Jiang

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    Qualitis是一个支持多种异构数据源的质量校验、通知、管理服务的数据质量管理平台,用于解决业务系统运行、数据中心建设及数据治理过程中的各种数据质量问题。 Qualitis基于Spring Boot,依赖于Linkis进行数据计算,提供数据质量模型构建,数据质量模型执行,数据质量任务管理,异常数据发现保存以及数据质量报表生成等功能。并提供了金融级数据质量模型资源隔离,资源管控,权限隔离等企业特性,具备高并发,高性能,高可用的大数据质量管理能力。

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    大数据平台数据服务框架。实现了Kafka实时数据过滤、清洗、转换、消费,实现了Spark SQL对Redis、MongoDB等非关系型数据库的数据的读写;集成了规则引擎,可基于规则引擎实现客户标签、画像等相关功能。

    爱建/DataSphereStudio forked from WeBank/DataSphereStudio

    将满足从数据交换、脱敏清洗、分析挖掘、质量检测、可视化展现、定时调度到数据输出等数据应用开发全流程场景需求。欢迎申请体验demo环境:https://sandbox.webank.com/wds/dss/#/register

    爱建/match-trade forked from kinbug/match-trade

    最高效的交易所撮合引擎,采用伦敦外汇交易所LMAX开源的Disruptor框架,用Hazelcast进行分布式内存存取,以及原子性操作。使用数据流的方式进行计算撮合序列,采用价格水平独立撮合逻辑,实现高效大数据撮合。

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