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本篇內容介紹了“大數據開發中表數據波動和碼值分布波動監控方法是什么”的有關知識,在實際案例的操作過程中,不少人都會遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細閱讀,能夠學有所成!
設計摘要:
任務執行、監控和報警從設計上是可以完全分開的,分開可以讓任務執行盡可能只做任務執行的事情,監控可以根據多種監控規則來進行數據統計,數據分布,而報警則專注于如何根據監控的結果進行自定義靈活地報警。其中在設計上可以以監控為主體,任務執行和報警可以依據需求來定制,從而更好滿足各方需求。 監控規則的設計,暫時從以下幾個方面入手,數據分區的生成、數據分區的數據量、數據分區的數據量波動、表數據字段的碼值分布波動。監控的主要職責是跑數,跑出報警需要的數據,而報警,可以根據監控的輸出數據以及監控配置進行生成done文件或者undone 和 報警。
done目錄和原表目錄類似 表/版本/分區或日期/done/a.done or b.done or c.done (根據配置的根目錄 + 表路徑的后半部分來生成)
監控什么?要達到什么目的?
監控主要有兩個目的,一個是報警,另外一個是攔截,攔截為了發生問題時不繼續往下走,所以一般配置有攔截必有報警,有報警不一定有攔截,比如延時報警。
一個調度平臺的調度時間,以天為單位,最后體現在跑批日志的分區字段上,可以支持回溯,其他監控需要的配置信息都在表數據監控的主表里面,一些特別的配置信息,會用到附屬表,比如分布子表。
1.2.1分區有沒有生成 show partitions | grep xx
1.2.2分區數量大于某個閾值,默認0:select count(*) from db_table where {db_table_date_column} = f($input_date) and version=20201205
1.2.3 分區數量波動:(分區數量的count - 前幾天的count平均值) / 前幾天的count平均值
1.2.4 數據碼值分布波動監控
如何衡量數據分布波動
假設某指標碼值和數據分布如下:
2020-12-05 | 2020-12-06 | 2020-12-07 |
---|---|---|
a 10% | a 9% | a 1% |
b 50% | b 51% | b 90% |
c 40% | c 40% | c 9% |
可以看到在12.07日,波動較大,需要做預警,問如何衡量這個波動,以及設置預警
把a,b,c看成一個向量,求比如最近一周(不包括當天)的向量平均值
$$ a1,b1,c1 $$
,然后計算當前向量
$$ a0,b0,b1 - a1,b1,c1 / (a1,b1,c1) = a3,b3,c3 $$
數據分布波動計算模型
key 當天向量
$$ a=(x,y,z...) $$
$$ b=(x1,y1,z1....) $$
那么波動向量
$$ c=(a-b)/a $$
,最終結果
$$ c=(x2,y2,z2...) $$
報警任務的每次啟動可以依賴當天分區數據監控的日志跑批分區,即至少有跑批日志,才開始進行報警任務。報警的輸入是監控主表和監控跑批表,輸出done,undone && 報警,于報警日志中。
使用平臺例行任務來調度監控任務,使用mysql開發環境來讀配置,使用gp來存儲結果數據,使用平臺同步功能將同結構的hive結果表同步到gp來做報表展示,整個過程支持回溯。
表數據監控配置表:
-- 總表 create table table_monitor_conf ( db_table string, table_charge_people string comment '表負責人', done_path string comment 'done 文件輸出位置前綴', where_condition string comment 'where 子句內容 eg:version=20201201 and dt=#YYYYMMdd#', if_done string comment '總開關:是否生成done文件' if_check_partition string comment '規則1:是否監控產出分區', if_check_partition_count string comment '規則2:是否監控產出分區數據量', if_check_partition_count_fluctuates string comment '規則3:是否監控產出分區數據量波動', if_check_distribute string comment '規則4:是否監控產出表數據分布波動' ) -- 分布子表if_check_distribute 為1時候使用 create table table_monitor_distribute_conf ( db_table string comment '表名', with_code_value_keys string comment '有碼值的keys:k1,k2,k3', no_code_value_keys string comment '無碼值的keys:k1,k2,k3' )
其中當table_monitor_conf 的 db_table = 'default.default' 時候表示是所有配置記錄的默認值。
表數據量監控跑批記錄:
create table table_monitor_records ( run_db_table string comment '跑批表,來源table_monitor_conf 的db_table', check_date_time string comment '任務實際跑批時間-程序生成', run_check_partition string comment '規則1產出:根據where_condition 是否產出分區' run_check_partition_count bigint comment '規則2產出:根據where_condition 跑出來的表數量', run_check_partition_count_fluctuates string comment '規則3產出:表數據量相對一周前平均值的數據波動', run_check_distribute_json comment '規則4產出:數據分布的大json', run_check_distribute_fluctuates comment '規則4產出:數據分布的大json相對一周平均值的波動大json' ) partition by (dt string comment '數據跑批分區,平臺傳入') comment '監控跑批記錄表'
報警配置表
create table table_monitor_notify_conf( db_table string comment '庫表', notify_enable string comment '是否開啟此報警', normal_produce_datetime string comment '表數據正常產生時間', check_count_threshold bigint comment '監控產出分區數據量的閾值', check_count_fluctuates_threshold double comment '監控產出分區數據量波動的閾值' , check_distribute__json_threshold double comment '表數據分布閾值' )
報警日志表
create table table_monitor_notify_records( db_table string comment '哪個表有問題', view_url string comment '頁面展示地址', table_charge_people string comment '表負責人', trouble_description string comment '有什么問題', check_date_time string comment '報警時間-程序生成', ) patition by (dt string comment '數據跑批分區,平臺傳入')
寫出數據,done 文件 ,undone文件 每個表,每個分區只有一個
數據分布,在分布波動的第一次跑數據時候,就會寫一份
總共有幾個任務:監控任務,報警任務各1個,每天1點->晚上8點,10分鐘一次
其他:
hi_email_message_phone string comment '報警方式,保留字段' zhiban_people string comment '值班負責人,保留字段',
TODO:
[ ] 增加值班人,報警方式升級、
[ ] 根據依賴來報警
[ ] 通過群內機器人,來操作報警日志表,達到報警暫停一段時間的作用 大數據開發。
“大數據開發中表數據波動和碼值分布波動監控方法是什么”的內容就介紹到這里了,感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站,小編將為大家輸出更多高質量的實用文章!
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