数据质量监测是大数据处理中最重要的一个环节,是数据服务、数据分析、数据挖掘等活动的必备支持条件。
提出了一个基于大数据平台的数据质量管理服务Qualitis,提供统一的流程来定义和检测数据集的质量并及时报告问题。
术语 | 含义 |
---|---|
项目(project) | 一系列规则的集合,决定告警人和告警级别,是任务调度的单位之一。 |
规则(rule) | 数据源的数据质量模型的定义,决定是否告警,是任务调度的基础单位。 |
任务(application) | 数据质量检测任务,通过运行数据质量任务,可以查看数据质量校验结果。 |
由于每个Qualitis后端服务是幂等的,要灰度只需要对单个后端服务进行隔离,让其无法接受用户请求。
Qualitis各个服务之间是幂等的,可以通过同时起多个Qualitis服务,对Qualitis服务进行负载均衡进行实现。如下图所示:
负载均衡这一策略,不仅实现了高可用,并且也实现了性能的提升。
性能方面的设计,考虑以下方案。但目前暂未实现。
1.查询缓存
使用分布式缓存,将查询结果缓存起来,就不必查询的时候,每次都查询数据库,大大的减少了数据库的压力,并且提升了查询的速度。
由于存在多个Qualitis实例,多个实例之间可能会存在同时刷新监控任务状态的情况,所以需要解决进程同步的问题。
Qualitis系统采用Zookeeper协调多进程,多个Qualitis实例会争抢在Zookeeper中建立临时节点,建立临时节点成功的,会作为Monitor角色,由Monitor角色对监控任务,并刷新任务的状态。
当触发监控任务提交时,需要连接hive meta store,判断保存未通过校验的数据的数据库是否存在。
当提交任务量上来是,可能会对hive meta store造成巨大压力,所以需要对任务提交进行限流。
Qualitis系统使用线程池的方式,对连接hive meta store进行限流,如果从线程池中拿不到线程,任务会等待,直到拿到线程,才连接hive meta store。
内部接口主要分为两类接口:
1.管理员接口
2.用户接口
管理员接口设计: /qualitis/api/v1/admin/*
用户接口设计: /qualitis/api/v1/projector/*
通过两种不同的接口定义方式,将用户的权限区分开。
外部接口url定义:/qualitis/outer/api/v1/*
此类接口调用需要在query中增加如下参数:
参数名 | 必选 | 类型 | 说明 |
---|---|---|---|
app_id | 是 | string | 系统分配的授权应用APP_ID. |
timestamp | 是 | string | 时间戳。毫秒级的时间戳,时效性:7天 |
nonce | 是 | string | 随机数,长度为5 |
signature | 是 | string | 加密签名。md5(md5(appId + nonce + timestamp) + appToken),其中md5生成32长度,小写 |
其中app_id和appToken需要管理员授予外部系统。
系统的工程结构可以分为2层,Web层和Core层。
Web层主要包括Controller和Service,主要包含对外提供服务的服务层,Core层主要包括核心代码逻辑和存储层。