数据采集系统异常排查与数据质量提升实战

📚 共计 30 章节

数据采集系统概述

架构演进、核心组件、常见数据源类型与采集模式

日志采集异常排查

Agent故障、日志轮转丢失、编码与格式错乱问题

数据库采集异常排查

CDC延迟、连接池耗尽、全量同步OOM问题

消息队列采集异常排查

消息积压、重复消费、序列化失败问题

API采集异常排查

限流与重试、认证过期、接口字段变更问题

文件采集异常排查

大文件处理、增量识别失败、文件锁冲突问题

文件批处理

网络层异常排查

DNS解析失败、连接超时、带宽瓶颈问题

网络基础设施

数据格式与编码异常

乱码、时间戳格式不一致、特殊字符转义问题

数据完整性校验

MD5/SHA校验、行数对比、业务逻辑校验方法

校验完整性

数据去重策略

基于时间窗口、基于状态机、基于幂等设计的去重方案

数据质量维度

完整性、准确性、一致性、及时性、唯一性详解

数据质量监控指标体系

定义核心指标、设置告警阈值、异常检测算法

数据血缘与溯源

构建数据血缘图、字段级溯源、影响分析

数据质量规则引擎

规则定义语言、规则执行框架、规则效果评估

规则自动化

数据清洗技术

缺失值处理、异常值检测、噪声数据平滑方法

清洗预处理

数据标准化与映射

字段映射、单位转换、枚举值标准化

标准化映射

数据质量报告与可视化

日报/周报设计、质量看板、趋势分析

可视化报告

数据质量平台架构

元数据中心、质量中心、告警中心设计

实时数据质量监控

基于Flink的实时校验、延迟数据标记、乱序处理

批量数据质量校验

离线任务校验、分区级校验、全量对账方案

数据质量SLA管理

SLA定义、违约判定、补偿机制

数据质量与数据治理

数据标准、数据字典、数据分类分级

数据质量工具选型

Great Expectations、Deequ、Apache Griffin对比

数据质量自动化测试

单元测试、集成测试、回归测试策略

数据质量与机器学习

特征质量评估、数据漂移检测、模型监控

数据质量案例分析·电商订单

电商订单数据质量优化实战

数据质量案例分析·金融交易

金融交易数据一致性保障实战

数据质量案例分析·IoT传感器

IoT传感器数据清洗与异常修复实战

数据质量团队建设

角色定义、流程规范、文化培养

数据质量未来趋势

Data Observability、主动元数据、AI驱动质量