新一代数据质量平台datavines
在我实习的第一家公司的时候,有幸参与Apache Griffin的开发,也先后在一起其他公司使用过数据质量平台,同时也调研过一些开源的数据质量平台。
最近和朋友一起参与开发了datavines数据质量平台,随着在数据行业越呆越久,我想再聊一聊数据质量,以及 我眼中的开源项目 datavines。
Griffin
优点:开源早,有一些成熟的公司借鉴和使用,核心领域主要在数据质量监控
缺点:部署依赖非常多,ElasticSearch、Hadoop、Livy、Spark等,离线处理主要依赖spark、实时处理主要以将流转成微批,采用Spark Streaming为主,技术栈 java、scala 前端 angular。横向可扩展功能较差、作业容错处理较差。
datavines
优点:核心功能包括:数据质量监控、数据探查、数据对比,功能明细优于 Griffin;部署依赖非常简单,只需要依赖 Mysql 就可以完成任务的调度。支持数据源丰富,横向扩展能力强、支持作业容错处理。
缺点:开源较迟,具有前景
Qualitis
优点:微众开源的数据质量平台(因为调研使用不多,所以不展开描述)
缺点:底层执行引擎依赖Linkis
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