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近期，火山引擎 DataLeap 上线“动静探查”能力，为用户提供全局数据视角、欠缺的抽样策略，进步数据探查的灵便度以及响应速率。
传统的数据探查是基于库表的全量探查，由后端引擎执行，通过自动化检查数据成分、关系、格局等，以报告模式展现探查后列的统计散布后果，防止数据品质导致我的项目开发、上线呈现问题，次要利用于元数据管理、数据研发、数仓开发以及数据治理等环节，满足使用者对数据品质初探的需要。
但在数据量级大、用户须要探查数据明细或须要数据预处理操作时，因为传统的数据探查要对全量表进行检测，导致无奈实时产出报告、等待时间变长，灵便度低，且无奈跟踪数据明细。
针对上述痛点，火山引擎 DataLeap 在传统数据探查根底能力上，进一步加强了动静探查能力。其特点在于：
- 基于大数据预览探查，反对对数据进行函数级别预处理。
- 数据探查后果秒级更新、实时响应。
- 与数据监控联动，无效买通数据探查到品质剖析闭环。
据介绍，DataLeap 动静探查的对象是抽样数据，反对间断抽样（依照默认程序间断抽样前 x 条数据）、过滤抽样（应用 where 过滤语句过滤）、随机抽样（随机抽样 x 条数据）3 种模式，用户可对数据进行预处理，实时、动静取得统计散布后果，具备灵便度高、实效性强的特点。
火山引擎 DataLeap 动静探查应用流程除此之外，DataLeap 动静探查具备对探查后果根底剖析能力，蕴含列删除、过滤、排序等。用户对探查后果的每一次操作都会被记作一次操作，屡次操作串联成操作栈，DataLeap 反对用户自在批改或删减操作栈里的步骤，并实时查看最新后果。
火山引擎 DataLeap 动静探查操作栈
火山引擎 DataLeap 数据探查报告
目前，DataLeap 动静探查能够利用在以下三个场景中：
- 场景 1：用于剖析型探查场景，用户可利用 hive 根本函数，如 get_json_object，将列进行数据提取。
- 场景 2：与探查报告买通，用户点击探查报告中的统计值，即可跳转到数据表格，并利用具体行过滤函数。
- 场景 3：用于数据过滤后的探查场景，用户通过过滤和分组条件进行写条件探查，例如校验 status=0 时 current_price 为 0 的占比。
DataLeap 是火山引擎数智平台旗下产品，提供数据集成、开发、运维、治理、资产、平安等能力，帮忙用户晋升数据研发效率、升高治理老本，减速推动企业的数字化转型，目前曾经利用于泛互联网、制作、新批发、汽车等畛域。
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