dolphinscheduler数据质量配置
时间: 2023-08-26 20:09:12 浏览: 119
根据引用[1]和引用[2]的内容,dolphinscheduler数据质量的配置包括以下几个方面:
1. 在命令中配置相关参数,如--master、--deploy-mode、--driver-cores、--driver-memory、--num-executors、--executor-cores、--executor-memory等,用于指定任务的运行环境和资源分配。
2. 在配置文件dolphinscheduler_env.sh中设置SPARK_HOME2和HADOOP_USER_NAME等环境变量,用于指定Spark和Hadoop的安装目录和部署用户。
3. 在配置文件common.properties中设置data-quality.jar.name,用于指定数据质量jar包的名称。
4. 给执行租户赋权,添加hadoop部署用户组,比如租户dolphin,hadoop部署用户组为bigdata,可以使用命令sudo usermod -a -G bigdata dolphin来添加用户组。
5. 定义质量节点测试,可以根据官网提供的操作指南进行配置和操作。
关于具体的数据质量配置操作,可以参考引用[3]中提到的官网资料,根据校验公式和期望值类型等参数进行配置。例如,校验方式为[Expected-Actual],操作符为>,阈值为0,期望值类型为固定值=9,那么如果实际值大于9,则任务被判定为失败。
总之,dolphinscheduler数据质量的配置需要在命令、配置文件和官网指南中进行相应的设置和操作。
相关问题
dolphinscheduler数据质量
### 回答1:
DolphinScheduler 平台提供了一些数据质量相关的功能来保证数据的准确性和一致性:
1. 数据校验:平台提供了数据校验的功能,可以对数据进行校验和验证,确保数据的正确性。用户可以通过配置验证规则和条件来实现数据的有效性验证。
2. 数据监控:平台提供了数据监控的功能,可以监控数据的状态和变化。用户可以通过配置监控规则和条件来实现数据的实时监控和报警。
3. 数据清洗:平台提供了数据清洗的功能,可以对数据进行清洗和处理,确保数据的一致性和完整性。用户可以通过配置清洗规则和条件来实现数据的清洗和处理。
4. 数据血缘追踪:平台提供了数据血缘追踪的功能,可以追踪数据的来源和去向,确保数据的溯源和追踪。用户可以通过配置数据血缘规则和条件来实现数据的追踪和溯源。
综上所述,DolphinScheduler 平台提供了一系列的数据质量相关的功能,可以帮助用户保证数据的准确性和一致性。
### 回答2:
DolphinScheduler是一款开源的分布式数据工作流调度系统,可以帮助用户实现数据流的自动化调度和管理。它具备高性能、高可靠、高可扩展性等特点,提供了丰富的功能来保证数据质量。
首先,DolphinScheduler提供了灵活的任务调度功能,可以根据用户的需求和设置实现定时、周期性或事件驱动的数据处理任务。这样可以确保数据按时、按需提供,避免了数据延迟或数据丢失的问题,保证了数据质量。
其次,DolphinScheduler支持多种数据处理任务,如数据抽取、清洗、转换、计算、加载等,可以满足不同场景下的数据质量要求。用户可以根据实际需求选择合适的任务,进行数据质量保障。
此外,DolphinScheduler还提供了数据监控和告警功能。用户可以通过监控数据任务的执行情况、任务的状态、产生的数据指标等,对数据质量进行实时监控。同时,系统也支持设置预警规则和告警方式,如邮件、短信等,一旦发现数据质量异常,及时通知相关人员进行处理。
最后,DolphinScheduler还提供了任务依赖和失败重试的功能,确保数据的完整性和准确性。任务依赖可以设置数据流的依赖关系,保证数据按照正确的顺序进行处理;而失败重试功能可以在任务执行失败时自动重试,确保数据处理过程中的错误得到及时修复,保障数据质量。
综上所述,DolphinScheduler通过灵活的任务调度、多种数据处理任务、数据监控和告警、任务依赖和失败重试等功能,为用户提供了全面的数据质量保障。用户可以根据实际需求和场景,灵活配置系统,确保数据的准确性、完整性和时效性。
### 回答3:
DolphinScheduler是一种用于管理和调度大数据处理任务的开源工具,其在保障数据质量方面具有以下特点。
首先,DolphinScheduler提供了丰富的任务调度功能,能够确保数据按时、准确地进行处理。用户可以根据任务的优先级和依赖关系设置调度策略,保证任务之间的数据流动顺利进行。同时,DolphinScheduler还提供了任务失败重试和告警功能,可以及时发现和解决数据处理过程中的异常情况,从而保证数据质量。
其次,DolphinScheduler支持多种数据处理任务类型,包括数据清洗、转换、计算和分析等,这样可以满足不同数据质量需求。用户可以灵活地配置任务参数,如输入数据源、输出数据目的地和数据处理算法等,确保数据在处理过程中不会丢失、损坏或篡改,从而保证数据质量。
此外,DolphinScheduler还提供了任务监控和日志管理功能,使用户可以实时监控任务的执行情况。通过查看任务的运行日志和监控指标,用户可以了解任务的处理过程和结果,及时发现数据质量问题,并进行相应的处理和优化,确保数据质量不受损。
最后,DolphinScheduler提供了可视化的任务编排和调度界面,使用户可以直观、方便地管理和配置数据处理任务。用户可以通过图形化界面进行任务的创建、编辑和调度,降低了使用门槛,提高了数据质量管理的效率和准确性。
总之,DolphinScheduler通过丰富的任务调度功能、多样化的任务类型支持、实时的任务监控和日志管理、以及可视化的任务编排界面等特点,能够提供高效、可靠的数据质量管理解决方案。
dolphinscheduler数据迁移
我们可以通过以下步骤进行DolphinScheduler数据迁移:
1. 备份源数据库:在开始迁移之前,确保先对源数据库进行备份,以防发生意外情况。
2. 创建目标数据库:在目标服务器上创建一个新的空白数据库,用于存储迁移后的数据。
3. 导出源数据:使用源数据库的导出工具(例如mysqldump)将需要迁移的数据导出到一个文件中。
4. 导入数据到目标数据库:将导出的数据文件复制到目标服务器上,并使用目标数据库的导入工具(例如mysql)将数据导入到目标数据库中。
5. 迁移配置文件:将DolphinScheduler的配置文件从源服务器复制到目标服务器上,确保配置文件中的数据库连接信息正确。
6. 迁移任务和调度信息:将源服务器上DolphinScheduler的任务和调度信息导出到一个文件中,然后将该文件复制到目标服务器上,并使用DolphinScheduler的导入工具将任务和调度信息导入到目标服务器中。
7. 启动目标服务器:在目标服务器上启动DolphinScheduler,并确保所有配置和数据都已正确迁移。
请注意,以上步骤仅适用于MySQL数据库,如果您使用其他类型的数据库,请根据相应的数据库类型做出相应的调整。另外,在进行任何迁移操作之前,请务必备份所有相关数据,以防止数据丢失。