Apache DolphinScheduler 数据质量检查全解析-优快云博客

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Apache DolphinScheduler 数据质量检查全解析

dolphinscheduler Apache DolphinScheduler is the modern data orchestration platform. Agile to create high performance workflow with low-code 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/do/dolphinscheduler

数据质量检查概述

在现代数据工程实践中，数据质量检查是确保数据可靠性的关键环节。Apache DolphinScheduler 提供了一套完整的数据质量检查解决方案，帮助用户在数据集成和处理过程中验证数据的准确性。

核心功能特点

多维度检查：支持单表检查、多表对比、自定义SQL检查等多种检查模式
灵活配置：提供丰富的校验方式和操作符组合
智能告警：根据检查结果自动触发告警或阻断流程
结果可视化：直观展示检查结果和规则详情

数据质量检查原理

执行流程解析

任务定义阶段：用户在界面配置检查规则，参数保存在TaskParam中
任务分发阶段：Master节点解析参数并封装为DataQualityTask下发至Worker
任务执行阶段：Worker执行检查并将结果写入t_ds_dq_execute_result表
结果处理阶段：Master读取结果并根据配置的阈值和策略进行判断

校验逻辑详解

校验公式采用统一格式：[校验方式][操作符][阈值]，当结果为真时触发失败策略

校验方式类型

期望值-实际值：Expected-Actual
实际值-期望值：Actual-Expected
百分比比较：Actual/Expected×100%
差值百分比：(Expected-Actual)/Expected×100%

操作符支持

支持=、>、>=、<、<=、!=六种比较操作符

期望值来源

固定值
各类均值（日/周/月/近7天/近30天）
源表/目标表总行数

单表检查实战指南

1. 空值检查

应用场景：验证关键字段的空值率是否在允许范围内

实现原理：

-- 空值统计SQL
SELECT COUNT(*) AS miss FROM ${src_table} 
WHERE (${src_field} is null or ${src_field} = '') 
AND (${src_filter})

-- 总行数统计SQL  
SELECT COUNT(*) AS total FROM ${src_table} 
WHERE (${src_filter})

配置要点：

选择需要检查的列
设置合理的空值率阈值
根据业务需求选择失败策略

2. 及时性检查

应用场景：确保数据在预期时间范围内完成处理

关键参数：

起始/结束时间：定义检查时间窗口
时间格式：需与实际数据格式匹配
预期数据量：设置最小数据量阈值

3. 字段长度校验

应用场景：验证字符串字段长度是否符合规范

特殊配置：

逻辑操作符：定义长度比较规则
字段长度限制：设置允许的最大/最小长度

4. 唯一性校验

应用场景：检查主键或业务键是否重复

技术实现：通过COUNT DISTINCT与总行数比较判断重复率

5. 正则表达式校验

应用场景：验证数据格式规范性（如邮箱、电话等）

关键参数：

正则表达式：定义格式规则
样本数据：^[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}$（邮箱格式）

6. 枚举值校验

应用场景：验证字段值是否在预定义范围内

配置技巧：

枚举值列表用英文逗号分隔
支持数值型和字符型枚举值

7. 表行数校验

应用场景：监控数据量波动

高级用法：可与历史均值比较判断数据增长异常

8. 自定义SQL检查

应用场景：实现复杂业务规则检查

最佳实践：

-- 示例：统计最大值
SELECT MAX(salary) AS max_salary FROM ${src_table}

注意事项：

SQL必须返回单行单列统计结果
使用${src_table}作为表名占位符

多表检查实战指南

1. 准确性检查

应用场景：验证数据迁移或ETL过程中的数据一致性

实现原理：通过JOIN操作比较两表关键字段的匹配情况

配置要点：

设置源表和目标表的关联字段
定义比较操作符（=、!=等）
配置差异容忍阈值

2. 两表值比对

应用场景：验证聚合指标的准确性

典型用例：

比较源表和目标表的金额总和
验证记录数差异率

SQL示例：

-- 源表统计
SELECT SUM(amount) AS total_amount FROM ${src_table}

-- 目标表统计  
SELECT SUM(amount) AS target_amount FROM ${target_table}

检查结果管理

结果查看

系统提供直观的结果展示界面，包括：

检查项概述
实际值与期望值对比
检查状态（成功/失败）

规则管理

支持检查规则的：

创建与编辑
版本管理
复用与共享

最佳实践建议

环境配置：
- 确保Spark 2.4.0环境可用
- 按需添加JDBC驱动
- 正确配置Hive元数据访问
检查策略：
- 关键字段设置严格策略（阻断）
- 次要字段采用告警策略
- 定期检查与实时检查结合
性能优化：
- 为检查字段添加索引
- 合理设置过滤条件缩小检查范围
- 避免高峰时段执行大规模检查
维护建议：
- 定期审查检查规则有效性
- 建立规则变更审批流程
- 监控检查任务执行情况

通过合理配置Apache DolphinScheduler的数据质量检查功能，企业可以构建完善的数据质量监控体系，确保数据资产的可靠性和准确性。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考