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有指标了吗?构建指标库——通过 UC 指标视图开发指标之旅.pdf

上传人: Fl****zo 编号:718965 2025-06-22 92页 4.97MB

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本文主要内容是关于Databricks如何构建一个度量存储(Metric Store)的介绍。以下是关键点的分条列举: 1. 度量存储构建是一个持续的过程,需要保证定义的一致性、让用户专注于业务逻辑,并确保数据可用性。 2. 构建度量存储的秘诀包括:一致性、质量和可用性。 3. 使用了如Genie Rooms、UC Metrics、DLT + Jobs等工具和技术来支持这一过程。 4. 度量存储包含基础、核心、语义等内容,还包括了如SSOT(单源真实数据)去规范化、异常检测/预测、报告/机器学习等功能。 5. 强调了验证、自动化、治理和集成的重要性,以及如Github + CI、DLT / Jobs API、Unity Catalog等工具的使用。 6. 文章中提到的核心数据包括:1位数据科学家管理30+数据集(事实、维度、特征),18,000+个特征,以及通过查询性能日志(QPL)预防的20+个回归问题。 文章最后强调了数据质量和标准在湖仓(Lakehouse)中的重要性,并提到了一系列相关议题的讨论和演讲安排。
"构建度量存储秘籍?" "数据湖屋中的数据质量标准有哪些?" "如何通过度量视图开发度量?"
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