数据实施质量检查

实施质量检查包含数据实例实施过程中的工具，旨在帮助客户在进行数据治理过程中，能够更好地监控实施过程中的质量，包含数据模型设计、源系统和SDI层数据一致性检测、数据平台检测、脚本规范检测、DataArts Studio命名规范检测和作业监控。

表1 实施质量检查功能介绍
功能模块	子模块	说明
数据模型设计检测	表命名规范检查附加字段规范检查	数据治理时，数据会分层建设，数据集成方式（增量，全量）、集成周期都不一样，按照这些对每张表按其统一规范命名。扩展字段是为了对其每条数据做更好的运维统计，例如加了版本批次号、经过哪个ETL脚本而来的、数据入仓更新时间、软删除等等。
源系统和SDI层数据一致性检测	表数量对比表内容对比源系统表结构监控	在数据集成时，最重要的是数据不丢失、不失真、不乱码、源表数据结构不变化，否则会造成数据指标计算不准确。而数据集成服务的网络往往非常复杂，依赖于源系统和网络，因此在监控检测源系统和数据湖的SDI层的数据一致性，可以快速给问题定界定位。
DGC命名规范检测	作业命名节点命名脚本命名环境变量命名数据连接命名	DGC是数据治理中心，尤其是数据开发模块，数据的ETL脚本的逻辑和任务调度编排均在DGC上。因此，一个规范统一的命名规范显得尤为重要，统一而规整，加强数据治理的专业性。
脚本规范检测	脚本注释排版规范语句规范	脚本承载着数据ETL的逻辑，定期运行。增强脚本的可读性，有助于数据开发阶段的人员定位问题、交流以及后期的运维。
DGC作业监控	作业运行时间监控节点运行时间监控	作业运行时长的影响因素包含计算资源的影响和处理数据的影响，因此，当作业运行时间波动很大时，表明计算资源或者表数据有问题。例如，临时表没有清理，表数据发散等等，到最后都会造成重大问题。本功能模块可以在这些bug产生较小的影响情况下发现并及时修改。

数据模型设计

数据治理过程中，每层的表命名都有其规范，在数据集成增量集成过程中也会多增加些表字段如ext_delete_flag （删除）、ext_updated_at （数据入仓时间）。实施人员可以通过运行此功能，检测到项目中不满足要求的表，即时整改。

表命名规范检查
表命名规范检查功能用于检查目的端（DWS、MRS-HUDI等）数据库中的表命名是否符合项目中的规范要求。项目中大多表是根据数据模型的层进行开头命名的，如：
- 贴源层命名：ods/sdi_业务名
- 维表命名：dim_{domain/subject}
- 主题层 dwi_{domain/suject}_(business_info)_[suffix] 、domain/suject：多为业务主题域
- 明细层：dwr_{domain/suject}_(business_info)_[suffix]
- 汇总层：dws_{domain/suject}_(business_info)_[suffix]
- 集市层：dm_{domain/suject}_(business_info)_[suffix]
图1 表命名规范检查

操作步骤：
1. 参考管理应用系统和数据连接，创建需要进行检查的数据连接；
2. 点击【规则配置】，可查看到解决方案工作台预置的表命名规范检查规则，用户可根据需要修改或新增。
3. 添加监控对象，选择要监控的数据连接类型和连接名称。
  图2 添加监控对象
4. 添加采集信息，对需要进行规范检查的DB、Schema进行配置，配置规则名根据需要选择解决方案工作台预置的或新增的规范标准。
  图3 添加采集信息
5. 预览监控对象配置信息，并将该信息保存到本地，另存为配置文件application.properties。
  图4 预览监控对象配置信息
6. 下载探源工具。
  图5 探源工具下载入口
7. 将探源工具解压缩为jar包，并与配置文件application.properties一起放在远端服务器同一目录下。要求：该服务器为Linux操作系统，且网络上能访问到要进行质量检查的数据库。
  图6 探源工具
8. 运行启动脚本：run_agent.sh。启动后，探源工具将会按照配置文件application.properties的规则进行数据质量检查。
  探源工具通过查询指定数据库的系统表获取相关信息，对数据库压力较小，但为了保证不影响业务，建议将探源工具的定时任务设置在凌晨等压力较小的时间段进行。
9. 查看检查结果。
  如果运行探源工具的服务器可访问公网，则检查结果可在线上报，点击界面右侧的刷新按钮即可查看；如果运行探源工具的服务器仅能在内网运行，可通过【导入】的方式将探源工具获取的结果进行导入。
  
  图7 探源工具运行结果
  
  图8 查看检查结果
附件字段检查
与表命名规范检查一样，可以添加需要监控的对象后配置需要采集信息的数据库、表，用户可根据需要修改/新增附加字段规范。同样，本功能模块需要运行探源工具获取检查结果。

图9 附件字段检查

源系统和SDI层数据一致性检测

在数据治理过程中，从源数据库实时/定时抽取指定表的数据到目的数据库中的指定位置时，会存在数据抽取问题：

数据记录条数丢失(源表和目标表数据记录条数不一致)，因此需要此功能来定时检查数据抽取是否一致
数据库表字段丢失(源表与目的表表字段不同)，原因是在项目的进行过程中，存在源系统表字段的增删改，导致数据实时同步的时候出现异常。
数据库表内容不一致（源与目的的表内容不一致），在数据的抽取过程中由于源表和目的表存在内容的格式问题，导致数据转码，造成源端与目的端数据不同。

本模块提供源系统和SDI层数据一致性检测，旨在通过以下功能解决上述问题：

表记录：对比源端与目的端表的记录条数是否一致，如果源目的数据记录条数在一个容忍范围内，则认为是一致的。
表字段：在数据迁移过程中，由于业务的变化，可能存在源端数据库部分表的字段会存在添加和删除的情况。通过配置每个表的时间戳与容忍记录数来判断表字段一致性（如果没有时间戳则查询所有的记录数）。

本模块的操作步骤同数据模型设计。

图10 表记录检查结果

DataArts Studio命名规范检测

DGC是数据治理中心，尤其是数据开发模块，数据的ETL脚本的逻辑和任务调度编排均在DGC上。因此，一个规范统一的命名规范显得尤为重要，统一而规整，数据治理的专业性强。

作业命名检查
检查DataArts Studio作业是否符合项目定义的规范。
1. 编辑作业命名规范。解决方案工作台预置了批处理作业和实时检查作业的检查规范，可点击【规则配置】根据需要修改。
2. 新建监控对象。选择本账号下要检查的DataArts Studio实例。
  图11 添加监控对象
3. 点击刷新按钮，查看检查结果。
  图12 查看检查结果
作业节点命名检查
检查DataArts Studio作业中的作业节点（CDM JOB、MRS Kafka等）命名是否符合项目定义的规范。同样，用户可根据需要修改解决方案工作台预置的节点命名检查规范后，添加指定的监控对象进行检查。

图13 作业节点命名检查
脚本命名检查
检查DataArts Studio脚本命名是否符合项目定义的规范。

图14 脚本命名检查
环境变量命名
检查DataArts Studio环境变量命名是否符合项目定义的规范。主要用于对脚本中的环境变量进行检查。

图15 环境变量命名检查
数据连接命名规则
检查DataArts Studio数据连接（Oracle、MRS Hudi、Hive、DWS等）命名是否符合项目定义的规范。

图16 数据连接命名检查

脚本规范检测

DataArts Studio中的脚本承载着数据ETL的逻辑，定期运行。增强脚本的可读性，有助于数据开发阶段的人员定位问题、交流以及后期的运维。当前仅支持DWS。

脚本注释：对脚本的注释情况进行检查。
排版规范：对脚本的排版进行检查。
语句规范：对脚本的语法规则进行检查。
图17 添加脚本检测规范

图18 查看检查结果

DataArts Studio作业监控

作业运行时长的影响因素包含计算资源的影响和处理数据的影响，因此，当作业运行时间波动很大时，表明计算资源或者表数据有问题。例如，临时表没有清理，表数据发散等等，到最后都会造成重大问题。本功能模块的作可以在这些bug产生较小的影响情况下发现并及时修改。

一般先查看作业的运行时间，如果时间有异常，再查看作业的哪些节点是否有异常。

作业监控规则配置
- 作业运行时间波动范围：某个作业相对于历史平均运行时间的上下波动范围值。
- 节点运行时间波动范围：作业的每个节点的相对于历史平均运行时间的上下波动范围值。
创建监控对象：选择对应的Region、IAM项目、DataArts studio实例、DataArts studio空间
图19 创建监控对象
添加作业监控
图20 添加作业监控
查看检查结果
- 平均运行时间：该作业历史30天内执行的平均时间（中间的虚线）。
- 最大波动执行时间：根据波动范围所求的，相对与平均值最大波动时间（最上方的虚线）。
- 最小波动执行时间: 根据波动范围所求的，相对与平均值最小波动时间（最下方的虚线）
在最大和最小波动时间内的作业，属于根据项目实际情况可接受的波动范围。超过波动则认为该作业有异常，需要通知相关人员进行定位。

图21 DataArts Studio作业监控