一、数据质量管理问题

源端业务系统数据库 ---- > 数据仓库

中间有可能丢数据 : 100条(源端) 90条(数仓)
中间有可能多数据 : 90条(源端) 100条(数仓)
不丢数据 : 200条(源端) 200条(数仓)

二、数据质量管理

1、数据量的比对 select count(1) 90%的公司都是这么做的
2、数据内容 全字段 很难比对 几乎没有公司做
3、有少部分公司 是 做 抽查比对
4、根据业务周期性，做全量数据比对
5、每天定时凌晨一点做一次增量数据对比
6、复盘:每月做一次 当前时间减一个月的全量数据比对

三、数据质量管理解决方案

利用spark sql full join操作。
假设 testa是mysql ，testb是数据仓库
testa full join testb 结果作为t表。
结果数据展示如下:

aid aname   address bid bname   age
1   x1  sh  1   x1  10
2   x2  hz  2   x2  11
3   x3  [NULL]  3   x3  12
4   x4  bj  4   x4  16
5   x5  gz  [NULL]  [NULL]  [NULL]
[NULL]  [NULL]  [NULL]  7   x7  19
[NULL]  [NULL]  [NULL]  8   x8  22
[NULL]  [NULL]  [NULL]  9   x9  24
[NULL]  [NULL]  [NULL]  10  x10 44

补数据: select * from t where bid is null 拿到a表字段的数据 拼接sql插入数据仓库
删数据: select * from t where aid is null --> bid --delete 语句