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使用 Amazon Glue Data Quality 创建高质量的 ETL 管道
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原文中文，约4700字，阅读约需12分钟。
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内容提要
数十万客户使用数据湖进行分析和机器学习。使用AWS Glue Studio配置数据质量检查，保持高数据标准并做出自信的业务决策。
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关键要点
- 数十万客户使用数据湖进行分析和机器学习。
- 数据工程师需清理和准备数据，以确保数据准确且最新。
- 数据质量工具通常需要手动流程来监控数据质量。
- Amazon Glue Data Quality 自动监测功能可测量和监控数据质量。
- AWS Glue Studio 控制台可轻松定义和测量数据质量检查，无需编写代码。
- 文章为系列文章的第2部分，介绍 Amazon Glue Data Quality 的工作原理。
- 数据工程师需验证数据质量，以防止不良数据影响下游数据。
- 提供 AWS CloudFormation 模板以快速设置资源。
- 配置解决方案时需在 AWS Glue Studio 创建作业并设置数据质量规则。
- 评估数据质量功能可根据质量结果管理作业成果。
- 作业失败时可查看错误消息和数据质量结果。
- 数据质量结果以 JSON 格式写入 S3 存储桶，便于可视化控制面板构建。
- 可通过 Amazon CloudWatch 监控数据质量并设置警报。
- 建议删除未使用的角色和策略以避免费用。
- 利用 Amazon Glue Data Quality 可轻松监控 ETL 管道数据质量。
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