大数据场景下的数据质量问题,说起来都懂点,但真搞起来还是挺烧脑的。数据太杂,来源一堆,格式也五花八门,整不好就容易出锅。数据清洗、标准化、验证这几步,少了哪一个都不行。尤其在做实时时,数据的一致性和时效性就关键,晚一秒都影响业务判断。这个资源对数据治理里的几个关键点讲得比较系统,像准确性、完整性这些,看完之后你会更有方向感,知道怎么去搭建一套靠谱的数据质量管控流程。哦对了,文末那几个链接,都是围绕数据一致性相关的实战文章,有兴趣可以点进去看看,蛮有参考价值的。
大数据数据质量管控
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组织- 数据与信息标准化委员会- 数据管理人- 数据所有人- 数据生产人- 数据使用人- IT支持团队
考核指标- 责任评价标准- 执行评价政策- 执行评价标准
数据类型- 数据格式- 业务分类
数据质量- 真实性定义- 及时性定义- 完整性定义
元数据- 技术元数据- 流程评价与考核流程- 考核指标- 建立/维护流程标准- 建立/维护流程组织- 建立/维护流程评价与考核- 业务含义一致性定义
数据认责平台- 安全等级- 权限限定
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ACL 权限控制基于以下元素:
认证身份:用于标识用户或应用程序,例如 digest 认证方式使用 username:password。
权限模式:定义了允许的操作类型,包括 CREATE、READ、WRITE、DELETE、ADMIN。
节点路径:ACL 策略应用于具体的 Znode 节点。
通过配置 ACL 策略,可以精细化地控制哪些用户或应用程序可以对哪些节点进行哪些操作,确保 Zookeeper 集群的安全性。
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