业的数据质量问题真的都是技术引起的吗,技术部门人一定会说:“这个锅我不背!”  其实,影响数据质量的因素主要就技术、业务、管理三个方面,下面我们就来从这三方面分析下产生数据质量问题都有哪些原因。  1、技术
转载 2024-07-12 10:46:01
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0x00 概述随着大数据时代的带来,数据的应用也日趋繁茂,越来越多的应用和服务都基于数据而建立,数据的重要性
转载 2021-07-02 17:21:13
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0x00 概述随着大数据时代的带来,数据的应用也日趋繁茂,越来越多的应用和服务都基于数据而建立,数据的重要性不言而喻。而且,数据质量数据分析和数据挖掘结论有效性和准确性...
转载 2021-07-06 15:18:06
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数据质量监控是数据管理中至关重要的一个环节,其核心目标在于确保数据的准确性、完整性和一致性。在现今以数据为驱动的商业环境中,数据质量的好坏直接影响着业务决策的有效性和企业的运营效率。以下是一个关于“数据质量监控”问题的详细记录,涵盖背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南和生态扩展等内容。 ### 背景定位 随着企业数据的不断增长,数据质量问题逐渐浮出水面。最初,我们并未充分意识到数据
原创 1天前
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0x00 概述随着大数据时代的带来,数据的应用也日趋繁茂,越来越多的应用和服务都基于数据而建立,数据的重要性不言而喻。而且,数据质量数据分析和数据挖掘结论有效性和准确性...
转载 2022-02-03 15:52:09
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数据驱动的时代,数据质量已成为企业成功的关键因素。尤其是在使用 Python 开展分析与建模时,确保数据集的质量显得尤为重要。数据质量不仅仅是数据的完整性、准确性及一致性,还涵盖了数据的可靠性、时效性等多个维度。在本博文中,我将详细探讨如何通过 Python 和相关技术工具来解决数据质量问题。 > “数据质量是指数据的适用性、准确性、完整性和及时性。” — 数据管理协会(DAMA) ## 核
原创 7月前
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在进行数据统计时,经常会对数据的准确性产生质疑,如果出现较为明显的偏差,就很容易发现数据是不对的。但如果数据只有小幅度的偏差,就很难感受到,造成数据质量的原因有几种,下面分别说明:1. 网络异常网络异常是导致数据质量的直接原因之一。举几个栗子,比如我们在使用APP时,可能因为网络异常,导致用户的操作行为并没有被及时发送到统计服务器端;或者这些服务是SaaS服务,在一些网络的高峰期,此时有大批量的用
企业数据质量指的是一条数据质量表现,需要考虑数据自身的质量问题和不同系统间交互等原因会产生的质量问题。分析企业的数据质量,归纳来讲有6个方面:1.数据一致性:同一业务实体对象在不同业务系统、不同组织机构内,它的名称等相关静态基准信息以及被引用的关联属性数据信息应是否完全一致,不存在任何差异。2.数据完整性:是否完整地描述某一业务员实体对象的基准数据以及其被引用的关联属性数据信息,没有缺失。3.数
转载 2023-11-23 17:04:33
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数据质量管理,我们首先要绕开类似BI或MDM系统,首先看下对标准的数据质量管理的一下阐述。 数据质量管理(Data Quality Management),是指对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的各类数据质量问题,进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动,并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高。 数据质量的评估维度主要包括如下几个方面
官方源码: https://gitee.com/apache/griffin/tree/master 下载到本地一、启动前需要先安装以下环境Jdk(1.8 or later versions)Postgresql or Mysql(用于存储Measure、job等元数据信息)npm(version 6.0.0+,用于编译ui模块)Hadoop(2.6.0 or later,需要
转载 2024-04-26 18:18:50
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当前随着企业对数字化转型的需求越发迫切,也促使数据驱动创新及数据创造价值的模式已成为企业转型的重要共识。随着企业信息化的深入推进以及各种信息系统的大量建设、实施,有效地促进了业务生产效率及管理水平的提高,但是在数据应用时发现数据的准确性、一致性、及时性、可用性等方面还存在不少的问题。在这个大数据时代,数据的特性具有规模庞大、类型多样、流转速度快、价值密度低等特性,欣思博认为如果想要充分发挥大数据
转载 2024-04-25 10:32:30
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一、监控1.日常监控数据落地监控数据掉0监控:实际扩展一下就是数据量阈值监控,少于某个量就告警重复数据监控:很多表一定要监控重复数据的,这点至关重要。关键指标监控数据同比环比监控2. 数据对账这点主要会体现到实时数据上,特别是Kafka数据落地,必须要有一个监控机制来知道我们的数据落地情况。当然离线数据同样需要数据对账,对账方法有很多,比如可以和业务库来对比。3. 性能监控我把这点理解为数据可用性
转载 2024-03-12 19:23:20
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本期,我们将围绕数据质量管理的流程及如何搭建数据质量管理平台展开阐述。可点击下方链接回顾上期内容。01如何制定数据质量管理流程通过分析数据质量相关理论体系,总结出“定义、测量、分析、整改、监控”五步法的质量管理流程,并明确各环节涉及的工作。流程一:定义在执行数据质量管控任务之前首先需要确定数据质量的管控范围与检核规则。并非所有的数据都需要进行数据质量管控,在选择范围时一般遵循两大原则:重要性原则:
DataEase开源数据可视化分析平台模板市场(https://dataease.io/templates/)于2022年6月正式发布。模板市场旨在为DataEase用户提供专业、美观、拿来即用的仪表板模板,方便用户根据自身的业务需求和使用场景选择对应的仪表板模板,并在优质模板的基础上轻松制作自己的仪表板。从2022年7月开始,我们将会与您分享当月的精选模板,以及基于该模板的数据展示过程,同时面向
数据质量:1/ 数据质量控制环节2/ 元数据管理数据质量包括:数据的完整性 数据自成体系、无数据缺失(包括实体记录缺失、字段信息缺失)数据一致性: 在整个数仓中,同一数据各主题、层次数据一致正确性: 在数仓各部分、确保数据不失真及时性: 整个数仓处理过程中,数据及时到位、及时反馈 数据质量的控制不只是在数据进入数仓后才开始,而是渗透到数据流通的各个环节:数据生产数据采集与同步数
转载 2024-08-21 23:25:07
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Mapreduce前提工作简单的来说map是大数据,reduce是计算<运行时如果数据量不大,但是却要分工做这就比较花时间了>首先想要使用mapreduce,需要在linux中进行一些配置:1.在notepad++里修改yarn-site.xml文件,新添加<property> <name>yarn.resourcemanager.hostname</n
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