开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

保障入湖数据的数据质量

保障入湖数据的数据质量是一个重要的问题，尤其是在数据驱动的时代。为了确保数据的质量，可以采取以下措施：

数据清洗：在将数据导入数据库之前，需要对数据进行清洗，以确保数据的准确性和一致性。数据清洗可以包括去除重复数据、填充缺失值、修正错误值等。
数据验证：在将数据导入数据库之前，需要对数据进行验证，以确保数据的准确性和一致性。数据验证可以包括数据格式验证、数据完整性验证等。
数据质量监控：在数据入湖之后，需要对数据进行监控，以确保数据的质量。数据质量监控可以包括数据异常检测、数据质量报告等。
数据治理：数据治理是一个重要的过程，可以确保数据的质量和一致性。数据治理可以包括数据标准化、数据规范化、数据模型设计等。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云数据库：https://cloud.tencent.com/product/dcdb
腾讯云数据仓库：https://cloud.tencent.com/product/dw
腾讯云数据集成：https://cloud.tencent.com/product/dts
腾讯云数据分析：https://cloud.tencent.com/product/dataanalysis
腾讯云数据安全：https://cloud.tencent.com/product/dsa

这些产品可以帮助企业保障数据的质量和一致性，并提供可靠的数据服务。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

基于Apache Hudi 的CDC数据入湖

这里可以看到对于ODS层的实时性不够，存在小时、天级别的延迟。而对ODS层这个延时可以通过引入Apache Hudi做到分钟级。 02 CDC数据入湖方法基于CDC数据的入湖，这个架构非常简单。...下图是典型CDC入湖的链路。上面的链路是大部分公司采取的链路，前面CDC的数据先通过CDC工具导入Kafka或者Pulsar，再通过Flink或者是Spark流式消费写到Hudi里。...这是阿里云数据库OLAP团队的CDC入湖链路，因为我们我们做Spark的团队，所以我们采用的Spark Streaming链路入湖。...整个入湖链路也分为两个部分：首先有一个全量同步作业，会通过Spark做一次全量数据拉取，这里如果有从库可以直连从库做一次全量同步，避免对主库的影响，然后写到Hudi。...上游是入湖的变化事件流，对上可以支持各种各样的数据引擎，比如presto、Spark以及云上产品；另外可以利用Hudi的增量拉取能力借助Spark、Hive、Flink构建派生表。

1.7K3 0

基于Apache Hudi 的CDC数据入湖

这里可以看到对于ODS层的实时性不够，存在小时、天级别的延迟。而对ODS层这个延时可以通过引入Apache Hudi做到分钟级。 2. CDC数据入湖方法基于CDC数据的入湖，这个架构非常简单。...下图是典型CDC入湖的链路。上面的链路是大部分公司采取的链路，前面CDC的数据先通过CDC工具导入Kafka或者Pulsar，再通过Flink或者是Spark流式消费写到Hudi里。...这是阿里云数据库OLAP团队的CDC入湖链路，因为我们我们做Spark的团队，所以我们采用的Spark Streaming链路入湖。...整个入湖链路也分为两个部分：首先有一个全量同步作业，会通过Spark做一次全量数据拉取，这里如果有从库可以直连从库做一次全量同步，避免对主库的影响，然后写到Hudi。...上游是入湖的变化事件流，对上可以支持各种各样的数据引擎，比如presto、Spark以及云上产品；另外可以利用Hudi的增量拉取能力借助Spark、Hive、Flink构建派生表。

1.1K1 0

COS 数据湖最佳实践：基于 Serverless 架构的入湖方案

这篇文章就数据湖的入湖管道为大家详细解答关于 COS 数据湖结合 Serverless 架构的入湖方案。...传统数据湖架构分入湖与出湖两部分，在上图链路中以数据存储为轴心，数据获取与数据处理其实是入湖部分，数据分析和数据投递其实算是数据出湖部分。...入湖部分是整个数据湖架构的数据源头入口，由于数据湖的高便捷可扩展等特性，它需要接入各种数据，包括数据库中的表（关系型或者非关系型）、各种格式的文件（csv、json、文档等）、数据流、ETL工具（Kafka...总结来看，整体数据湖链路中定制化程度最高，使用成本及代价最大的其实是数据入湖部分（指数据获取和入湖前的数据处理）。这块内容往往也是实现的数据湖架构比较核心的数据连接。...下面以数据湖入湖方案为突破点，为大家详细介绍基于 Serverless 架构下的 COS 数据湖解决方案。

1.8K4 0

腾讯大数据平台质量保障之道

引言：大数据时代，业界各巨头都在投入重兵打造自己的大数据平台，分析挖掘蕴藏在数据金矿中的价值。在腾讯，数平承建了公司级大数据平台，我们的测试团队也有幸一起搭上了大数据的航母。...TDW是整个数据处理最底层和核心的关键平台，基于hadoop和hive进行的大量优化、改造和重构，支持百PB级数据的离线存储和计算，为业务提供海量、高效、稳定的大数据平台支撑。...对于支撑如此海量大数据处理的核心分布式计算平台，质量保障面临非常大的挑战：开源Hadoop框架在8000+集群规模下，是否能稳定运行，业界没有先例。...因为大数据处理平台的一个特点就是数据和任务的多样性，各BG、各产品的数据和任务都是各不相同的，而且是在快速的变化中，用传统的测试手段不可能仿真构造。把现网资源为我所用是更有效的方法。...所以，我们也采取了相应的规避保障措施：权限隔离：为测试业务流单独创建权限，可严格保证测试操作对现网用户数据不造成破坏；同时测试权限分配相应的测试资源，对现网同等优先级业务不造成资源竞争影响。

1.3K5 0

Flink SQL Client实战CDC数据入湖

charset=utf8 stu3 10000 --meta meta.txt Copy 备注：如果要再次生成测试数据，则需要将自增id中的1改为比10000大的数，不然会出现主键冲突情况。...hudi数据湖创建kafka源表 create table stu3_binlog_source_kafka( id bigint not null, name string, school...image.png 统计数据入hudi情况 create table stu3_binlog_hudi_view( id bigint not null, name string, school...image.png 实时查看数据入湖情况接下来我们使用datafaker再次生成测试数据。...charset=utf8 stu3 100000 --meta meta.txt Copy 实时查看数据入湖情况 create table stu3_binlog_hudi_streaming_view

9032 0

算法基石：实时数据质量如何保障？

优酷视频搜索是文娱分发场最核心的入口之一，数据源多、业务逻辑复杂，尤其实时系统的质量保障是一个巨大挑战。如何保障数据质量，如何衡量数据变化对业务的影响？本文会做详细解答。...但是另一方面，这种庞大的流式计算和数据业务系统给质量保障带来了巨大的挑战。如何从 0 开始，建设实时数据的质量保障体系，同时保证数据对搜索引擎业务的平滑过渡？这是我们面临的挑战。...二、实时数据质量保障体系方案质量保障需要透过现象看本质。通过对架构和业务的分析，可以发现整个流式计算的业务系统有几个关键点：流式计算、数据服务、全链路、数据业务（包括搜索引擎的索引和摘要）。...整体的质量诉求可以归类为：基础数据内容质量的保障流式链路的数据正确性和及时性保障数据变化对业务效果的非负向的保障结合线上、线下、全链路闭环的理论体系去设计我们的整体质量保障方案，如下图所示： ?...所以中间层我们采用通用的规则和业务规则来做基础数据质量保障，同时对上下游数据内容变化进行 diff 对比，保障整个流程处理的准确性。

1.4K1 0

【数据湖】塑造湖：数据湖框架

大数据和数据湖的风险和挑战大数据带来的挑战如下：容量——庞大的数据量是否变得难以管理？多样性——结构化表格？半结构化 JSON？完全非结构化的文本转储？...准确性——当数据量不同、来源和结构不同以及它们到达湖的速度不同时，我们如何保持准确性和准确性？同时管理所有四个是挑战的开始。很容易将数据湖视为任何事物的倾倒场。...这些数据可能都是完全相关和准确的，但如果用户找不到他们需要的东西，那么湖本身就没有价值。从本质上讲，数据淹没是指数据量如此之大，以至于您无法找到其中的内容。...文件夹结构本身可以任意详细，我们自己遵循一个特定的结构：原始数据区域是进入湖的任何文件的着陆点，每个数据源都有子文件夹。...我们创建的框架或我们赋予它的过程没有什么复杂的，但是让每个人都了解它的意图和数据湖的一般用途是非常重要的。

5972 0

基于Flink CDC打通数据实时入湖

照片拍摄于2014年夏，北京王府井附近大家好，我是一哥，今天分享一篇数据实时入湖的干货文章。...在构建实时数仓的过程中，如何快速、正确的同步业务数据是最先面临的问题，本文主要讨论一下如何使用实时处理引擎Flink和数据湖Apache Iceberg两种技术，来解决业务数据实时入湖相关的问题。...3，数据入湖任务运维在实际使用过程中，默认配置下是不能够长期稳定的运行的，一个实时数据导入iceberg表的任务，需要通过至少下述四点进行维护，才能使Iceberg表的入湖和查询性能保持稳定。...并增加小文件监控、定时任务压缩小文件、清理过期数据等功能。 2，准实时数仓探索本文对数据实时入湖从原理和实战做了比较多的阐述，在完成实时数据入湖SQL化的功能以后，入湖后的数据有哪些场景的使用呢？...下一个目标当然是入湖的数据分析实时化。比较多的讨论是关于实时数据湖的探索，结合所在企业数据特点探索适合落地的实时数据分析场景成为当务之急。

1.5K2 0

数据湖（一）：数据湖概念

数据湖概念一、什么是数据湖数据湖是一个集中式的存储库，允许你以任意规模存储多个来源、所有结构化和非结构化数据，可以按照原样存储数据，无需对数据进行结构化处理，并运行不同类型的分析对数据进行加工，例如：大数据处理...无法复用目前已经非常成熟的基于离线数仓的数据血缘、数据质量管理体系。需要重新实现一套数据血缘、数据质量管理体系。Kafka不支持update/upsert，目前Kafka仅支持append。...数据湖技术可以很好的实现存储层面上的“批流一体”，这就是为什么大数据中需要数据湖的原因。...三、数据湖与数据仓库的区别数据仓库与数据湖主要的区别在于如下两点：存储数据类型数据仓库是存储数据，进行建模，存储的是结构化数据；数据湖以其本源格式保存大量原始数据，包括结构化的、半结构化的和非结构化的数据...因为数据湖是在数据使用时再定义模型结构，因此提高了数据模型定义的灵活性，可满足更多不同上层业务的高效率分析诉求。图片图片

1.3K9 2

Flink CDC + Hudi 海量数据入湖在顺丰的实践

image.png 上图为 Flink + Canal 的实时数据入湖架构。...Upsert 或 Merge 写入才能剔除重复的数据，确保数据的最终一致性；需要两套计算引擎，再加上消息队列 Kafka 才能将数据写入到数据湖 Hudi 中，过程涉及组件多、链路长，且消耗资源大...上述整个流程中存在两个问题：首先，数据多取，存在数据重复，上图中红色标识即存在重复的数据；其次，全量和增量在两个不同的线程中，也有可能是在两个不同的 JVM 中，因此先发往下游的数据可能是全量数据，也有可能是增量数据...如果下发的是全量采集到的数据，且此前没有 Binlog 数据下发，则将这条数据的 GTID 存储到 state 并把这条数据下发；如果 state 不为空且此条记录的 GTID 大于等于状态中的 GTID...，也将这条数据的 GTID 存储到 state 并把这条数据下发；通过这种方式，很好地解决了数据冲突的问题，最终输出到下游的数据是不重复且按历史顺序发生的。

1.2K2 0

基于Apache Hudi + Flink的亿级数据入湖实践

本次分享分为5个部分介绍Apache Hudi的应用与实践 •实时数据落地需求演进•基于Spark+Hudi的实时数据落地应用实践•基于Flink自定义实时数据落地实践•基于Flink+Hudi的应用实践...总的来说，实时平台输出高度聚合后的数据给用户，已经满足不了需求，用户渴求更细致，更原始，更自主，更多可能的数据而这需要平台能将实时数据落地至离线数仓体系中，因此，基于这些需求演进，实时平台开始了实时数据落地的探索实践...•ETL逻辑能够嵌入落数据任务中•开发入口统一我们当时做了通用的落数据通道，通道由Spark任务Jar包和Shell脚本组成，数仓开发入口为统一调度平台，将落数据的需求转化为对应的Shell参数，启动脚本后完成数据的落地...当时Flink+Hudi社区还没有实现，我们参考Flink+ORC的落数据的过程，做了实时数据落地的实现，主要是做了落数据Schema的参数化定义，使数据开发同事能shell化实现数据落地。 4....，报表数据给出的稳定性能有一个较大的提升。

8573 1

数据湖

中的数据 >全链路依赖消息队列的实时计算可能因为数据的时序性导致结果不正确 4.数据湖 >支持数据高效的回溯能力 >支持数据的更新 >支持数据的批流读写 >支持实现分钟级到秒级的数据接入，实效性和Kappa...架构比略差下面我们看下网上对于主流数据湖技术的对比 ?...从上图中我们可以看到hudi和iceberg的功能较齐全，下面我们将从如下几方面来 1.元数据打通 2.flink读写数据湖 3.增量更新 4.对事务的支持 5.对于写入hdfs小文件合并的支持 6.湖中的数据和仓中的数据的联通测试...7.高效的回缩能力 8.支持Schema变更 9.支持批流读写 9.支持批流读写说完了技术体现，下面我们在简单说一下数据湖和数仓的理论定义数据湖其实数据湖就是一个集中存储数据库，用于存储所有结构化和非结构化数据...数据湖可用其原生格式存储任何类型的数据，这是没有大小限制。数据湖的开发主要是为了处理大数据量，擅长处理非结构化数据。我们通常会将所有数据移动到数据湖中不进行转换。

6313 0

质量保障的拓展实践

完善的计划和执行的质量保证流程不仅可以确保产品的质量，还可以确保产品的成功和平稳的业务运营。获得高质量产品的方法是制定有效的质量保证流程。以下是一些实践，它们将有助于团队质量保证中获得期望的结果。...外包质量检查企业可以从质量检查中获得许多好处。因此，需要有一支专门的内部质量检查团队。这将使组织在竞品中脱颖而出，并提高业务的投资回报率。...少一件事情担心，因为这项工作将由质量检查专业人员来照顾。外包可以让内部质量团队更专注于核心业务流程。更多整合质量保障团队需要找到新的技术和工具，并将其带入团队，以增加质量保证部门的开发流程。...应该让测试人员在SDLC或测试生命周期的不同阶段进行严格质量检查，这将以更快的速度获得关键的信息反馈。高度重视质量检查为了从质量检查中获得更多收益，将质量保证作为重中之重很重要。...通过不同的手段保证软件质量，如代码审查如何保证软件质量、软件测试中质量优于数量、5种促进业务增长的软件测试策略。

3522 0

【数据湖架构】Hitchhiker的Azure Data Lake数据湖指南

数据湖漫游指南文件大小和文件数文件格式分区方案使用查询加速我如何管理对我的数据的访问？我选择什么数据格式？如何管理我的数据湖成本？如何监控我的数据湖？...ADLS Gen2 何时是您数据湖的正确选择？设计数据湖的关键考虑因素术语组织和管理数据湖中的数据我想要集中式还是联合式数据湖实施？如何组织我的数据？...出现的一个常见问题是何时使用数据仓库与数据湖。我们敦促您将数据湖和数据仓库视为互补的解决方案，它们可以协同工作，帮助您从数据中获得关键见解。数据湖是存储来自各种来源的所有类型数据的存储库。...设计数据湖的关键考虑因素# 当您在 ADLS Gen2 上构建企业数据湖时，了解您对关键用例的需求很重要，包括我在数据湖中存储了什么？我在数据湖中存储了多少数据？...该层中的数据资产通常受到高度管理和良好记录。例如。业务部门的高质量销售数据（即与其他需求预测信号（如社交媒体趋势模式）相关的丰富数据区域中的数据），用于预测分析以确定下一财政年度的销售预测。

9092 0

数据湖和数据中台的区别数据湖和数据中台的应用

我们生活在数据的时代，多了解一些数据方面的知识，能够帮助自己更好的发展，还能够推动企业的发展，相信很多人都知道数据湖和数据中台，因为它们在日常生活当中是比较常见的，以下就是关于数据湖和数据中台的区别。...数据湖和数据中台的区别数据湖和数据中台听起来有些相似，但是数据湖和数据中台的区别还是挺大的。数据湖主要用来存储数据，这些数据是原始格式的，数据湖能够存储结构化的数据、二进制数据等等。...数据湖和数据中台的应用数据湖能够应用的领域是非常广泛的，它能够构建数据收集和数据服务等等，所以能够应用在物流的领域，因为物流的数据是非常多，而且变化会非常的快，而数据库则可以将平台的数据进行整合。...数据湖还可以应用在交付领域和制造领域等等。而数据中台可以应用在企业的管理当中，它可以解决各部门数据重复开发的问题，而且有些数据使用成本是比较高的，但是数据中台的成本并不是特别的高。...数据湖和数据中台的区别是什么呢？

2K3 0

【数据湖仓】数据湖和仓库：范式简介

博客系列数据湖和仓库第 1 部分：范式简介数据湖和仓库第 2 部分：Databricks 和雪花数据湖和仓库第 3 部分：Azure Synapse 观点两种范式：数据湖与数据仓库基于一些主要组件的选择...数据存储层（蓝色）通常至少包括：原始（也称为青铜）——未处理的源数据，按原样存储精炼（银）——经过初步清理和标准化的质量验证数据。数据通常尚未修剪。已发布（金）——经过处理、组合和丰富的数据。...数据湖：去中心化带来的自由数据湖范式的核心原则是责任分散。借助大量工具，任何人都可以在访问管理的范围内使用任何数据层中的数据：青铜、白银和黄金。...结论：数据湖和数据仓库在这篇文章中，我们讨论了数据仓库和基于数据湖的解决方案的基本方法或范式的差异。基于数据仓库的解决方案通常是集中式的，而数据湖解决方案则分散到核心。...原则上，您可以纯粹在数据湖或基于数据仓库的解决方案上构建云数据分析平台。我见过大量基于数据湖工具的功能齐全的平台。在这些情况下，可以使用特定于用例的数据库数据集市来提供信息，而根本不需要数据仓库。

5971 0

数据湖和数据仓库的区别数据湖和数据仓库的应用如何

我们在进行很多工作的时候，经常就需要用到数据，因为数据是比较准确的，它能够整合很多的资源，这对于企业今后的发展和管理是非常有利的。那么，数据湖和数据仓库的区别是什么呢？...数据湖和数据仓库的区别我们都知道，数据是无处不在的。数据湖和数据仓库的区别是什么呢？...数据湖主要用来集中存储数据，它就像是一个存储数据库，它可以存储非结构化和结构化的数据，而且经常会用来处理非结构化的数据，数据湖当中的元素是非常好查找的，因为它们有对应的标识符。...数据湖和数据仓库的应用如何数据湖的应用领域是非常广泛的，它可以应用在物流的领域，还可以应用在制造领域等等，数据仓库应用的领域也非常的广，因为数据仓库的容量是非常大的，它可以应用在各大企业的运营当中，很多的企业在进一步的发展之前...数据湖和数据仓库的区别并不是特别的大，它们两者对于社会的发展都是非常有帮助的，因为数据的分析是非常客观的，数据湖和数据仓库能够为大家提供大量的数据，从而进行正确的决策。

1.5K3 0

数据湖技术架构是什么数据湖对企业的作用

我们经常会听见数据中心和数据库，因为它在我们的生活当中无处不在，但是很多人可能并不知道数据湖是什么，因为在日常生活中，数据湖似乎并不常见，但是它运用的领域是非常多的，下面将为大家介绍数据湖技术架构。...数据湖技术架构是什么不管是数据中心还是数据库，它们都有自己的技术架构，数据湖技术架构是什么？...在数据湖的架构当中，较低级别的数据一般是空闲的。如果大家想要知道具体的数据湖技术构架，可以借助图层来理解。数据湖对企业的作用数剧湖对于企业的作用是比较多的。...现在的数据湖使用的成本并不高，而且数据湖能够适应企业的一切变化，所以数据湖是比较灵活的。上面和大家介绍了数据湖技术架构，理解数据湖的技术架构，能够帮助大家更好的理解数据湖，它的技术架构是比较简单的。...我们现在的生活是离不开数据的，数据湖对于企业的作用非常的多，很多企业的发展都离不开数据支持。

6952 0

漫谈“数据湖”

一、数据湖概念的提出数据湖这一概念，最早是在2011年由CITO Research网站的CTO和作家Dan Woods首次提出。...其比喻是：如果我们把数据比作大自然的水，那么各个江川河流的水未经加工，源源不断地汇聚到数据湖中。业界便对数据湖一直有着广泛而不同的理解和定义。...3）延迟绑定数据湖提供灵活的，面向任务的数据编订，不需要提前定义数据模型。三、数据湖优缺点任何事物都有两面性，数据湖有优点也同样存在些缺点。优点包括：数据湖中的数据最接近原生的。...数据湖提供了全局的、统一的企业级数据概览视图，这对于数据质量、数据安全..直到整体的数据治理，甚至提高到数据资产层面都大有裨益。...4.6 数据湖 vs 数据安全数据湖中存放有大量原始及加工过的数据，这些数据在不受监管的情况下被访问是非常危险的。这里是需要考虑必要的数据安全及隐私保护问题，这些是需要数据湖提供的能力。

1.6K3 0

漫谈“数据湖”

数据湖数据湖这一概念，最早在2011年首次提出由CITO Research网站的CTO和作家Dan Woods提出的。...其比喻是：如果我们把数据比作大自然的水，那么各个江川河流的水未经加工，源源不断地汇聚到数据湖中。业界便对数据湖一直有着广泛而不同的理解和定义。...延迟绑定数据湖提供灵活的，面向任务的数据编订，不需要提前定义数据模型。 2 数据湖优缺点任何事物都有两面性，数据湖有优点也同样存在些缺点。优点：数据湖中的数据最接近原生的。...优点：数据湖提供了全局的、统一的企业级数据概览视图，这对于数据质量、数据安全..直到整体的数据治理，甚至提高到数据资产层面都大有裨益。...数据湖 vs 数据安全数据湖中存放有大量原始及加工过的数据，这些数据在不受监管的情况下被访问是非常危险的。这里是需要考虑必要的数据安全及隐私保护问题，这些是需要数据湖提供的能力。

1K3 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭