- 概述
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、源表的数据空值数量等）度量数据资产，从而提升数据的准确度、可信度。 -
架构
在Griffin的架构中，主要分为Define、Measure和Analyze三个部分，
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各部分的职责如下：
- Define：主要负责定义数据质量统计的维度，比如数据质量统计的时间跨度、统计的规则（源端和目标端的数据数量是否一致，数据源里某一字段的非空的数量、不重复值的数量、最大值、最小值、top5的值数量等）
- Measure：主要负责执行统计任务，生成统计结果。
- Analyze：主要负责保存与展示统计结果
基于以上功能，大数据平台计划引入Griffin作为数据质量解决方案，实现数据一致性检查、空值统计等功能。质量管理工具主要涉及到如下三个数据模型： - Data Assets数据源
- Data Quality measures数据质量评价规则
- Data Quality metrics数据质量评价指标
技术实现。measure负责与spark交互，执行统计任务， service（Analyze）使用spring boot作为服务实现，负责给ui模块提供交互所需的restful api，保存统计任务，展示统计结果。
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实现流程
数据模型库包括Asset Store、Measure Store、Metric Store，实现流程如下图所示：
image.png
（1）注册数据源
通过修改配置文件，实现数据源注册，目前界面只能查看到Hive数据源表。
（2）创建质量评价模型
根据质量评价需求，通过可视化界面或者RestApi，选择数据源表，创建质量评价模型（目前UI创建Measure支持Accuracy的Measure，界面上虽然有其他选项但是无法执行job）。评价维度主要包括Accuracy、Profiling两种类型，如下：
Accuracy评价维度：有效性维度，因为为了准确，值必须是有效的、正确的值和正确的表示。（Validity is a related dimension because, in order to be accurate, values must be valid, the right value and in the correct representation.）
Profiling评价维度：准确性、完整性、一致性和唯一性（Accuracy, Completeness, Consistency and Uniqueness）
（3）开启质量评价任务
针对Kafka实时消息数据和数据库离线数据，Streaming Use Cases和Profiling Use Case两种使用场景。基于配置的评价规则，制订定时任务，定时执行流处理任务或批处理任务，生成质量评价结果。
（4）收集评价指标
将质量评价质量存储到ElasticSearch数据库中，提供RestApi质量评价质量接口。
4．准则
4.1 准确度度量Accuracy Measure
4.2性能分析度量Profiliing Measure
如果想看最大值最小值、重复数、空值个数、最大长度、总个数等值就得创建prifiling measure。
（1）空值个数查询
”rule”:”select count(id) from src where id is null”
（2）去重个数统计
”rule”:”select distinct count(id) from src”
参考：
[1]Apache Griffin 入门指南
[2]Apache Griffin User Guide
[3] 尚硅谷大数据技术之Griffin-6质量监控.docx
