该项目整合了多款优秀的开源产品，构建了一个功能全面的数据开发平台。平台提供了强大的数据集成、数据开发、数据查询、数据服务、数据质量管理、工作流调度和元数据管理功能。dinky ，dolphinscheduler ，datavines ，flinkcdc ，openmetadata ，flink ，数据开发 ，数据平台 ，数据开发平台 ，大数据
- 数据质量监控：定义和执行数据质量规则，如空值检测、重复值检测、范围检查等，确保数据的准确性和完整性。
- 告警和通知：当数据质量出现问题时，Datavines 通过电子邮件、短信等方式发送告警通知，确保相关人员能够及时响应和处理问题。
- 数据治理：支持数据分类、标签和权限管理，确保数据的合规性和安全性。
- 数据质量报告：生成详细的数据质量报告，帮助用户了解和改进数据质量。
- 分布式架构：处理大规模的数据处理任务，确保系统的高可用性和扩展性。
- 任务依赖管理：定义复杂的任务依赖关系，确保任务按照预定的顺序执行。
- 丰富的任务类型：支持多种类型的任务，包括 Shell、Python 脚本、SQL、MapReduce、Spark、Flink 等。
- 可视化工作流设计：提供直观的图形化用户界面，通过拖拽方式设计和配置工作流。
- 任务调度：支持灵活的调度策略，包括定时调度、依赖触发、手动触发等。
- 任务监控与告警：实时监控任务的执行状态，并提供告警通知功能，确保问题及时处理。
- 资源管理：管理任务所需的资源，确保资源合理分配和使用。
- 元数据管理：捕获和存储各种数据资产的元数据，包括表、列、数据集、仪表板、机器学习模型等。
- 数据发现：提供强大的数据发现工具，帮助用户搜索和发现企业内的数据资源。
- 数据血缘分析：支持详细的数据血缘分析，显示数据的来源和流向，提高数据透明度。
- 数据治理：定义和执行数据治理策略，包括数据分类、标签、访问控制、合规性检查等。
- 数据质量管理：与 Datavines 集成，监控和管理数据质量，检测数据中的错误和异常。
- 集成与互操作性：支持与多种数据源和数据工具的集成，适应多样化的数据环境。
- API 和 SDK：提供丰富的 API 和 SDK，支持开发者扩展和定制功能。
- 可视化界面：提供用户友好的可视化界面，便于浏览和管理元数据，查看数据血缘关系图，配置数据治理策略等。
- 实时数据处理：Dinky 提供了强大的实时数据处理能力，支持 Flink 等流处理框架。
- 实时计算任务：用户可以定义和执行实时计算任务，处理实时数据流。
- 数据集成：支持多种数据源和目标，能够将实时数据流集成到不同的数据系统中。
- 可视化开发：提供直观的图形化界面，用户可以通过拖拽方式设计和配置实时计算任务。
- 监控与告警：实时监控数据流处理状态，并在出现异常时提供告警通知。
- 高可用性：设计了高可用性和容错机制，确保实时数据处理的稳定性和可靠性。
- 多数据源支持：支持多种数据源的集成，包括数据库、API、文件系统等，能够灵活应对不同的数据来源。
- 多执行引擎支持：支持多种执行引擎，包括 DataX、Sqoop、Flink CDC，满足不同场景的数据同步需求。
- 全库同步：支持整个数据库的同步，方便全面的数据迁移和复制。
- 多表同步：支持多表同步，简化复杂的数据集成任务。
- 全量和增量同步：提供全量和增量同步功能，实现数据的一体化同步。
- 断点续传：支持断点续传机制，确保数据集成过程的可靠性和稳定性。
- 灵活高效的数据查询：基于 Kyuubi 提供灵活高效的数据查询功能，支持 SQL 和非 SQL 查询，满足各种数据检索需求。
- 多数据源支持：支持多种数据源的数据查询，适用于不同的数据存储系统。
- 高性能：优化的查询引擎，确保数据查询的高性能和低延迟。
- 集成多种数据分析工具：集成多种数据分析和可视化工具，帮助用户快速获取洞见。
- 可视化分析：提供丰富的可视化组件，用户可以通过图表、仪表板等方式展示分析结果。
- 高级分析功能：支持机器学习模型、统计分析等高级分析功能，满足复杂数据分析需求。
- 数据服务接口：提供数据服务接口，支持 RESTful API 和 GraphQL，方便数据的对外提供和集成。
- 灵活的数据访问：通过 API 提供灵活的数据访问方式，满足不同应用和系统的集成需求。
- 高可用性和安全性：设计了高可用性和安全性机制，确保数据服务的可靠性和数据的安全性。
加入知识星球，获取部署资料
《实时数仓（数据湖）实战》是一个以电商系统为基础，围绕电商业务指标统计需求而构建的实时数仓（数据湖）项目，涉及组件flink、paimon、doris、seatunnel、dolphinscheduler、datart、dinky、hudi、iceberg。通过该项目，可以快速掌握实时数仓（数据湖）基本概念、数仓分层构建步骤及所涉及各类大数据组件实战用法。代码地址：https://github.com/Mrkuhuo/data-warehouse-learning
我们欢迎任何形式的贡献！如果你有好的建议或发现了问题，请提交一个 Issue 或 Pull Request。 提供或赞助云服务器资源搭建云学习环境。
本项目采用 MIT 许可证。详情请参阅 LICENSE。
- 邮箱: [email protected]（qq同号）
- 加V请注明来意：smallfortheuniverse
