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大数据开发中表数据波动和码值分布波动监控方法是什么

发布时间:2021-12-31 14:47:52 来源:亿速云 阅读:124 作者:iii 栏目:大数据

本篇内容介绍了“大数据开发中表数据波动和码值分布波动监控方法是什么”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!

设计摘要:

任务执行、监控和报警从设计上是可以完全分开的,分开可以让任务执行尽可能只做任务执行的事情,监控可以根据多种监控规则来进行数据统计,数据分布,而报警则专注于如何根据监控的结果进行自定义灵活地报警。其中在设计上可以以监控为主体,任务执行和报警可以依据需求来定制,从而更好满足各方需求。 监控规则的设计,暂时从以下几个方面入手,数据分区的生成数据分区的数据量数据分区的数据量波动表数据字段的码值分布波动。监控的主要职责是跑数,跑出报警需要的数据,而报警,可以根据监控的输出数据以及监控配置进行生成done文件或者undone 和 报警。

done目录和原表目录类似 表/版本/分区或日期/done/a.done or b.done or c.done (根据配置的根目录 + 表路径的后半部分来生成)

1.表数据监控

监控什么?要达到什么目的?

监控主要有两个目的,一个是报警,另外一个是拦截,拦截为了发生问题时不继续往下走,所以一般配置有拦截必有报警,有报警不一定有拦截,比如延时报警。

1.1 输入什么

一个调度平台的调度时间,以天为单位,最后体现在跑批日志的分区字段上,可以支持回溯,其他监控需要的配置信息都在表数据监控的主表里面,一些特别的配置信息,会用到附属表,比如分布子表。

1.2 计算模型

1.2.1分区有没有生成 show partitions | grep xx

1.2.2分区数量大于某个阈值,默认0:select count(*) from db_table where {db_table_date_column} = f($input_date) and version=20201205

1.2.3 分区数量波动:(分区数量的count - 前几天的count平均值) / 前几天的count平均值

1.2.4 数据码值分布波动监控

如何衡量数据分布波动

假设某指标码值和数据分布如下:

2020-12-052020-12-062020-12-07
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,波动较大,需要做预警,问如何衡量这个波动,以及设置预警

把a,b,c看成一个向量,求比如最近一周(不包括当天)的向量平均值

$$ a1,b1,c1 $$

,然后计算当前向量

$$ a0,b0,b1 - a1,b1,c1 / (a1,b1,c1) = a3,b3,c3 $$

数据分布波动计算模型

key 当天向量

$$ a=(x,y,z...) $$

$$ b=(x1,y1,z1....) $$

那么波动向量

$$ c=(a-b)/a $$

,最终结果

$$ c=(x2,y2,z2...) $$

2.报警设计

报警任务的每次启动可以依赖当天分区数据监控的日志跑批分区,即至少有跑批日志,才开始进行报警任务。报警的输入是监控主表和监控跑批表,输出done,undone && 报警,于报警日志中。

3. 整体设计

大数据开发中表数据波动和码值分布波动监控方法是什么

使用平台例行任务来调度监控任务,使用mysql开发环境来读配置,使用gp来存储结果数据,使用平台同步功能将同结构的hive结果表同步到gp来做报表展示,整个过程支持回溯。

表数据监控配置表

-- 总表
create table table_monitor_conf (
    db_table string, 
  table_charge_people string comment '表负责人',
  done_path string comment 'done 文件输出位置前缀',
  where_condition string comment 'where 子句内容 eg:version=20201201 and dt=#YYYYMMdd#',
  if_done string comment '总开关:是否生成done文件'
  if_check_partition string  comment '规则1:是否监控产出分区',
  if_check_partition_count string  comment '规则2:是否监控产出分区数据量',
  if_check_partition_count_fluctuates string comment '规则3:是否监控产出分区数据量波动',
  if_check_distribute string comment '规则4:是否监控产出表数据分布波动'
)
-- 分布子表if_check_distribute 为1时候使用
create table table_monitor_distribute_conf (
  db_table string comment '表名',
  with_code_value_keys string comment '有码值的keys:k1,k2,k3',
  no_code_value_keys string comment '无码值的keys:k1,k2,k3'
)

其中当table_monitor_conf 的 db_table = 'default.default' 时候表示是所有配置记录的默认值。

表数据量监控跑批记录

create table table_monitor_records (
  run_db_table  string  comment '跑批表,来源table_monitor_conf 的db_table',
  check_date_time string comment '任务实际跑批时间-程序生成',
  run_check_partition string comment '规则1产出:根据where_condition 是否产出分区'
  run_check_partition_count bigint comment '规则2产出:根据where_condition 跑出来的表数量',
  run_check_partition_count_fluctuates string comment '规则3产出:表数据量相对一周前平均值的数据波动',
  run_check_distribute_json comment '规则4产出:数据分布的大json',
  run_check_distribute_fluctuates comment '规则4产出:数据分布的大json相对一周平均值的波动大json'
) partition by (dt string comment '数据跑批分区,平台传入')
comment '监控跑批记录表'

报警配置表

create table table_monitor_notify_conf(
  db_table string comment '库表',
  notify_enable string comment '是否开启此报警',
  normal_produce_datetime string comment '表数据正常产生时间',
  check_count_threshold bigint  comment '监控产出分区数据量的阈值',
  check_count_fluctuates_threshold double comment '监控产出分区数据量波动的阈值' ,
  check_distribute__json_threshold double comment '表数据分布阈值'
)

报警日志表

create table table_monitor_notify_records(
    db_table string comment '哪个表有问题',
    view_url string comment '页面展示地址',
    table_charge_people string comment '表负责人',
    trouble_description string comment '有什么问题',
    check_date_time string comment '报警时间-程序生成',
) patition by (dt string comment '数据跑批分区,平台传入')

写出数据,done 文件 ,undone文件 每个表,每个分区只有一个

数据分布,在分布波动的第一次跑数据时候,就会写一份

总共有几个任务:监控任务,报警任务各1个,每天1点->晚上8点,10分钟一次

其他:

hi_email_message_phone string comment '报警方式,保留字段'

zhiban_people string comment '值班负责人,保留字段',

TODO:

  • [ ] 增加值班人,报警方式升级、

  • [ ] 根据依赖来报警

  • [ ] 通过群内机器人,来操作报警日志表,达到报警暂停一段时间的作用 大数据开发。

“大数据开发中表数据波动和码值分布波动监控方法是什么”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注亿速云网站,小编将为大家输出更多高质量的实用文章!

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