DataCleaner

在github介绍中描述为“首屈一指的开放源码数据质量解决方案。”，由Neopost和Human Inference提供支持的开源软件，协议为LGPL3.0，目前由68个发行版本。最新版为5.5.0，社区下载版为5.1.5。windows、linux、mac有分别的安装包。

概览

描述

　　DataCleaner 是一个数据质量分析,比较,验证和监督的软件.DataCleaner包括一个独立的图形用户界面分析,比较和验证,并进行监测web应用。

功能模块

　　源码包主要的模块描述：

• api：DataCleaner的公共API。 主要是为了构建自己的扩展而提供的接口和注解。
• resources：DataCleaner的静态资源
• oss-branding：图标和颜色
• test-ware：用于DataCleaner的单元测试的类和扩展代码
• engine
  • core：核心引擎部分，它允许根据API执行作业和组件。
  • xml-config：包含读写任务文件和配置文件清理工具。
  • env：DataCleaner可以运行的不同/替代环境，例如Apache Spark或webapp-cluster
• components
  　- 许多子模块包含内置以及与DataCleaner一起使用的其他组件/扩展。
  　- 标准组件：一个容器项目，它依赖于通常捆绑在DataCleaner社区版中的所有组件。
• desktop
  　- api DataCleaner桌面应用程序的公共API。
  　- ui 适用于桌面用户的基于Swing的用户界面。
• monitor
  　- api DataCleaner监控模块的API类和接口

安装方式

环境要求

1. 一台有图形界面的计算机（命令行模式除外）
2. java7 或以上
3. DataCleaner 的软件许可文件

启动命令

社区5.5.0版zip下载后直接解压使用 datacleaner.sh 或 datacleaner.cmd启动。

以上为DataCleaner基本情况，以及采用图形界面运行方式。 并不太符合B/S方式的修改过程
因为需要了解desktop-api和desktop-ui的结合方式，并据此开发一套完整B/S应用。

通过调研，DataCleaner提供了一种和Kettle类似的运行模式。及在图形界面通过数据源选择， 组件拖动，参数配置，结果输出等一系列拖动操作过程，最终保存为一个任务文件（*.xml）。

其中：

• job-metadata 为任务的元信息，包含描述、作者、时间、属性等。
• source 为数据源信息
• transformation 转换过程块
  • transformer 单个转换过程块
• analysis 数据分析块
  • analyzer 分析相关模块，包括文件的输出。

其对应的是客户端中的：

对应的列表有：

完整的DataCleaner组件列表

• Transform 转换

  • Composition 合并
  • Conversion 转换
  • Data structures 数据结构
  • Date and time 日期和时间
  • Encoding 编码
  • Filter 过滤器
  • Network tools 网络工具
  • Numbers 数值
  • Scripting 脚本
  • Text 文本

• Improve 改善

  • Location 本地
  • Reference data 参考数据

• Analyze 分析

  • Date and time 日期和时间
  • Visualization 可视化
  • Write 写入