摘要:
测试的大数据量场景已2T为例进行介绍如下: (1)数据抽样验证:由于数据量非常大,可以采用数据抽样的方式进行验证。从数据集中随机抽取一小部分数据进行测试和验证,以此来推断整个数据集的正确性。 (2)并行计算验证:可以采用并行计算的方式进行验证,将数据集分成多个部分进行计算,然后将结果汇总。这样可以大 阅读全文
摘要:
保障ETL过程的数据正确性可以从以下几个方面考虑: 数据源的质量:ETL过程的数据质量取决于数据源的质量,因此需要对数据源进行充分的验证和清洗,确保数据的准确性、完整性和一致性。 数据转换的准确性:在ETL过程中,数据转换是非常重要的一步,需要确保数据转换的准确性和正确性。可以采用数据验证、数据重复 阅读全文