Griffin是一个开源的大数据数据质量解决方案，由eBay开源，它支持批处理和流模式两种数据质量检测方式，是一个基于Hadoop和Spark建立的数据质量服务平台 (DQSP)。...它提供了一个全面的框架来处理不同的任务，例如定义数据质量模型、执行数据质量测量、自动化数据分析和验证，以及跨多个数据系统的统一数据质量可视化。...在错误情况下，可以停止数据集发布，并通知生产者采取行动。数据质量问题不会传播到消费者数据管道，从而减少它们的爆炸半径。 要使用 Deequ，让我们看一下它的主要组件。...Deequ 和 Spaek关联密切，使用Spark技术框架的可以考虑，目前Deequ 已经更新到2.X版本，使用的也比较多，社区较为活跃。...Qualitis是一个支持多种异构数据源的质量校验、通知、管理服务的数据质量管理平台，用于解决业务系统运行、数据中心建设及数据治理过程中的各种数据质量问题。
数据质量模块是大数据平台中必不可少的一个功能组件，Apache Griffin（以下简称Griffin）是一个开源的大数据数据质量解决方案，它支持批处理和流模式两种数据质量检测方式，可以从不同维度（比如离线任务执行完毕后检查源端和目标端的数据数量是否一致...异常监测：利用预先设定的规则，检测出不符合预期的数据，提供不符合规则数据的下载。 异常告警：通过邮件或门户报告数据质量问题。 可视化监测：利用控制面板来展现数据质量的状态。...实时性：可以实时进行数据质量检测，能够及时发现问题。 可扩展性：可用于多个数据系统仓库的数据校验。 可伸缩性：工作在大数据量的环境中，目前运行的数据量约1.2PB(eBay环境)。...PyDeequ，这是一个基于 Deequ（一种在亚马逊开发和使用的开源工具）之上的开源 Python 包装器。...此外，PyDeequ 可以与 Pandas DataFrames 进行流畅的接口，而不是在 Apache Spark DataFrames 内进行限制。
画像平台需要检测标签实际内容是否与注册类型匹配；定期检测标签值的占比波动是否有变化；数值型标签要根据业务特点，判断取值是否异常手机操作系统，标签注册类型是字符串，如果检测发现标签值是数值类型，需要校验是否正常...近一周用户点赞数标签，其取值不能出现负数，需要检测点赞数数值是否正确。用户常住省标签中每个省份的用户量占比比较稳定，如果占比波动较大，说明数据产出异常完整性度量数据是否缺失。...当数据不对等时说明存在数据异常，需要找到异常数据并修复可以根据上述表中标签的检测维度进行工程化实现。...为了检测标签产出及时性，可以编写定时调度任务，通过查询Hive的元数据服务来判断分区是否就绪，如果在规定时间尚未产出最新分区，可以发出报警信息。...Deequ是亚马逊提供的开源工具，可以基于Spark来做大数据质量检测。
同时，因为可以在运行时采集到每个节点实际需要处理的数据量，所以能够进行节点粒度的并行度设置，实现更优的效果。...比如用户生产中作业会跑在混部集群或批作业的密集回刷等都可能导致某些机器负载特别高，使得运行在该节点上的任务远远慢于其他节点上的任务，从而拖慢整个作业的执行时间。同时，偶发的机器异常也会导致同样的问题。...该接口主要用于保证用户自定义的事件可以被交给正确的执行实例。因为开启了预测执行后，一个并发可能会有多个执行实例同时运行。 我们在 Rest 与 WebUI 层面也对预测执行进行了支持。...其中需要解决的问题为保证每个 Sink 只会 commit 一份数据，并且其他被取消的 Sink 产生的数据可以被清理掉。 此外，我们也在计划进一步改进慢任务检测策略。...Scan 在执行过程中，只需读取特定分区，大大减少了读 IO，加快了作业执行。 上图有两张表，分别是事实表 sales 表和维度表 date_dim，两张表做 join。
因为 SQL 优化前并不能确定是否需要并行执行，而优化环境的记录会造成额外开销，所以，需要有极致的优化，避免在短查询场景性能回退。...片段可以分发到一个或者多个线程中执行。那么，每个线程上的发送端和接受端就构成了 N:1, 1:N 或者 M:N 数据网络。这些收发路由策略在第二阶段优化中决定。...数据动态分区 MySQL/InnoDB 存储是 B+ 树[29]，这是一棵平衡树，同一层级上的元素可以近似理解为代表相同大小的分区。从这个列表可以获得均衡的分区列表。...SQL 可以从部分支持并行，到完全支持并行，这种渐进支持由并行优化前置的兼容性检测环节实现。...兼容性检测模块扫描整个执行计划，识别 (1) 理论上不支持并行、(2) 理论上可以并行但是当前暂不支持和 (3) 可以并行三种操作，只在可并行范围内拆出并行任务，其他片段都标记为串行任务。
对于执行异常的作业，提供重启的能力。 框架在Job层面，同样提供了作业编排的概念，包括顺序、条件、并行作业编排。 在一个Job中配置多个Step。...Retry，将给定的操作进行多次重试，在某些情况下操作因为短暂的异常导致执行失败，如网络连接异常、并发处理异常等，可以通过重试的方式避免单次的失败，下次执行操作时候网络恢复正常，不再有并发的异常，这样通过重试的能力可以有效的避免这类短暂的异常...更多的业务场景是Job中不同的Step没有明确的先后顺序，可以在执行期并行的执行。...并行Step提供了在一个节点上横向处理，但随着作业处理量的增加，有可能一台节点无法满足Job的处理，此时我们可以采用远程Step的方式将多个机器节点组合起来完成一个Job的处理。...在Spring Batch框架中通过两个核心的接口来完成远程Step的任务，分别是ChunkProvider与ChunkProcessor。
Step表示作业中的一个完整步骤，一个Job可以有一个或者多个Step组成。 批处理框架运行期的模型也非常简单： ?...对于执行异常的作业，提供重启的能力。 ? 框架在Job层面，同样提供了作业编排的概念，包括顺序、条件、并行作业编排。 ? 在一个Job中配置多个Step。...Retry，将给定的操作进行多次重试，在某些情况下操作因为短暂的异常导致执行失败，如网络连接异常、并发处理异常等，可以通过重试的方式避免单次的失败，下次执行操作时候网络恢复正常，不再有并发的异常，这样通过重试的能力可以有效的避免这类短暂的异常...并行Step提供了在一个节点上横向处理，但随着作业处理量的增加，有可能一台节点无法满足Job的处理，此时我们可以采用远程Step的方式将多个机器节点组合起来完成一个Job的处理。...在Spring Batch框架中通过两个核心的接口来完成远程Step的任务，分别是ChunkProvider与ChunkProcessor。
4）如果使用Invoke加载多个操作，多个操作运行时间迥异，总的运行时间以消耗时间最长操作为基准，这会导致很多逻辑内核长时间处于空闲状态。...5）受限的并行可扩展性，这源于Invoke所调用的委托数目是固定的。 2 Parallel.For 可能会并行运行迭代，可以监视和操作循环的状态。...或 在 source 分区程序中的任何方法返回 null 时引发异常。...并行循环运行的过程中，可能有多个迭代抛出异常，所以一般使用AggregateException来捕获异常。AggregateException继承自Exception。...基本形式 在确保使用AggregateException 能够捕捉到所有的异常时，可以省去catch(Exception e)的部分。
通过增加分区数量，能够通过部署多个消费者增加并行消费能力。...o.O 不过这暂时不重要，首先让它并行化运行就好。 ? 可惜的是，当我们运行程序，直接抛出了异常，无法进行下去。 ?...虽然可以直接放在消费者线程里运行，但显的特别的乱，可以加入一个生产者消费者模型（你可以认为这是画蛇添足）。这里采用的是阻塞队列依然是SynchronousQueue，它充当了管道的功能。 ?...可以使用Hash结构，提交任务的同时写入Redis，任务执行完毕删掉这个值，那么剩下的就是出现问题的消息。 ? 在系统启动时，首先检测一下redis中是否有异常数据。...以程序员的角度来说，最有竞争力的代码都是为了照顾小概率发生的边界异常。 kafka在吞吐量和可靠性方面，有各种的权衡，很多都是鱼和熊掌的关系。不必纠结于它本身，我们可以借助外部的工具，获取更大的收益。
1、检测消息丢失的方法 可以利用消息队列的有序性来验证是否有消息丢失。在Producer端给每个发出的消息附加一个连续递增的序号，然后在Consumer端来检查这个序号的连续性。...如果是在一个分布式系统中实现这个检测方法，有几个问题需要注意： 首先，像Kafka和RocketMQ这样的消息队列，是不保证Topic上的严格顺序的，只能保证分区上的消息是有序的，所以在发消息的时候必须指定分区...，并且，在每个分区单独检测消息序号的连续性。...如果系统中Producer是多实例的，由于并不好协调多个Producer之间的发送顺序，所以也需要每个Producer分别生成各自的消息序号，并且需要附加上Producer的标识，在Consumer端按照每个...Producer分别来检测序号的连续性。
Consumer 端进行解压； 异步发送：将生产者改造为异步的方式，可以提升发送效率，但是如果消息异步产生过快，会导致挂起线程过多，内存不足，最终导致消息丢失； 索引分区并行消费：当一个时间相对长的任务在执行时...，它会占用该消息所在索引分区被锁定，后面的任务不能及时派发给空闲的客户端处理，若服务端如果启用索引分区并行消费的特性，就可以及时的把后面的任务派发给其他的客户端去执行，同时也不需要调整索引的分区数（但此类消息仅适用于无需保证消息顺序关系的消息...2.同一个topic（乱序消息）：一个topic可以对应多个分区，分别对应了多个consumer，与“不同topic”没什么本质上的差别。...运行时监控 运行时监控主要包含集群稳定性配置与Kafka监控的最佳实践，旨在及时发现Kafka在运行时产生的相关问题与异常。...解决：修改配置，重启服务，各种建立的消费组；事前需要有检查是否有多个服务共用一个消费的情况（检测+比对）。
事实上Spark在欧洲和北美异常火爆，很多公司的很多任务估计都还在用Spark，并且在离线的批处理上，Spark的稳定程度超出你的想象。...比如下面这两段： RDD 是 Spark 提供的最重要的抽象概念，它是一种有容错机制的特殊数据集合，可以分布在集群的结点上，以函数式操作集合的方式进行各种并行操作。...通俗点来讲，可以将 RDD 理解为一个分布式对象集合，本质上是一个只读的分区记录集合。每个 RDD 可以分成多个分区，每个分区就是一个数据集片段。...一个 RDD 的不同分区可以保存到集群中的不同结点上，从而可以在集群中的不同结点上进行并行计算。 恕我直言，这两段废话狗看了都摇头。你在说什么东西??...Stage1和Stage2是相对独立的,可以并行运行。Stage3则依赖于Stage1和Stage2的运行结果,所以Stage3最后执行。
个运行的事务中，允许一个分区从他的分区表中分离而不阻塞当前查询。...数据损坏 PG现在提供一些工具，可以用来检测数据库是否损坏；还有一些小工具帮助用户修复损坏的数据。...1) amcheck模块提供函数允许检查heap页，之前仅能检测B-tree索引页 2) 添加了命令行工具pg_amcheck，简化在表上运行contrib/amcheck操作。...2) BRIN索引现在可以记录每个范围的多个min/max值 如果每页都由一组值，这将很有用。允许更加有效地处理异常值。...3) 引用多个外部表的查询，现在可以并行执行外部表扫描：目前唯一可以同时运行的阶段类型是ForeignScan，他是Append的直接字节点；一个ForeignScan访问不同远程服务器上数据时，可以并行执行
它可以包含一个或多个测试 标签 test 代表一个测试，并可以包含一个或多个TestNG测试类 class的标签代表一个TestNG的类是一个Java类，它包含至少一个TestNG的注解，也可以包含一个或多个测试方法...常用测试方法 异常测试 忽略测试 时限测试 异常测试 可以检测某一方法检测到某一异常时是否能按预期地抛出 ?...忽略测试 TestNG是通过直接在方法上加标注的方式来进行测试，而这里也可以设置某个测试方法不工作。可以通过如下方式: ?...并行测试 TestNG允许我们以并行（多线程）的方式来执行测试。这就意味着基于TestNG测试组件的配置，多个线程可以被同时启动然后分别执行各自的测试方法。...并行（多线程）执行测试可以给用户带来很多好处，主要包括以下两点： 1）减少了执行时间：并行测试也就意味着多个测试可以在同一时间被同时执行，从而减少了整体测试所花费的时间。
特别是我想了解如何去做： 从kafaka中并行读入。在Kafka，一个话题（topic）可以有N个分区。理想的情况下，我们希望在多个分区上并行读取。...多个不同的Kafka消费者群可以并行的运行：毫无疑问，对同一个Kafka话题，你可以运行多个独立的逻辑消费者应用程序。这里，每个逻辑应用程序都会运行自己的消费者线程，使用一个唯一的消费者群id。...Input DStreams上的消费者线程数量。这里，相同的receiver（=task）将运行多个读取线程。这也就是说，读取操作在每个core/machine/NIC上将并行的进行。...也就是说，流不能检测出是否与上游数据源失去链接，因此也不会对丢失做出任何反应，举个例子来说也就是重连或者结束执行。...那么这里，你必须弄清楚Spark本身是如何进行并行化处理的。类似Kafka，Spark将parallelism设置的与（RDD）分区数量有关，通过在每个RDD分区上运行task进行。
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