数据质量监控的利器：Apache Griffin

在大数据时代，数据已经成为企业的核心资产。然而，随着数据量的增长，数据质量问题也愈发突出。为了确保数据的准确性、可信度和一致性，我们需要一个强大的数据质量监控框架。Apache Griffin正是一个值得关注的选择。

Apache Griffin起源于eBay中国，并于2016年12月进入Apache孵化器。经过不断发展，Apache软件基金会于2018年12月12日正式宣布Apache Griffin毕业成为Apache顶级项目。这标志着Apache Griffin在数据质量监控领域的实力得到了广泛认可。

Apache Griffin是一个开源的大数据数据质量监控解决方案。它支持批处理和流模式两种数据质量检测方式，可以从不同维度度量数据资产，从而提升数据的准确度、可信度。对于batch数据，我们可以通过数据连接器从Hadoop平台收集数据。对于streaming数据，我们可以连接到诸如Kafka之类的消息系统来做近似实时数据分析。在拿到数据之后，模型引擎将在spark集群中计算数据质量。

在Apache Griffin的架构中，主要分为Define、Measure和Analyze三个部分。Define部分主要负责定义数据质量统计的维度，比如数据质量统计的时间跨度、统计的目标（源端和目标端的数据数量是否一致，数据源里某一字段的非空的数量、不重复值的数量、最大值、最小值、top5的值数量等）。Measure部分主要负责执行统计任务，生成统计结果。Analyze部分主要负责保存与展示统计结果。

Apache Griffin的特点如下：

1. 度量：精确度、完整性、及时性、唯一性、有效性、一致性。通过这些维度的度量，我们可以全面了解数据的质量情况。
2. 异常监测：利用预先设定的规则，检测出不符合预期的数据，提供不符合规则数据的下载。这样可以快速发现并解决数据质量问题。
3. 异常告警：通过邮件或门户报告数据质量问题。这样可以让相关人员及时了解数据质量状况，采取相应的措施。

Apache Griffin还支持与其他大数据平台的集成，如Hadoop、Spark等。这使得它能够适应各种不同的大数据环境，满足不同企业的需求。同时，Apache Griffin的开源特性使得企业可以根据自身需求进行定制开发，进一步增强其功能和灵活性。

总之，Apache Griffin是一个功能强大、灵活开放的数据质量监控框架。通过它可以全面了解数据的准确度、可信度和一致性，及时发现并解决数据质量问题。如果你正在寻找一个可靠的数据质量监控工具，不妨考虑一下Apache Griffin。