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哗啦啦数据中台项目旨在为餐饮行业提供一站式的数据处理平台。满足数据接入、数据清洗、数据加工、质量校验、数据服务、数据输出的数据应用开发全流程场景需求。 数据中台整体架构如下: 其中Qualitis应用于数据质量系统提供规则引擎。linkis为数据质量以及开发系统调试功能提供计算引擎支持
1、jdbc引擎如执行运行小时级的hive sql时。元数据库中的任务状态不更新问题 2、jdbc引擎打通数据源管理系统,支持数据源配置 3、打通中台项目统一认证服务 4、支持参数解析(包括时间变量) 5、Qualitis增加告警以及定时调度功能
开发系统集成了大数据主流工具,通过拖拉拽dag生成数据处理流程,集代码开发、代码审核、任务监控告警、工作流版本、权限控制等功能。能满足用户大部分数据处理场景,开箱即用,简化用户开发流程,降低技术门槛。 在最初,用户写完脚本后,验证脚本正确性需通过提交代码审核之后真正执行任务,或者用第三方开发工具验证如zeppelin。用户反愦验证流程很不便利。在引入Linkis以及DSS后,开发平台基于DSS的前端做了二开,使用了他的脚本运行功能,提交任务到Linkis,并推送任务进度以及运行日志到浏览器,简化了用户的验证流程,优化了用户交互。完善了开发系统之前缺少的调试功能。 开发系统部分界面展示
在开发系统上经过的 接入、清洗、加工、输出 一系列处理后,用户需要对数据质量进行评估,此时可用到我们的数据质量系统。 我们使用Qualitis作为质量的后端服务。前端重新开发了一套符合中台UI风格的系统。在Qualitis基础上,我们增加了定时调度以及告警,满足用户即时检测或者定时调度检测,并支持配置告警策略,即时通知到用户检测结果。
Linkis是非常优秀的开源项目,很适合应用于业务系统层级提交任务的统一入口,屏蔽底层集群细节。非常期待1.0版本的混算和多集群支持。相信Linkis会走越来越远
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it is great
Sorry, something went wrong.
@lihongyu666 求出篇文章分享下dolphinscheduler集成的实现思路
+10086 求出篇文章分享下dolphinscheduler集成的实现思路
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一、应用场景
哗啦啦数据中台项目旨在为餐饮行业提供一站式的数据处理平台。满足数据接入、数据清洗、数据加工、质量校验、数据服务、数据输出的数据应用开发全流程场景需求。
数据中台整体架构如下:
其中Qualitis应用于数据质量系统提供规则引擎。linkis为数据质量以及开发系统调试功能提供计算引擎支持
二、解决的问题
1、jdbc引擎如执行运行小时级的hive sql时。元数据库中的任务状态不更新问题
2、jdbc引擎打通数据源管理系统,支持数据源配置
3、打通中台项目统一认证服务
4、支持参数解析(包括时间变量)
5、Qualitis增加告警以及定时调度功能
三:DSS在哗啦啦的最佳实践
1、开发平台系统
开发系统集成了大数据主流工具,通过拖拉拽dag生成数据处理流程,集代码开发、代码审核、任务监控告警、工作流版本、权限控制等功能。能满足用户大部分数据处理场景,开箱即用,简化用户开发流程,降低技术门槛。
在最初,用户写完脚本后,验证脚本正确性需通过提交代码审核之后真正执行任务,或者用第三方开发工具验证如zeppelin。用户反愦验证流程很不便利。在引入Linkis以及DSS后,开发平台基于DSS的前端做了二开,使用了他的脚本运行功能,提交任务到Linkis,并推送任务进度以及运行日志到浏览器,简化了用户的验证流程,优化了用户交互。完善了开发系统之前缺少的调试功能。
开发系统部分界面展示
2、数据质量系统
在开发系统上经过的 接入、清洗、加工、输出 一系列处理后,用户需要对数据质量进行评估,此时可用到我们的数据质量系统。
我们使用Qualitis作为质量的后端服务。前端重新开发了一套符合中台UI风格的系统。在Qualitis基础上,我们增加了定时调度以及告警,满足用户即时检测或者定时调度检测,并支持配置告警策略,即时通知到用户检测结果。
The End
Linkis是非常优秀的开源项目,很适合应用于业务系统层级提交任务的统一入口,屏蔽底层集群细节。非常期待1.0版本的混算和多集群支持。相信Linkis会走越来越远
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