數(shù)據(jù)剖析更靈活、更快捷，火山引擎DataLeap動態(tài)探查全面升級 全球新要聞

近期，火山引擎DataLeap上線“動態(tài)探查”能力，為用戶提供全局?jǐn)?shù)據(jù)視角、完善的抽樣策略，提高數(shù)據(jù)探查的靈活度以及響應(yīng)速率。

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)探查是基于庫表的全量探查，由后端引擎執(zhí)行，通過自動化檢查數(shù)據(jù)成分、關(guān)系、格式等，以報告形式展示探查后列的統(tǒng)計分布結(jié)果，避免數(shù)據(jù)質(zhì)量導(dǎo)致項目開發(fā)、上線出現(xiàn)問題，主要應(yīng)用于元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)研發(fā)、數(shù)倉開發(fā)以及數(shù)據(jù)治理等環(huán)節(jié)，滿足使用者對數(shù)據(jù)質(zhì)量初探的需求。

【資料圖】

但在數(shù)據(jù)量級大、用戶需要探查數(shù)據(jù)明細(xì)或需要數(shù)據(jù)預(yù)處理操作時，由于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)探查要對全量表進(jìn)行檢測，導(dǎo)致無法實時產(chǎn)出報告、等待時間變長，靈活度低，且無法跟蹤數(shù)據(jù)明細(xì)。

針對上述痛點(diǎn)，火山引擎DataLeap在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)探查基礎(chǔ)能力上，進(jìn)一步增強(qiáng)了動態(tài)探查能力。其特點(diǎn)在于：

● 基于大數(shù)據(jù)預(yù)覽探查，支持對數(shù)據(jù)進(jìn)行函數(shù)級別預(yù)處理。

● 數(shù)據(jù)探查結(jié)果秒級更新、實時響應(yīng)。

● 與數(shù)據(jù)監(jiān)控聯(lián)動，有效打通數(shù)據(jù)探查到質(zhì)量分析閉環(huán)。

據(jù)介紹，DataLeap動態(tài)探查的對象是抽樣數(shù)據(jù)，支持連續(xù)抽樣（按照默認(rèn)順序連續(xù)抽樣前x條數(shù)據(jù)）、過濾抽樣（使用where過濾語句過濾）、隨機(jī)抽樣（隨機(jī)抽樣x條數(shù)據(jù)）3種模式，用戶可對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，實時、動態(tài)獲得統(tǒng)計分布結(jié)果，具備靈活度高、實效性強(qiáng)的特點(diǎn)。

火山引擎DataLeap數(shù)據(jù)探查報告

目前，DataLeap動態(tài)探查可以應(yīng)用在以下三個場景中：

● 場景1：用于分析型探查場景，用戶可利用hive基本函數(shù)，如get_json_object，將列進(jìn)行數(shù)據(jù)提取。

● 場景2：與探查報告打通，用戶點(diǎn)擊探查報告中的統(tǒng)計值，即可跳轉(zhuǎn)到數(shù)據(jù)表格，并應(yīng)用具體行過濾函數(shù)。

● 場景3：用于數(shù)據(jù)過濾后的探查場景，用戶通過過濾和分組條件進(jìn)行寫條件探查，例如校驗status=0時current_price為0的占比。

DataLeap是火山引擎數(shù)智平臺旗下產(chǎn)品，提供數(shù)據(jù)集成、開發(fā)、運(yùn)維、治理、資產(chǎn)、安全等能力，幫助用戶提升數(shù)據(jù)研發(fā)效率、降低管理成本，加速推動企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，目前已經(jīng)應(yīng)用于泛互聯(lián)網(wǎng)、制造、新零售、汽車等領(lǐng)域。（作者：姚元宇）

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