在DataHub中管理MySQL的数据质量是一个涉及多个步骤的过程，包括数据质量规则的构建、执行、任务管理、异常数据发现与保存等。以下是一些关键步骤和工具，可以帮助您实现这一目标：
数据质量规则构建
- 规则定义：根据业务需求，定义数据质量规则，包括准确性、合规性、完备性、及时性、一致性和重复性等维度。
- 规则执行：使用DataHub的数据质量管理系统，如Qualitis，来执行数据质量规则。
数据质量任务管理
- 任务配置：动态配置数据质量任务，确保规则能够根据业务需求灵活调整。
- 任务监控：监控数据质量任务的执行状态，及时发现并处理数据质量问题。
异常数据发现与保存
- 异常检测：利用DataHub的数据质量管理系统检测异常数据。
- 异常处理：对发现的异常数据进行记录、分析和处理，确保数据的准确性和一致性。
数据清洗与验证
- 数据清洗：使用MySQL的数据清洗功能，如UPDATE语句、REPLACE函数和正则表达式等，对数据进行清洗。
- 数据验证：通过插入数据后的验证方法，确保数据已成功插入到数据库中。
数据质量报告
- 报告生成：生成数据质量报告，展示数据质量的整体状况，帮助团队了解数据质量的问题和改进措施。
通过上述步骤和工具，您可以在DataHub中有效地管理MySQL的数据质量，确保数据的准确性和可靠性，从而支持更好的业务决策。