Qualitis数据质量管理系统安装配置完全指南

Qualitis数据质量管理系统安装配置完全指南

Qualitis Qualitis is a one-stop data quality management platform that supports quality verification, notification, and management for various datasource. It is used to solve various data quality problems caused by data processing. https://github.com/WeBankFinTech/Qualitis Qualitis 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/qu/Qualitis

项目基础介绍与编程语言

Qualitis 是一个一站式的数据质量管理平台,它支持对不同数据源的质量验证、通知与管理,旨在解决因数据处理引发的各种数据质量问题。此项目采用Java作为主要编程语言,并且基于Spring Boot框架构建,确保了系统的高效性与易扩展性。它还集成了Linkis平台来提交数据质量模型任务,为用户提供数据质量模型构建、执行、验证以及报告生成等功能。

关键技术和框架

  • Spring Boot: 作为一个轻量级的Spring框架,简化了创建独立、生产级别的基于Spring的应用程序的过程。
  • Linkis: 提供数据计算能力,支持数据质量模型的任务执行。
  • 数据质量管理功能: 包括数据质量模型定义、调度、报告生成、日志管理和异常数据管理等。
  • 企业级特性: 支持金融级别的资源隔离、访问控制,适用于高并发、高性能、高可用场景。

安装和配置指南

准备工作

  1. 环境要求: 确保你的开发或部署环境中已安装好JDK 8及以上版本。
  2. Git: 安装Git用来克隆项目代码。
  3. IDE: 推荐使用IntelliJ IDEA或Eclipse等支持Maven的Java IDE。
  4. Maven: 用于项目的构建和依赖管理,确保版本在3.6以上。

克隆项目

打开终端或命令提示符,运行以下命令下载项目源码:

git clone https://github.com/WeBankFinTech/Qualitis.git

环境配置

  1. 修改配置文件:进入Qualitis根目录,找到相应的配置文件,例如application.properties或配置文件夹内的特定配置文件。依据你的实际环境,可能需要调整数据库连接信息、服务端口等基本配置。

  2. 数据库准备:Qualitis需要数据库存储配置信息和数据质量检查结果。推荐使用MySQL,并按照项目文档中指定的SQL脚本初始化数据库。

构建项目

使用Maven进行项目构建:

mvn clean package

这将会编译源代码,运行测试(如果存在),并打包成可部署的jar文件。

运行应用

找到构建后生成的jar文件,通常位于target目录下,如qualitis-<version>.jar,通过以下命令启动应用:

java -jar target/qualitis-<version>.jar

访问与配置完成

  • 应用启动成功后,您可以通过浏览器访问其提供的界面,默认情况下通常是http://localhost:8080
  • 根据项目文档进一步完成必要的前端配置或集成其他服务,比如DataSphere Studio或Linkis的配置,以实现全部功能。

请注意,具体配置细节可能会随项目版本更新而有所变化,务必参考最新的官方文档进行操作。上述步骤为大致流程,具体配置过程中可能还需处理证书、安全性设置等额外步骤。

Qualitis Qualitis is a one-stop data quality management platform that supports quality verification, notification, and management for various datasource. It is used to solve various data quality problems caused by data processing. https://github.com/WeBankFinTech/Qualitis Qualitis 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/qu/Qualitis

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

为确保Qualitis在高并发场景下的数据质量校验性能,你需要对平台进行一系列的优化配置。首先,确保你的硬件资源充足,例如足够的CPU核心和足够的内存空间,以便能够处理并行任务。在软件层面,你可以按照以下步骤进行配置: 参考资源链接:[Qualitis单机版安装指南数据质量管理平台](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/5vxcpmna32?spm=1055.2569.3001.10343) 1. 配置JDK:确保安装了JDK 1.8.0_141或更高版本,因为较新版本的JDK对性能有显著的改进。在`application-dev.yml`中适当增加JVM堆内存(-Xmx和-Xms参数),以减少垃圾回收的频率。 2. MySQL数据库优化:对于高并发环境,调整MySQL配置,比如增加InnoDB缓冲池大小(innodb_buffer_pool_size),设置合理的线程缓存大小(thread_cache_size),以及调整连接参数(max_connections)来防止过多的线程创建导致性能下降。 3. 高性能Linkis集成:由于Qualitis依赖Linkis进行数据计算,因此Linkis的配置至关重要。根据你的数据处理需求调整Linkis的执行器数量、线程池大小等参数。另外,确保Spark或所需的计算引擎配置得当,以利用集群的计算能力。 4. 数据质量管理策略:合理规划数据质量校验任务的执行计划,避免在高并发时段安排大规模校验任务。使用合理的数据分片策略,分散校验任务至不同的计算节点,以平衡负载。 5. 监控和日志分析:利用Qualitis和Linkis提供的监控工具,实时观察系统状态,包括任务执行情况、资源使用率等。对于出现的性能瓶颈,通过日志分析找出问题所在,及时进行调优。 6. 使用缓存技术:对于经常访问且不经常变化的数据,使用缓存技术,如Redis,减少数据库的直接访问次数,提高数据访问速度。 7. 系统扩展性:如果发现系统资源是性能瓶颈,应考虑水平扩展Qualitis和Linkis服务。在多个服务器上部署Qualitis和Linkis实例,使用负载均衡器均匀分配请求。 以上步骤能够帮助你在高并发场景下,保证数据质量校验的性能。为了更深入理解这些步骤的应用和效果,建议仔细阅读《Qualitis单机版安装指南数据质量管理平台》,它将引导你完成整个优化过程,并提供更多细节和高级配置选项。 参考资源链接:[Qualitis单机版安装指南数据质量管理平台](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/5vxcpmna32?spm=1055.2569.3001.10343)
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