Spark-Expectations 使用教程

1. 项目介绍

Spark-Expectations 是由 Nike 开源的一个 PySpark 数据质量框架。它旨在在 Spark 作业运行过程中执行数据质量规则，以确保数据处理流程中的数据完整性。通过识别和阻止错误数据达到目标目的地，Spark-Expectations 确保只有高质量的数据被传递，并将任何错误的记录过滤到一个单独的错误表中，以便进行详细分析和报告。

2. 项目快速启动

首先，确保你已经安装了 Apache Spark 和 PySpark。以下是快速启动 Spark-Expectations 的步骤：

# 初始化 Spark 会话
from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("SparkExpectations").getOrCreate()

# 创建一个 WrappedDataFrameWriter 实例
from spark_expectations.core import WrappedDataFrameWriter

writer = WrappedDataFrameWriter()

# 实例化 SparkExpectations 类
from spark_expectations.core.expectations import SparkExpectations

se = SparkExpectations(
    product_id="your_product",
    rules_df=spark.table("dq_spark_local.dq_rules"),
    stats_table="dq_spark_local.dq_stats",
    stats_table_writer=writer,
    target_and_error_table_writer=writer,
    debugger=False
)

# 应用数据质量规则
se.apply_expectations()

确保你已经定义了 product_id 以及配置了 rules_df 和 stats_table 等必要参数。

3. 应用案例和最佳实践

以下是使用 Spark-Expectations 的一些典型案例和最佳实践：

数据质量规则示例

# 假设我们有一个名为 'customer_order' 的表
from spark_expectations.core import expect_column_values_to_be_in_set

# 创建一个期望，要求 'status' 列的值在指定的集合中
expectation = expect_column_values_to_be_in_set("status", {"active", "inactive", "pending"})

# 将期望应用到 Spark DataFrame
se.apply_expectation("customer_order", expectation)

处理错误数据

# 处理不符合数据质量规则的记录
from spark_expectations.core import handle_invalid_rows

# 将不符合规则的记录写入错误表
handle_invalid_rows("customer_order", "dq_spark_local.error_table", ["status"])

4. 典型生态项目

Spark-Expectations 可以与以下典型生态项目结合使用：

• Apache Spark: 用于分布式数据处理的基础框架。
• PySpark: Spark 的 Python API，用于编写和执行 Spark 应用程序。
• Delta Lake: 一种存储层，用于在 Apache Spark 上提供 ACID 事务、可扩展的元数据处理和审计日志记录。
• Iceberg: 一种用于大规模数据湖的存储抽象层。

确保在实施 Spark-Expectations 时，这些项目已经正确集成到你的数据处理流程中。