23、数据生命周期管理：挑战与应对

数据生命周期管理：挑战与应对

1. 外部数据的挑战

当依赖外部数据驱动应用程序时，我们实际上依赖于这些数据的质量和稳定性。由于无法控制外部数据源，风险可能更高。特别是在构建可靠应用程序且数据量增长时，需要思考如何降低这些风险。

2. 数据验证

数据验证是确保传入数据符合预期，并可能对其进行规范化修改，甚至删除格式错误或损坏的输入。具体的验证操作因应用而异：
- 某些情况下，确保系统仅摄取符合特定准确或清洁定义的数据很重要。例如对于推文数据，可以采用丢弃特定字段无值记录的策略。
- 另一些应用则必须捕获每条输入记录，这可能需要实现逻辑来重新格式化每条记录，以确保其符合要求。
- 还有一些情况，仅摄取正确的记录，其余记录可能会存储在其他地方供后续分析。

2.1 验证操作

验证逻辑可以直接融入其他操作中：
- 运行数据收集脚本的 shell 节点可以添加命令来处理格式错误的记录。
- Pig 和 Hive 操作在将数据加载到表中时，可以在摄取时进行过滤（Pig 更易实现），或者在将数据从摄取表复制到操作存储时添加注意事项。

也可以在工作流中添加验证节点，例如一个 Pig 操作，读取数据、应用验证并将验证后的数据写入新位置供后续节点读取。这样做的好处是可以在不更改其他操作的情况下更新验证逻辑，降低意外破坏管道其余部分的风险，并使节点职责更清晰。不过，这会增加额外的处理和数据读写周期，需要在性能、工作流复杂性和可维护性之间进行权衡。

3. 处理格式变化

即使数据流入系统且已充分验证，也不能掉以轻心。特别是当数据来自外部源时，需要考