# DolphinScheduler 3.2.0数据质量模块的坑与解决方案 #

2023-06-20 08:59:45

DolphinScheduler 3.2.0 数据质量模块常见问题及解决方案

数据质量模块简介

DolphinScheduler 数据质量模块是一款强大的工具，用于监控和评估数据质量，帮助用户识别数据中的错误和异常。在 3.2.0 版本中，该模块引入了一些新功能，包括实时监控、历史分析和多维分析。然而，这些新功能也带来了一些挑战，比如配置错误、执行失败和警报问题。

常见问题及解决方案

1. 数据质量规则配置不当

问题：字段名称拼写错误或规则逻辑不正确，导致数据质量模块无法正确评估数据质量。
解决方案：仔细检查规则配置，确保字段名称和逻辑正确无误。

2. 数据质量规则执行失败

问题：数据源无法访问或规则中使用不支持的操作，导致规则执行失败。
解决方案：检查数据源连接和规则配置，确保数据源可访问且操作受支持。

3. 数据质量模块无法发送警报

问题：警报配置不当或邮件服务器无法访问，导致数据质量模块无法发送警报。
解决方案：检查警报配置和邮件服务器连接，确保配置正确且服务器可访问。

4. 性能问题

问题：数据量大或规则复杂时，数据质量模块性能下降。
解决方案：优化规则配置，避免不必要的计算，并考虑使用分布式计算框架。

5. 集成问题

问题：与其他系统或数据源集成时遇到问题。
解决方案：检查集成配置，确保数据源兼容且配置正确。

代码示例：创建数据质量规则

# 自定义脚本规则
quality_rule1:
  type: CUSTOM
  name: custom_rule_1
  description: 检查列值是否为空
  timeout: 600
  executor: groovy_executor
  code:
    content:
      - def row = executionContext.getInput("result")[0]
      - def column_name = params.column_name
      - if (row.get(column_name) == null || row.get(column_name).isEmpty()) {
          executionContext.addOutput(new KeyValue("error_count", 1))
          executionContext.setOutput(result: 1)
          return
        }
      - executionContext.setOutput(result: 0)
  params:
    column_name: col1