数仓数据监控

原创 已于 2022-01-25 17:43:11 修改 · 2k 阅读 · 0 ·
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#数据仓库

于 2022-01-25 10:19:40 首次发布
本文介绍使用Flink构建电商实时数据仓库的同时，如何利用Prometheus与Grafana进行有效的监控，确保系统的稳定运行。此外，还涉及了Zabbix在API、proxy代理等层面的应用及睿象云告警系统的集成。
大数据实时数仓的数据质量监控解决方案
大模型大数据攻城狮的专栏
05-05 2216
实时数仓，简而言之，是一种能够以极低延迟处理和分析大规模数据的系统。与传统数据仓库主要处理历史数据、依赖批量ETL（Extract-Transform-Load）流程不同，实时数仓强调数据的即时性，支持从数据生成到分析结果输出的全流程在毫秒到秒级完成。它的核心价值在于为企业提供“实时洞察”，即在数据生成的同时快速转化为可执行的业务价值。以电商平台为例，实时数仓可以根据用户浏览和购买行为，动态调整推荐算法，确保用户在几秒内看到最相关的商品。这种能力直接影响用户体验和转化率。
数据仓库数据质量监控和处理方法最佳实践
大模型大数据攻城狮的专栏
03-21 633
指的是检查数据是否存在反常或者错误的情况，例如数值反常地过大或者过小，或者超过记录的波动值，对应的规则包括数值波动检查，最大值、最小值检查，跨表准确性等。指的是检查数据是否存在缺失的情况，这里的缺失可以是整个数据集的记录缺失，也可以是某个字段记录的缺失，对应的规则包括空值检查，表总行数检查。指的是检查数据是否符合规范，是否按照规定的格式存储，对应的规则包括正则表达式检查，字段长度检查，枚举集合检查，数值范围等。指的是检查哪些数据是重复数据或者数据的哪些属性是重复的，对应的规则例如主键唯一性检查。
基于Greenplum数仓监控解决方案（开源版本）
SaySyan的博客
05-31 833
Greenplum监控解决方案 基于Prometheus+Grafana+greenplum_exporter+node_exporter实现 关联图 一、基本概念 1.Prometheus ​ Prometheus时序数据库：存储的是时序数据，即按相同时序(相同名称和标签)，以时间维度存储连续的数据的集合，lPrometheus Server， 负责从 Exporter 拉取和存储监控数据，并提供一套灵活的查询语言（PromQL）供用户使用。 lExporter， 负责收集目标对象（host, cont
【数仓】数据质量监控
每天更新大数据面经和技术
08-03 2602
数据质量监控
监控数据仓库环境
nima_apple的博客
02-05 751
数据仓库监控指标 确定发生了什么增长，增长发生在什么地方，增长以什么速率发生 确定哪些数据正在被使用 估算最终用户得到的响应时间 确定谁在实际使用数据仓库 说明最终用户正在使用数据仓库中的多少数据 精确支出数据仓库何时被使用 监测数据仓库使用率水平 数据监控处理期间，可以建立的数据概要文件 数据仓库中所有表的目录 这些表的内容概要 数据仓库中表的增长情况概要 用于访问表的可用的索引目录 汇总表和汇总
数据仓库与数据仓库监控：实时检测问题与预警
AI天才研究院
12-27 756
1.背景介绍 数据仓库是一种用于存储和管理大量历史数据的系统，它通常用于支持企业的决策制定和数据分析。数据仓库监控是一种实时检测数据仓库中问题和预警的方法，它可以帮助企业及时发现问题并采取措施进行解决。 在本文中，我们将讨论数据仓库与数据仓库监控的相关概念，以及如何实现实时检测问题和预警。我们将从以下几个方面进行讨论： 背景介绍 核心概念与联系 核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详...
监控数据仓库
weixin_30361753的博客
06-20 178
通常，数据仓库环境中两种受监控的操作成分是存储于数据仓库中的数据和数据的使用。监控数据仓库环境中的数据是管理数据仓库环境的基本能力。通过监控数据仓库环境中的数据能取得一些重要信息，包括： ■ 识别发生了什么增长，增长发生在什么地方，增长以什么速率发生 ■ 识别正在使用什么数据。 ■ 估算最终用户得到的响应时间。 ■ 确定谁在实际使用数据仓库。 ■ 说明正在使用...
大数据-257 离线数仓 - 数据质量监控 监控方法 Griffin架构
最新发布
m0_74823705的博客
01-06 970
没有统一的数据管理平台和数据源头，数据全生命周期管理不完整，同时企业各信息系统的数据录入环节过于简单且手工参与较多，就数据本身而言，缺少是否重复、合法、对错等校验环节，导致各个系统的数据不够准确，格式混乱，各类数据难以集成和统一，没有质量控制导致海量数据因质量过低而被难以使用，且没有相应的数据管理流程。由于企业信息系统的孤立使用，各个业务系统或模块按照各自的需要录入数据，没有统一的录入工具和数据出口，业务系统不需要的信息就不录，造成同样的数据在不同的系统有不同的属性信息，数据完整性无法得到保障。
业务数仓的监控与优化
danevc的博客
01-14 1362
数据仓库的建设不是一蹴而就、一尘不变的，而是一个持续的过程，需要随着业务的变化而不断地进行衍进与迭代。它与业务一样在不断地生长和进化。在数据仓库建设过程中，参与建设的人员能力参差不齐，就会导致数仓在建设过程中多少存在一些问题，这种问题在初期由于没有下游或下游较少并不会有太大的影响，但经过长期的积累和应用问题就会被逐步放大，最终带来性能的影响与生产的延迟。
如何保障数仓数据质量？
04-02
### 如何保障数仓数据质量？ #### 一、有赞数据链路 为了理解如何确保数据仓库中的数据质量，我们首先要了解数据是如何流经整个系统并最终被利用起来的。有赞的数据链路是一个复杂而关键的过程，它涉及到多个层面...
数据仓库-数据质量监控
hsl971105的博客
08-25 758
为什么要做数据质量管理？ 提前发现问题，然后去解决，让数据更好的服务于业务。 什么时候开始做呢？ 搭建数仓过程中，就要开始做 数据质量管理。要先行 不能后做。数据质量是数据驱动决策的前提 数据质量需要关注的四个点：即完整性、准确性、一致性和及时性 完整性是指数据的记录和信息是否完整。一般会在数据接入的时候来做数据完整性校验 准确性是指数据中记录的信息和数据是否准确 一般准确性的监控多集中在对业务结果数据的监控，比如每日的活跃、收入等数据是否正常 一致性是指同一指标在不同地方的结果是否一致。
数据仓库【质量监控】
程序员学习圈
10-18 1084
1、监控 1.1 日常监控 1.2 数据对账 1.3 性能监控 2、告警 3、多数据源 3.1 规则引擎 3.1.1 Sql模板 3.1.2 元数据 3.1.3 自定义模板 3.2 执行引擎 3.2.1 Sql执行 3.2.2 直接获取数据量 3.3 算法执行引擎 3.4 多数据源 4、数据校验
【数仓】数据仓库的数据质量任务监控（四）
lsr40的博客
04-23 4548
我想在本文说说数据质量，ETL任务管理和监控 数仓系列： 【数仓】数据仓库的思考（一）：https://blog.youkuaiyun.com/lsr40/article/details/105576047 【数仓】数据仓库的建设（二）：https://blog.youkuaiyun.com/lsr40/article/details/105639190 【数仓】数据仓库的元数据管理（三）：https://...
大数据学习-hive（四：数仓搭建，数据监控，数据支持）
weixin_43446246的博客
07-27 893
数仓搭建，数据监控，数据支持
八、数据仓库详细介绍（监控告警）
潜行者
05-24 1877
在前边的章节，我们设计完存储模型，开发了 ETL 任务，并且配置好流程依赖，然后上调度系统，至此我们的数据仓库基本搭建完成，而且所有流程任务都可以自动化运转了。随着公司上线的数据处理任务越来越多，我们可以安排专门的运维人员定时监控任务执行情况，定时去检查终端应用，尽最大可能的发现问题（比如源数据迟到、数据量突增、异常数据或者开发考虑不周、有人修改代码且测试不充分、服务器异常、调度宕机等等），并且赶在业务使用前解决掉。不过技术人嘛，这种全靠人肉去监控的方法总感觉太低端，而且心里很不踏实。
数据仓库之数据质量监控
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Li_Jian_Hui_的博客
08-21 1万+
暂时定义为数仓的质量管理，完全可以定义为数据中台的质量管理。 数据质量的理解 数据质量的高低代表了该数据满足数据消费者期望的程度，这种程度基于他们对数据的使用预期。数据质量必须是可测量的，把测量的结果转化为可以理解的和可重复的数字，使我们能够在不同对象之间和跨越不同时间进行比较。 数据质量管理是通过计划、实施和控制活动，运用质量管理技术度量、评估、改进，进而保证数据的恰当使用。 数据质量维度 也有说是6个维度的，本文是5个维度 完备性（也可以理解为准确性） 有效性 及时性 一致性 完整性 气泡图如下
数据仓库与数据集成：数据质量管理与监控
AI天才研究院
12-31 1082
1.背景介绍 数据仓库和数据集成是现代企业和组织中不可或缺的技术。随着数据的规模和复杂性不断增加，数据质量管理和监控变得越来越重要。在这篇文章中，我们将深入探讨数据仓库和数据集成的核心概念，以及如何有效地管理和监控数据质量。 数据仓库是一个用于存储和管理组织的历史数据的系统。它通常包括大量的数据源，如销售数据、市场数据、财务数据等。数据仓库的主要目的是为企业和组织提供一个集中的数据资源，以便进...
数仓监控系统日常踩坑记录
python_tty的专栏
08-02 736
在airflow的基础上进行二次开发，因此使用airflow的命令启动webserver和scheduler，使用airflow webserver -D 参数的时候，webserver作为守护进程，但是进程偶尔会死掉，原因未解决 代码的try except 一定要处理好，其中有一个定时任务是请求第三方的api，平是都有数据，所以没有对空数据进行处理，有一天第三方的接口返回空数据，我们自己却没有...
数据仓库的数据质量管理：关键指标与监控方法
AI天才研究院
12-25 1279
1.背景介绍 数据仓库是企业和组织中的一个关键组件，它负责存储和管理大量的历史数据，以便进行数据分析和挖掘。数据仓库的数据质量对于数据分析的准确性和可靠性至关重要。因此，数据仓库的数据质量管理成为了一项重要的任务。 数据质量管理的目的是确保数据仓库中的数据的准确性、完整性、一致性和时效性，以便在数据分析和挖掘过程中得到正确的结果。数据质量管理涉及到多个方面，包括数据清洗、数据验证、数据转换、数...
电商数仓数据质量监控：Shell与HQL实践
"大数据项目之电商数仓...总结来说，这个大数据项目中的电商数仓质量监控方案，通过Shell和HQL工具，实现了对数据完整性的检查、一致性验证和重复性控制，从而确保了数据的高质量，为电商决策提供了可靠的数据支持。
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