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    DataWorks:テンプレートを使用してルールを一括で設定する

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    DataWorks:テンプレートを使用してルールを一括で設定する

    最終更新日:Nov 09, 2025

    Data Quality は、テーブルレベルおよびフィールドレベルの監視テンプレートをプリセットで提供します。このトピックでは、テンプレートを使用して監視ルールを設定する方法について説明します。

    制限事項

    MaxCompute、EMR、Hologres、CDH Hive、AnalyticDB for PostgreSQL、AnalyticDB for MySQL、StarRocks、および MySQL のデータソースに対して、テンプレートを使用して監視ルールを設定できます。

    設定フロー

    以下の手順では、テンプレートを使用して品質ルールを設定するプロセスを概説します。

    1. ルールテンプレートを選択し、ルールパラメーターを設定します。

      組み込みテンプレートは、テーブルレベルとフィールドレベルのルールテンプレートに分類されます。テンプレートを選択した後、Data Quality ルールのチェックメソッドを定義できます。ルールは、チェック対象の テーブル をオブジェクトとして使用します。Data Quality ルールは、テーブルデータをチェックし、期待どおりであるかどうかを判断するための具体的なメソッドを定義します。

    2. ルールチェックが必要なテーブルまたはフィールドを一括で追加します

      チェックするテーブルまたはフィールドを一括で選択し、ルールテンプレートを適用できます。

    3. ルールを新規または既存のモニターに関連付けます

      品質ルールを特定のオブジェクトの品質モニターに関連付けることができます。オブジェクトは、パーティションテーブルの特定のパーティションなど、テーブルの [データ範囲] であり、データに対して実行する品質チェックを定義します。

    手順

    ステップ 1. 「テンプレートで設定」ページに移動します

    1. DataWorks コンソールにログインします。上部のナビゲーションバーで、目的のリージョンを選択します。左側のナビゲーションウィンドウで、[データガバナンス] > [Data Quality] を選択します。表示されたページで、ドロップダウンリストから目的のワークスペースを選択し、[Data Quality に移動] をクリックします。

    2. 左側のナビゲーションウィンドウで、[ルールを設定] > [テンプレートで設定] を選択します。

      Data Quality は、組み込みの [テーブルレベル] および [フィールドレベル] ルールテンプレートを提供します。テンプレートの [監視ルールの設定] をクリックして、複数のテーブルまたはフィールドのルールを同時に設定します。

      image

    ステップ 2. 監視ルールのプロパティを設定します

    1. 複数のテーブルまたはパーティションに一括で適用するテンプレートを選択し、[操作] 列の [監視ルールの設定] をクリックして、[監視ルールの一括追加] ページを開きます。

    2. 監視ルールの [基本プロパティ] を設定できます。

      パラメーター

      説明

      データソースタイプ

      この監視ルールが適用されるテーブルのデータソースタイプを選択します。

      説明

      MaxCompute、EMR、Hologres、CDH Hive、AnalyticDB for PostgreSQL、AnalyticDB for MySQL、StarRocks、および MySQL のデータソースに対して、テンプレートを使用して監視ルールを設定できます。

      ルールソース

      [組み込みテンプレート] と選択したルールテンプレートが表示されます。この設定は変更できません。その他の組み込みルールテンプレートについては、「組み込みルールテンプレートの表示」をご参照ください。

      ルールテンプレート

      ルール名

      システムは自動的にルール名を生成します。必要に応じて名前のサフィックスを調整できます。

    3. 監視ルールの詳細プロパティを設定します。

      パラメーター

      説明

      重要度

      ビジネスにおけるルールの強度。

      • 強制ルールは重要なルールです。パラメーターを強制ルールに設定し、重大しきい値を超えた場合、モニターに関連付けたスケジューリングノードはデフォルトでブロックされます。

      • 弱ルールは通常のルールです。パラメーターを弱ルールに設定し、重大しきい値を超えた場合、モニターに関連付けたスケジューリングノードはデフォルトではブロックされません。

      比較方法

      ルールがテーブルデータが期待どおりであるかどうかをチェックするために使用する比較方法。

      • [手動設定]: ビジネス要件に基づいて、データ出力結果を期待される結果と比較するように比較方法を設定できます。

        ルールテンプレートごとに異なる比較方法を選択できます。DataWorks コンソールでルールテンプレートでサポートされている比較方法を表示できます。

        • [数値] の結果については、数値結果を固定値 (期待値) と比較できます。サポートされている比較方法は、[より大きい]、[以上]、[等しい]、[等しくない]、[より小さい]、[以下] です。ビジネス要件に基づいて、正常なデータ範囲 (正常しきい値) と異常なデータ範囲 (重大しきい値) を設定できます。

        • [変動] の結果については、変動結果を変動範囲と比較できます。サポートされている比較方法は、[絶対値]、[上昇]、[下降] です。ビジネス要件に基づいて、正常なデータ範囲 (正常しきい値) を設定できます。また、異常な逸脱の程度に基づいて、データ出力の例外 (警告しきい値) と予期しないデータ出力 (重大しきい値) を定義することもできます。

      • [インテリジェント動的しきい値]: このオプションを選択した場合、変動しきい値や期待値を手動で設定する必要はありません。システムは、インテリジェントアルゴリズムに基づいて適切な しきい値を自動的に決定します。異常なデータが検出された場合、アラートが直ちにトリガーされるか、関連タスクが直ちにブロックされます。[比較方法] パラメーターが [インテリジェント動的しきい値] に設定されている場合、[重要度] パラメーターを設定できます。

        説明

        カスタム SQL 文、カスタム範囲、または動的しきい値に基づいて設定した監視ルールのみが、インテリジェント動的しきい値比較方法をサポートします。

      監視しきい値

      • [比較方法] パラメーターを [手動設定] に設定した場合、[正常しきい値] および [重大しきい値] パラメーターを設定できます。

        • [正常しきい値]: データ品質チェックの結果が指定された条件を満たす場合、データ出力は期待どおりです。

        • [重大しきい値]: データ品質チェックの結果が指定された条件を満たす場合、データ出力は期待どおりではありません。

      • 設定するルールが [変動タイプ] のルールである場合は、[警告しきい値] を設定する必要があります。

        • [警告しきい値]: データ品質チェックの結果が指定された条件を満たす場合、データは異常ですが、ビジネスには影響しません。

      開始/停止ステータス

      本番環境でルールを [有効] にするか [無効] にするかを指定します。

      重要

      ルールのスイッチを [オフにする] と、ルールをトリガーしてテスト実行を実行したり、関連するスケジューリングノードによってトリガーしたりすることはできません。

    4. [次へ] をクリックして、[ルールを生成] ページに進みます。

    ステップ 3. チェックする複数のテーブルまたはフィールドを追加します

    選択した [テーブルレベルのルールテンプレート] または [フィールドレベルのルールテンプレート] に基づいて、ルールチェック用のテーブルまたはフィールドを一括で追加できます。

    テーブルの追加

    1. [テーブルの追加] をクリックします。[一括追加] ページで、ルールを設定するテーブルを選択します。

      説明

      リストには、前のステップの [基本プロパティ] セクションで設定した [データソースタイプ] と一致するすべてのテーブルが表示されます。[テーブル名] を入力して結果をフィルターすることもできます。

    2. テーブルを選択した後、[確認] をクリックして、[設定するテーブル] リストに追加します。

    フィールドの追加

    1. [フィールドの追加] をクリックします。[フィールドの選択] ダイアログボックスで、監視ルールを設定するフィールドを含むテーブルを選択します。

      説明

      [テーブルの選択] エリアには、前のステップの [基本プロパティ] セクションで設定した [データソースタイプ] に基づいて利用可能なテーブルが一覧表示されます。

    2. テーブルを選択すると、[フィールドの選択] セクションにそのテーブルのすべてのフィールドが表示され、[フィールド名] と [フィールドの説明] でフィルターできます。

      image

    3. 監視ルールを設定するフィールドを選択し、[追加] をクリックします。フィールドが [ルールを設定するフィールド] リストに追加されます。

    ステップ 4. 品質モニターを作成または関連付けます

    品質ルールを品質モニターに関連付けることで、オブジェクトデータのチェックに使用する品質ルールを定義できます。オブジェクトは、パーティションテーブルの特定のパーティションなど、チェックするテーブルの特定のタイムスタンプ範囲です。

    モニターは個別または一括で設定できます。

    一括設定

    1. ルールを追加する 1 つ以上のテーブルまたはフィールドを選択した後、[品質監視の設定] をクリックします。

      image

    2. 一括 [自動関連付け]、一括 [関連付けの解除]、および [クイック一括追加] を実行できます。

      • [自動関連付け]: 選択したテーブルまたはフィールドを既存の品質監視に自動的に関連付けます。

      • [関連付けの解除]: 選択したテーブルまたはフィールドの品質監視をキャンセルします。

      • [クイック一括追加]: 選択したテーブルの品質監視のデータ範囲と実行設定を構成します。

        設定項目

        注

        データ範囲

        パーティションテーブル

        品質の監視対象となるテーブルデータの範囲。パーティションフィルター式を使用して、チェックが必要なパーティションを定義できます。

        • 非パーティションテーブルの場合、テーブル全体がデフォルトでチェックされます。WHERE 句を使用して範囲を指定します。

        • パーティションテーブルの場合、このパラメーターを Partition key=Partition value 形式の値に設定する必要があります。パーティション値は、定数または組み込みパーティションフィルター式にすることができます。

        実行設定

        トリガー方法

        モニターのトリガー方法。

        • [本番環境のノードスケジューリングによってトリガー]: モニターに関連付けたスケジューリングノードがオペレーションセンターで実行を終了すると、モニターに関連付けられているルールが自動的にトリガーされます。ドライランノードは監視ルールをトリガーして実行しないことに注意してください。

        • [手動でトリガー]: モニターに関連付けられている監視ルールは手動でトリガーされます。

        重要

        データ品質をチェックするテーブルが非 MaxCompute テーブルで、[トリガー方法] に [本番環境のノードスケジューリングによってトリガー] が選択されている場合、スケジューリング用の共有リソースグループで実行されるスケジューリングノードをモニターに関連付けることはできません。そうしないと、モニターの実行時にエラーが報告される可能性があります。

        スケジューリングノードの関連付け

        [トリガー方法] パラメーターを [本番環境のノードスケジューリングによってトリガー] に設定した場合、このパラメーターを設定して、モニターに関連付けるスケジューリングノードを選択できます。スケジューリングノードの実行が終了すると、モニターに関連付けられているルールが自動的にトリガーされます。

        実行リソースの選択

        ルールの実行に必要なリソース。デフォルトでは、現在のワークスペースで監視対象のテーブルが属するデータソースが選択されます。別のデータソースを選択する場合は、関連するリソースが監視対象のテーブルにアクセスできることを確認してください。

    単一テーブルの設定

    1. 対象のテーブルまたはフィールドの右側にある [品質監視] 列で、品質ルールを品質監視ジョブに関連付けることができます。既存の品質監視ジョブを選択するか、[新規品質監視] をクリックして新しいジョブを作成できます。image

    2. 利用可能なモニターがない場合は、[モニターの作成] をクリックして作成できます。次の表にパラメーターを示します。

      設定項目

      パラメーター

      説明

      基本設定

      モニター名

      モニターの名前。

      モニターのオーナー

      必要に応じてモニターのオーナーを指定できます。アラートサブスクリプションを設定する際に、[メール]、[メールと SMS]、または [電話] を使用して、モニターのオーナーをアラート受信者として指定できます。

      監視対象

      データ品質をチェックするオブジェクト。デフォルト値は現在のテーブルです。

      データ範囲

      品質の監視対象となるテーブルデータの範囲。パーティションフィルター式を使用して、チェックが必要なパーティションを定義できます。

      • 非パーティションテーブルの場合、このパラメーターを設定する必要はありません。デフォルトでは [テーブル内のすべてのデータ] がチェックされます。

      • パーティションテーブルの場合、このパラメーターを Partition key=Partition value 形式の値に設定する必要があります。パーティション値は、定数または組み込みパーティションフィルター式にすることができます。

      説明

      カスタムテンプレートまたはカスタム SQL 文に基づいて監視ルールを設定する場合、このパラメーターは有効になりません。代わりに、ルールによってチェックされるパーティションは、ルールで指定されたカスタム SQL 文によって決定されます。

      品質ルールの選択

      品質ルールの選択

      モニターに関連付ける監視ルール。指定された範囲のデータ品質は、ルールに基づいて監視されます。

      説明

      • 同じテーブルの異なるパーティションに対して異なるモニターを作成し、異なる監視ルールをモニターに関連付けることができます。これにより、パーティションを異なるデータ品質チェックロジックに基づいて監視できます。

      • 監視ルールを作成していない場合は、このパラメーターの設定をスキップして、まずモニターの作成を完了できます。監視ルールを作成および設定する際に、監視ルールをモニターに追加できます。監視ルールの作成と設定方法については、「ステップ 3: 監視ルールを設定する」をご参照ください。

      実行設定

      トリガー方法

      モニターのトリガー方法。

      • [本番環境のノードスケジューリングによってトリガー]: モニターに関連付けたスケジューリングノードがオペレーションセンターで実行を終了すると、モニターに関連付けられているルールが自動的にトリガーされます。ドライランノードは監視ルールをトリガーして実行しないことに注意してください。

      • [手動でトリガー]: モニターに関連付けられている監視ルールは手動でトリガーされます。

      重要

      データ品質をチェックするテーブルが非 MaxCompute テーブルで、[トリガー方法] に [本番環境のノードスケジューリングによってトリガー] が選択されている場合、スケジューリング用の共有リソースグループで実行されるスケジューリングノードをモニターに関連付けることはできません。そうしないと、モニターの実行時にエラーが報告される可能性があります。

      関連スケジューリングノード

      [トリガー方法] パラメーターを [本番環境のノードスケジューリングによってトリガー] に設定した場合、このパラメーターを設定して、モニターに関連付けるスケジューリングノードを選択できます。スケジューリングノードの実行が終了すると、モニターに関連付けられているルールが自動的にトリガーされます。

      実行リソース

      ルールの実行に必要なリソース。デフォルトでは、現在のワークスペースで監視対象のテーブルが属するデータソースが選択されます。別のデータソースを選択する場合は、関連するリソースが監視対象のテーブルにアクセスできることを確認してください。

      処理ポリシー

      品質問題の処理ポリシー

      検出されたデータ品質問題を処理するために使用されるブロッキングまたはアラートポリシー。

      • ブロック: テーブルでデータ品質問題が検出された場合、テーブルを生成する本番環境のスケジューリングノードが特定され、システムはそのノードの実行ステータスを [失敗] に設定します。この場合、ノードの子孫ノードは実行できなくなり、ダーティデータの拡散を防ぐために本番リンクがブロックされます。

        デフォルト値: 強制ルール・重大な異常。

      • アラート: テーブルでデータ品質問題が検出された場合、システムは設定された通知方法を使用してアラート受信者にアラート通知を送信します。

        デフォルト値: 強制ルール・重大な異常、強制ルール・オレンジ色の例外、強制ルール・チェック失敗、弱ルール・重大な異常、弱ルール・オレンジ色の例外、および 弱ルール・チェック失敗。

      アラート設定

      [メール]、[メールと SMS]、[DingTalk チャットボット]、[DingTalk チャットボット @ALL]、[Lark グループチャットボット]、[WeCom ロボット]、[カスタム WebHook]、または [電話] を使用してアラート通知を送信できます。

      説明

      • DingTalk チャットボット、Lark チャットボット、または WeChat チャットボットを追加して、Webhook URL を取得できます。次に、Webhook URL を [サブスクリプションの管理] ダイアログボックスの [受信者] フィールドにコピーします。

      • [カスタム Webhook] 通知方法は、DataWorks Enterprise Edition でのみサポートされています。[カスタム Webhook] を使用して送信されるアラート通知のメッセージ形式については、「付録: カスタム Webhook URL を使用して送信されるアラート通知のメッセージ形式」をご参照ください。

      • 通知方法として [メール]、[メールと SMS]、または [電話] を選択した場合、[承認オブジェクト] を [モニターのオーナー]、[勤怠表]、または [ノードのオーナー] として指定できます。

        • [Data Quality 監視のオーナー]: アラート情報は、現在の品質モニターの [基本設定] セクションで設定された [品質監視のオーナー] に送信されます。

        • [勤怠表]: モニターに関連付けられた監視ルールがトリガーされ、アラートが生成されると、システムは勤怠表の当日の当番者にアラート通知を送信します。

        • [ノードのオーナー]: アラート通知は、モニターに関連付けられたスケジューリングノードの [オーナー] に送信されます。

    3. 一括で監視ルールを追加するステップに戻り、[更新] をクリックします。次に、[品質監視] 列で、作成した品質監視ルールを選択します。

      image

    ステップ 5. ルール実行のテスト

    1. [監視ルールの生成] をクリックして、[監視ルールの検証] ページを開きます。[監視ルールの検証] ページでは、次の操作を実行できます。

      • [テスト実行]: ルール設定が正しいことを確認します。

        ルールが作成された後、1 つ以上のルールを選択して [テスト実行] を実行できます。[テスト実行] ダイアログボックスで、[スケジューリング時間] (シミュレートされたトリガー時間) と [リソースグループ] を選択します。システムは、指定された時間と [データ範囲] に基づいて、検証対象のテーブルのパーティション値を計算します。[テスト実行] をクリックして、指定されたテーブルパーティションのデータが設定されたデータ品質ルールに準拠しているかどうかを確認します。image

        テスト実行が完了したら、[操作] 列の [実行記録] をクリックして詳細を表示し、関連する操作を実行できます。

      • [サブスクリプション]: アラートの受信者。

        [メール]、[メールと SMS]、[DingTalk チャットボット]、[DingTalk チャットボット @ALL]、[Lark グループチャットボット]、[WeCom ロボット]、[カスタム WebHook]、または [電話] を使用してアラート通知を送信できます。

        説明

        • DingTalk チャットボット、Lark チャットボット、または WeChat チャットボットを追加して、Webhook URL を取得できます。次に、Webhook URL を [サブスクリプションの管理] ダイアログボックスの [受信者] フィールドにコピーします。

        • [カスタム Webhook] 通知方法は、DataWorks Enterprise Edition でのみサポートされています。[カスタム Webhook] を使用して送信されるアラート通知のメッセージ形式については、「付録: カスタム Webhook URL を使用して送信されるアラート通知のメッセージ形式」をご参照ください。

        • 通知方法として [メール]、[メールと SMS]、または [電話] を選択した場合、[承認オブジェクト] を [モニターのオーナー]、[勤怠表]、または [ノードのオーナー] として指定できます。

          • [Data Quality 監視のオーナー]: アラート情報は、現在の品質モニターの [基本設定] セクションで設定された [品質監視のオーナー] に送信されます。

          • [勤怠表]: モニターに関連付けられた監視ルールがトリガーされ、アラートが生成されると、システムは勤怠表の当日の当番者にアラート通知を送信します。

          • [ノードのオーナー]: アラート通知は、モニターに関連付けられたスケジューリングノードの [オーナー] に送信されます。

      • [関連スケジューリング]: ルールのトリガー方法を指定します。

        [推奨実行モードの設定] または [手動で実行モードを設定] をクリックして、1 つ以上の Data Quality ルールをテーブルデータを生成するスケジューリングノードに関連付けることができます。オペレーションセンターでは、これらのノードには、自動的にスケジュールされる定期インスタンス、手動でトリガーされるデータバックフィルインスタンス、およびテストインスタンスが含まれます。ノードタスクが実行されると、Data Quality ルールチェックがトリガーされます。ルール強度を設定して、ノードが失敗して終了するかどうかを制御し、ダーティデータの拡散を防ぐことができます。

        • 推奨実行モード: システムは、テーブルデータを出力するノードのデータリネージに基づいて、選択したルールを推奨されるスケジューリングノードに自動的に関連付けます。

        • 手動実行モード: 選択したルールを指定されたスケジューリングノードに手動で関連付けることができます。

        重要

        ルールは、自動的にトリガーされるように、対応するスケジューリングノードに関連付ける必要があります。

      • [削除]: 選択した 1 つ以上のルールを削除します。

      • [ルールの詳細]: ルールの [操作] 列にある [ルールの詳細] をクリックして、その詳細ページを開きます。このページでは、ルールの変更、開始、停止、削除、強度の指定、ログの表示ができます。

    2. テスト実行が成功し、スケジュールが関連付けられたら、[検証の完了] をクリックします。

    次のステップ

    モニターの実行後、左側のナビゲーションウィンドウで [品質 O&M] を選択し、[モニター] と [実行記録] をクリックして、指定したテーブルの品質チェックステータスと完全な品質ルールチェックレコードを表示できます。

    付録: Webhook メッセージ形式

    このセクションでは、DataWorks が [カスタム Webhook] を使用して送信するアラート通知のメッセージ形式とパラメーターについて説明します。

    メッセージのサンプル

    {
  "detailUrl": "https://dqc-cn-zhangjiakou.data.aliyun.com/?defaultProjectId=3058#/jobDetail?envType=ODPS&projectName=yongxunQA_zhangbei_standard&tableName=sx_up_001&entityId=10878&taskId=16876941111958fa4ce0e0b5746379cd9bc67999d05f8&bizDate=1687536000000&executeTime=1687694111000",
  "datasourceName": "emr_test_01",
  "engineTypeName": "EMR",
  "projectName": "Project name",
  "dqcEntityQuality": {
    "entityName": "tb_auto_test",
    "actualExpression": "ds=20230625",
    "strongRuleAlarmNum": 1,
    "weakRuleAlarmNum": 0
  },
  "ruleChecks": [
    {
      "blockType": 0,
      "warningThreshold": 0.1,
      "property": "id",
      "tableName": "tb_auto_test",
      "comment": "Test a monitoring rule",
      "checkResultStatus": 2,
      "templateName": "Compare the Number of Unique Field Values Against Expectation",
      "checkerName": "fulx",
      "ruleId": 123421,
      "fixedCheck": false,
      "op": "",
      "upperValue": 22200,
      "actualExpression": "ds=20230625",
      "externalId": "123112232",
      "timeCost": "10",
      "trend": "up",
      "externalType": "CWF2",
      "bizDate": 1600704000000,
      "checkResult": 2,
      "matchExpression": "ds=$[yyyymmdd]",
      "checkerType": 0,
      "projectName": "auto_test",
      "beginTime": 1600704000000,
      "dateType": "YMD",
      "criticalThreshold": "0.6",
      "isPrediction": false,
      "ruleName": "Rule name",
      "checkerId": 7,
      "discreteCheck": true,
      "endTime": 1600704000000,
      "MethodName": "max",
      "lowerValue": 2344,
      "entityId": 12142421,
      "whereCondition": "type!='type2'",
      "expectValue": 90,
      "templateId": 5,
      "taskId": "16008552981681a0d6",
      "id": 234241453,
      "open": true,
      "referenceValue": [
        {
          "discreteProperty": "type1",
          "value": 20,
          "bizDate": "1600704000000",
          "singleCheckResult": 2,
          "threshold": 0.2
        }
      ],
      "sampleValue": [
        {
          "discreteProperty": "type2",
          "bizDate": "1600704000000",
          "value": 23
        }
      ]
    }
  ]
}

    パラメーターの説明

    名前

    タイプ

    サンプル値

    説明

    ProjectName

    文字列

    autotest

    データ品質が監視されるコンピュートエンジンインスタンスまたはデータソースの名前。

    actualExpression

    文字列

    ds=20200925

    監視対象のデータソーステーブルのパーティション。

    RuleChecks

    RuleChecks の配列

    検証結果のリスト。

    BlockType

    整数

    1

    検証ルールの強度。この値はルールの重要度を示します。有効な値:

    • 1: 強制ルール。

    • 0: 弱ルール。

      必要に応じて、重要なルールを強制ルールとして設定します。強制ルールが赤色のアラートをトリガーした場合、スケジューリングタスクはブロックされます。

    WarningThreshold

    Float

    0.1

    警告しきい値。この値は、期待値からの逸脱を示します。必要に応じてこのしきい値をカスタマイズします。

    Property

    文字列

    type

    ルールがチェックするデータソーステーブルの列。

    TableName

    文字列

    dual

    検証されるテーブルの名前。

    Comment

    文字列

    ルールの説明。

    検証ルールの説明。

    CheckResultStatus

    整数

    2

    チェック結果のステータス。

    TemplateName

    文字列

    フィールドの一意の値の数を期待値と比較する

    検証テンプレートの名前。

    CheckerName

    文字列

    fulx

    チェッカーの名前。

    RuleId

    Long

    123421

    ルール ID。

    FixedCheck

    ブール値

    false

    チェックに固定値を使用するかどうかを指定します。有効な値:

    • true: 固定値が使用されます。

    • false: 固定値は使用されません。

    Op

    文字列

    >

    比較演算子。

    UpperValue

    Float

    22200

    予測される上限値。しきい値が設定された後に自動的に生成されます。

    ActualExpression

    文字列

    ds=20200925

    検証されるデータソーステーブルの実際のパーティション。

    ExternalId

    文字列

    123112232

    スケジュールされたタスクのノード ID。

    TimeCost

    文字列

    10

    検証タスクの期間。

    Trend

    文字列

    up

    監視結果の傾向。

    ExternalType

    文字列

    CWF2

    CDN マッピングシステムのタイプ。CWF のみがサポートされています。

    BizDate

    Long

    1600704000000

    データタイムスタンプ。チェック対象のビジネスエンティティがオフラインデータの場合、データタイムスタンプは通常、チェック実行の 1 日前です。

    CheckResult

    整数

    2

    検証結果。

    MatchExpression

    文字列

    ds=$[yyyymmdd]

    パーティションフィルター式。

    CheckerType

    整数

    0

    チェッカーのタイプ。

    ProjectName

    文字列

    autotest

    データ品質チェック用のコンピュートエンジンまたはデータソースの名前。

    BeginTime

    Long

    1600704000000

    検証操作の開始時刻。

    DateType

    文字列

    YMD

    スケジューリングサイクルのタイプ。値は通常 YMD で、年次、月次、日次のタスクを表します。

    CriticalThreshold

    Float

    0.6

    エラーしきい値は、期待値からの逸脱の度合いを示します。必要に応じてこのしきい値をカスタマイズします。強制ルールがエラーしきい値をトリガーした場合、スケジューリングタスクはブロックされます。

    IsPrediction

    ブール値

    false

    結果が予測であるかどうかを指定します。有効な値:

    • true: 結果は予測です。

    • false: 結果は予測ではありません。

    RuleName

    文字列

    ルールの名前。

    ルールの名前。

    CheckerId

    整数

    7

    チェッカーの ID。

    DiscreteCheck

    ブール値

    true

    監視が離散的かどうかを指定します。有効な値:

    • true: 離散検証を有効にします。

    • false: チェックは非離散的です。

    EndTime

    Long

    1600704000000

    検証結果クエリの終了時刻。

    MethodName

    文字列

    max

    サンプルデータを収集するために使用されるメソッド (avg、count、sum、min、max、count_distinct、user_defined、table_count、table_size、table_dt_load_count、table_dt_refuseload_count、null_value、null_value/table_count、(table_count-count_distinct)/table_count、または table_count-count_distinct など)。

    LowerValue

    Float

    2344

    予測下限。この値は、設定したしきい値に基づいて自動的に生成されます。

    EntityId

    Long

    14534343

    パーティションフィルター式の ID。

    WhereCondition

    文字列

    type!='type2'

    検証タスクのフィルター条件。

    ExpectValue

    Float

    90

    期待値。

    TemplateId

    整数

    5

    検証テンプレートの ID。

    TaskId

    文字列

    16008552981681a0d6****

    検証タスクの ID。

    Id

    Long

    2231123

    プライマリキーの ID。

    ReferenceValue

    ReferenceValue の配列

    過去のサンプル値。

    DiscreteProperty

    文字列

    type1

    GROUP BY 句でグループ化した結果のサンプルフィールドの値。たとえば、Gender フィールドでグループ化した場合、DiscreteProperty の可能な値は Male、Female、および null です。

    Value

    Float

    20

    サンプル値。

    BizDate

    文字列

    1600704000000

    データタイムスタンプ。チェック対象のエンティティがオフラインデータの場合、タイムスタンプは通常、チェック実行の 1 日前です。

    SingleCheckResult

    整数

    2

    検証結果の文字列。

    Threshold

    Float

    0.2

    しきい値。

    SampleValue

    SampleValue の配列

    現在のサンプル値。

    DiscreteProperty

    文字列

    type2

    GROUP BY 句でグループ化されたサンプルフィールドの値。たとえば、Gender フィールドでグループ化した場合、DiscreteProperty の値は Male、Female、および null です。

    BizDate

    文字列

    1600704000000

    データタイムスタンプ。ほとんどの場合、検証対象のビジネスエンティティがオフラインデータの場合、値は検証操作の 1 日前です。

    Value

    Float

    23

    サンプル値。

    Open

    ブール値

    true

    ルールが有効かどうか。