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学习使用 Databricks 在湖仓一体中应用数据质量的实用技术(重复).pdf

上传人: 张** 编号:167733 2024-06-15 55页 5.51MB

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本文主要探讨了数据质量在数据湖中的应用实践。文章提出了六维数据质量模型,包括一致性、准确性、有效性、完整性、唯一性和及时性。数据质量管理生命周期包括探索、爬行、行走和运行等阶段。在数据质量管理中,需要设置不同的规则来满足六个维度的数据质量要求,包括业务规则、语义规则、行业规则和合规规则等。文章还介绍了数据质量的自动化处理方法,包括数据挖掘、数据清洗和标准化等。最后,文章强调了数据质量是数据湖成功的关键,并提出了一个名为Medallion的架构,以实现数据质量的全面管理。
"如何确保数据质量在湖仓架构中实施?" "数据质量管理的生命周期是怎样的?" "在数据湖仓中,如何检测和处理数据不一致性和不准确性?"
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