Advertisement

Datavines是一站式开源数据可观测性平台,涵盖元数据管理、数据概览报告、数据质量控制、数据分布查询及数据趋势分析等功能。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
Datavines是集成了元数据管理、数据概览与报告、数据质量管理、分布查询和趋势分析的一站式开源数据可观测性平台。 Datavines 是一款一站式开源数据可观测性平台,提供元数据管理、数据概览报告、数据质量管理、数据分布查询以及数据趋势洞察等功能,旨在帮助用户全面了解并掌握其数据情况。 在架构设计方面,DataVines支持使用Maven 3.6.1或更高版本进行安装和配置。具体命令为:$ mvn clean package -Prelease -DskipTests Datavines的特性包括: - 数据目录定时获取数据源元数据,并构造数据目录 - 定时监听元数据变更情况,支持标签管理功能 - 内置27个数据质量检查规则,开箱即用 - 支持四种类型的数据质量检查规则:单表单列检查、单表自定义SQL检查、跨表准确性检查以及两表值比对检查 - 允许配置定时任务进行定期检测,并支持设置SLA以实现告警功能

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • Datavines
    优质
    Datavines是集成了元数据管理、数据概览与报告、数据质量管理、分布查询和趋势分析的一站式开源数据可观测性平台。 Datavines 是一款一站式开源数据可观测性平台,提供元数据管理、数据概览报告、数据质量管理、数据分布查询以及数据趋势洞察等功能,旨在帮助用户全面了解并掌握其数据情况。 在架构设计方面,DataVines支持使用Maven 3.6.1或更高版本进行安装和配置。具体命令为:$ mvn clean package -Prelease -DskipTests Datavines的特性包括: - 数据目录定时获取数据源元数据,并构造数据目录 - 定时监听元数据变更情况,支持标签管理功能 - 内置27个数据质量检查规则,开箱即用 - 支持四种类型的数据质量检查规则:单表单列检查、单表自定义SQL检查、跨表准确性检查以及两表值比对检查 - 允许配置定时任务进行定期检测,并支持设置SLA以实现告警功能
  • 集:
    优质
    本数据集包含详尽的调查结果和统计信息,是制作深度数据分析报告的基础资源。适合进行趋势分析、模式识别及预测建模等工作。 在本报告中,我们研究了一个数据集,该数据集包含从电影数据库(TMDb)收集的10,000部电影的信息,包括用户评分和收入。我们的目标是确定哪些属性与高收入电影相关。
  • 实验库)
    优质
    本数据查询实验报告详细记录了对数据库进行的各种查询操作和分析实验过程,旨在提高读者对于数据库系统中数据检索的理解与应用能力。 数据库数据查询实验报告 在计算机科学领域内,数据库是存储和管理信息的核心工具之一,而数据查询则是获取、操作这些信息的主要手段。本实验旨在通过实际操作加深对数据库及数据查询的理解,并提高学习过程中对数据库操作的熟练度。 2.1 需求分析 进行数据库设计之前,首先要明确需求分析。对于一个用于教学目的的数据库而言,需求可能包括存储学生基本信息(如学号、姓名、性别等)、课程信息(课程编号、名称及教师)以及选课数据(即学生的学号与所修课程及其成绩)。通过这些信息可以实现对学生选课情况查询和统计分析等功能,帮助掌握数据库中的各种查询语句及操作。 2.2 总体设计 2.2.1 需求规定 需求中应包含创建、修改、删除数据以及执行复杂查询的基本功能。例如:根据条件筛选学生信息或查找特定课程的选课情况等。 2.2.2 运行环境 实验通常需要数据库管理系统(如MySQL, Oracle 或 SQL Server),操作系统(如Windows, Linux)及可能使用的编程语言(Python、Java 等)和查询工具(SQL命令行界面或者图形化用户界面)的支持。 2.2.3 设计概念与处理流程 设计过程包括概念设计阶段,逻辑设计阶段以及物理实现。在概念设计中构建实体关系图(E-R图),然后通过逻辑设计将E-R图转换为关系模式,在物理设计时考虑如何具体实现在特定数据库管理系统中的这些模式。 2.3 数据库设计 2.3.1 概念结构设计(E-R 图) E-R图是用于可视化现实世界实体、属性及其相互之间联系的重要工具。在此实验中,可能涉及学生实体、课程实体和选课关系等元素及它们之间的关联性展示。 2.3.2 逻辑结构设计 在逻辑设计阶段,根据概念模型绘制出的关系模式转化为具体表格形式: - 学生表(Student):包含学号(ID), 姓名(Name) 和性别(Gender) 等字段。 - 课程表(Course): 包括课程编号(CourseID),名称和授课教师等信息的记录。 - 选课表(Enrollment): 记录了学生所修读的具体课程及其成绩。 2.4 程序模块设计 2.4.1 创建数据库 创建一个新的数据库作为实验的基础,这一步骤包括定义名字、设置权限及其他属性值。 2.4.2 建立表格 接下来根据逻辑设计方案来构建相应的数据表,比如上述提到的学生信息表、课程目录和选课记录等结构化存储单元。 2.4.3 查询所有学生学号与姓名 使用SQL SELECT语句可以轻松地获取全部学生的身份标识及名字: ```sql SELECT 学号, 姓名 FROM 学生; ``` 2.4.4 显示每个学生选修课程的详细情况 要查询每位同学所选择的所有课程详情,可以通过JOIN操作将不同表的数据进行关联展示: ```sql SELECT 学生.学号, 学生.姓名, 课程.课程名称, 选课.成绩 FROM 学生 JOIN 选课 ON 学生.学号 = 选课.学号 JOIN 课程 ON 选课.COURSEID = 课程.COURSEID; ``` 通过此次实验,能够熟练掌握SQL语言的基础操作技能,如创建数据库与表、插入数据记录及执行复杂查询等。同时也能加深理解设计流程和需求分析的重要性,并有助于提升解决问题的能力以及项目规划技巧。
  • Qualitis:,支持多种验证、通知与
    优质
    Qualitis是一款全面的数据质量管理解决方案,兼容多类型数据源,提供质量检查、智能预警及高效管理功能,确保数据准确性与可靠性。 Qualitis是一个数据质量管理平台,支持多种数据源的质量验证、通知与管理。它用于解决因数据处理引起的各种质量问题。 基于Spring Boot框架,用户可以提交质量模型任务到该平台上。平台提供诸如构建数据质量模型、执行模型、进行数据质量验证以及生成报告等功能。 此外,Qualitis还具备企业级特性,例如财务级别的资源隔离和访问控制管理。它确保在高并发、高性能及高可用性环境下正常运行。 ### 特征 - **定义数据质量模型**:支持单表模型、多表模型和自定义模型,并预设多种常用检查模板(如空值检测、空白值检测、数值类型验证等),简化了数据质量模型的创建过程。 - **调度功能**:能够安排执行各种数据质量模型任务。 - **报告生成**:提供数据分析后的结果汇报服务,便于用户了解当前的数据状况和存在的问题。 - **日志管理**:支持对所有相关操作的日志记录与查询,方便追踪和排查问题。 - **异常处理机制**:具备针对不同类型的错误进行分类管理和修复的能力。
  • 优质
    本报告深入剖析了数据库系统的性能测试结果,涵盖响应时间、查询效率及并发处理能力等方面,旨在为优化数据库配置与提升系统效能提供数据支持。 数据库性能测试报告 PostgreSQL数据库测试报告。
  • DROMPAplus:个多样的ChIP-seq、标准化、统计视化
    优质
    DROMPAplus是一款全面的ChIP-seq数据分析软件平台,提供从数据质控到标准化处理、深入统计分析直至结果可视化的全流程服务。 DROMPAplus是基于C++开发的ChIP-seq数据分析工具,在原有DROMPA(DRaw and Observe Multiple Peak Alignments)的基础上进行了功能增强。它支持多种地图文件格式,包括SAM、BAM、CRAM以及Bowtie和TagAlign(.gz),并且能够读取分发格式如WIG(.gz)、bigWig和bedGraph。 DROMPAplus具备加标归一化及总读取归一化的功能,并能输出用于ChIP-seq分析的质量指标。它以常规PDF形式展示阅读分布,无需额外的程序支持,适合与生物信息学知识有限的合作方共享结果(例如通过云存储)。此外,该工具能够自动从单端读取中估计片段长度使用SSP方法。 DROMPAplus还允许在单一视图内比较两个样本间的读数富集情况,如H3K4me3和H3K27ac的共现现象。
  • DataSphereStudio:应用发与,适用于多种场景,交互...
    优质
    DataSphereStudio是一站式数据应用开发与管理平台,支持多种开发场景和高效的数据交互、集成及治理,助力企业快速构建智能数据生态系统。 介绍 DataSphere Studio(简称DSS)是WeBank开发的一个大数据平台,旨在为用户提供一站式数据应用程序的开发与管理门户。 DSS基于计算中间件构建,可以轻松地集成上层的数据应用系统,使数据应用开发变得简单便捷。 作为专注于数据应用开发的门户,DataSphere Studio覆盖了整个开发流程。通过统一且直观的工作流式图形化界面,用户能够方便地进行从数据导入、脱敏处理与清理、数据分析和挖掘、质量检查到可视化展示及计划调度等一系列操作直至最终的数据输出。 借助Linkis的技术支持,DSS具备高并发性、高可用性和多租户隔离等特点,并且在资源管理方面达到了金融级别的标准。
  • 产品.doc
    优质
    本报告深入分析了公司产品的质量数据,通过统计和图表形式展示了产品质量状况、缺陷分布及趋势变化,并提出改进建议。 本段落是一份关于纺织行业质量数据分析报告,主要涵盖纺织业、化纤业及纺织服装业。自2007年下半年以来,由于国际经济与金融环境的严重影响,纺织行业发展增速放缓,各项指标明显下滑,亏损情况加剧。此外,该报告还对纺织行业的整体概况和具体情况进行了深入分析。
  • 工厂集-MATLAB(factoryReports.csv)
    优质
    本数据集包含工厂运营的各种报告信息,存储于factoryReports.csv文件中。通过MATLAB进行深入分析,可洞察生产效率、成本控制及质量改善等关键领域。 factoryReports.csv包含用于在Matlab环境中进行数据分析的文本数据。
  • 、主、资目录解.pptx
    优质
    本PPT探讨了数据元、元数据和主数据的概念及管理方法,并对资源目录进行了解析,旨在帮助企业更好地理解和利用各类数据资产。 数据元、元数据、主数据以及它们的相关管理概念(如元数据管理和主数据管理)在现代企业信息系统中扮演着重要角色。这些术语描述了不同类型的业务和技术信息,用于支持企业的运营效率与决策制定过程。 - 数据元是指单个的数据元素或字段。 - 元数据则是关于其他数据的数据,它提供了对原始数据的背景和上下文说明。 - 主数据则代表企业核心业务实体的信息集,如客户、供应商等,在多个系统间共享使用以保持一致性和准确性。 - 元数据管理和主数据管理是确保这些关键信息准确无误,并在整个组织内有效利用的过程。 此外,还有一个重要工具叫做“数据服务资源目录”,它是一个集中化的平台或数据库,用于记录和访问各种类型的数据和服务。通过该目录可以更容易地发现、理解和使用企业内部的各种业务和技术资产,从而提高工作效率并促进跨部门协作。