"数据质量监控平台是一个用于确保金融大数据质量的系统,旨在通过自定义监控规则、告警机制和问题追踪实现全面个性化的监控效果。该平台针对多样化的数据源,如Hive、Mysql、Kafka和Storm,提供了一整套流程,包括项目背景与目标、产品需求、架构设计、功能设计以及使用实例。特别强调了业务定制能力,通过Griffin框架,增加了适用于金融行业的规则引擎、JOB引擎、告警引擎和监控结果分析。在规则方面,除了Griffin原有的精确性和描述性检查外,还引入了金融数据的五个特性:一致性、唯一性、精确性、完整性和合法性,以及时效性,共11个细化规则。此外,规则引擎支持动态上下架,实现了规则的热插拔。作业调度也进行了改造,支持按作业调度结果执行和按时间两种方式。"
本文将深入探讨数据质量监控平台的关键知识点。
1. **项目背景与目标**:随着金融业务的快速发展和数据源的多样化,数据质量监控平台成为防止低质量数据影响决策的重要工具。其目标是确保数据质量,实现对数据的全面个性化监控,包括自定义检查规则、告警、异常分析和问题跟踪。
2. **产品需求**:平台需支持开发人员定义自己的监控规则,以适应不同业务场景,并具备告警机制,以便在发现问题时及时通知相关人员。同时,需要有异常分析功能,帮助定位和解决数据质量问题。
3. **架构设计**:架构应具备灵活性,能够适应不断变化的数据源和业务需求。提及的Griffin框架可能是一个核心组件,用于构建规则引擎、JOB引擎、告警引擎和分析模块。
4. **功能设计**:主要包括选择监控类型、选择监控的表、生成监控规则、触发监控job以及告警和分析。这些功能形成一个完整的监控流程,从设置监控条件到接收告警并分析问题。
5. **业务定制**:金融行业有其特定的数据质量标准,因此平台需要能够根据这些标准进行定制。例如,添加了对数据一致性的检查,确保数据在不同来源间的一致;唯一性检查确保每个记录的唯一性;精确性检查确保数据的准确性;完整性检查避免数据丢失;合法性检查确保数据符合法规要求;而时效性检查则关注数据的新鲜度。
6. **规则引擎与作业调度**:规则引擎允许用户灵活地添加或移除规则,实现“热插拔”。作业调度的改造则意味着平台可以根据作业完成情况或预设时间触发监控任务,提高了监控的实时性和效率。
7. **告警与分析**:告警机制在发现问题时迅速通知相关人员,而分析功能则有助于理解问题的根源,推动问题的解决。
总结来说,数据质量监控平台是一个综合性的解决方案,它结合了定制化规则、灵活的架构和强大的告警与分析功能,以满足金融领域对大数据质量的严格要求。通过这样的平台,金融机构可以更好地管理和保障其数据质量,从而做出更准确的业务决策。