首页
/ Spark Expectations 使用指南

Spark Expectations 使用指南

2024-09-26 10:52:40作者:裘旻烁

1. 目录结构及介绍

spark-expectations 是一个专为数据质量控制设计的Python库,在Spark作业运行过程中执行数据验证规则。以下是此开源项目的典型目录结构及其简要说明:

.
├── README.md               # 项目介绍和快速入门指南
├── contrib                  # 贡献者相关文档或脚本
├── docs                     # 文档资料,包括API文档和用户指南
├── spark_expectations      # 核心源码包,包含主要功能实现
│   ├── config               # 配置相关代码,定义了全局配置变量和设置
│   ├── core                 # 核心逻辑,比如SparkExpectations类的实现
│   ├── expectations         # 数据预期规则的具体实现
│   └── ...
├── tests                    # 单元测试和集成测试文件
├── gitignore                # Git忽略文件配置
├── pre-commit-config.yaml   # Pre-commit配置,用于代码风格检查
├── CODEOWNERS              # 指定哪些人负责特定文件或目录的审查
├── CONTRIBUTING.md          # 对于贡献者的指导文档
├── CONTRIBUTORS.md          # 项目贡献者列表
├── LICENSE                  # 许可证文件,Apache-2.0 License
├── MANIFEST.in              # 打包时包含的额外文件声明
├── Makefile                 # 构建自动化脚本
├── poetry.lock              # 使用Poetry管理的依赖锁定文件
├── prospector.yaml          # 代码质量分析工具Prospector的配置
├── pyproject.toml           # 项目元数据和依赖声明(Poetry)
└── setup.py                 # 若有,则通常用于安装该库的传统方式(但未在给出的引用中显示)

2. 项目启动文件介绍

尽管直接的“启动文件”不是传统意义上的单一入口点,但在实际应用中,开发者应从创建SparkSession并初始化SparkExpectations对象开始。以下是一个简单的示例流程,展示如何“启动”使用此框架的过程:

  1. 创建SparkSession:

    from pyspark.sql import SparkSession
    spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
    
  2. 实例化SparkExpectations: 在这个阶段,您会提供规则表、统计表等相关配置。

    from spark_expectations.core.expectations import SparkExpectations
    se = SparkExpectations(
        product_id="example_product",
        rules_df=spark.table("dq_example_rules"),
        stats_table="dq_example_stats",
        stats_table_writer=...,
        target_and_error_table_writer=...,
        debugger=False,
        user_conf=...  # 用户自定义配置
    )
    
  3. 数据处理与验证: 应用装饰器@se.with_expectations到处理数据的函数上,该函数返回要验证的数据集。

3. 项目的配置文件介绍

spark-expectations的配置通过代码直接设置,没有独立的配置文件。配置项通常是通过导入库中的配置模块,并在初始化SparkExpectations时或设置相应的环境变量来完成。例如,邮件通知和Slack通知的开启与配置是这样进行的:

from spark_expectations.config.user_config import Constants as user_config
se_user_conf = [
    user_config.se_notifications_enable_email: False,
    user_config.se_notifications_email_smtp_host: "mailhost.nike.com",
    # 更多配置项...
]

开发者可以按需设定这些配置变量以定制其行为,如启用/禁用邮件通知、SMTP服务器设置、通知阈值等。对于更复杂的部署或者需要共享配置的情况,建议将配置项管理在统一的位置或环境变量中,以方便管理和更新。

热门项目推荐

项目优选

收起
Python-100-DaysPython-100-Days
Python - 100天从新手到大师
Python
611
115
HarmonyOS-ExamplesHarmonyOS-Examples
本仓将收集和展示仓颉鸿蒙应用示例代码,欢迎大家投稿,在仓颉鸿蒙社区展现你的妙趣设计!
Cangjie
286
79
mdmd
✍ WeChat Markdown Editor | 一款高度简洁的微信 Markdown 编辑器:支持 Markdown 语法、色盘取色、多图上传、一键下载文档、自定义 CSS 样式、一键重置等特性
Vue
112
25
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
60
48
RuoYi-Cloud-Vue3RuoYi-Cloud-Vue3
🎉 基于Spring Boot、Spring Cloud & Alibaba、Vue3 & Vite、Element Plus的分布式前后端分离微服务架构权限管理系统
Vue
45
29
go-stockgo-stock
🦄🦄🦄AI赋能股票分析:自选股行情获取,成本盈亏展示,涨跌报警推送,市场整体/个股情绪分析,K线技术指标分析等。数据全部保留在本地。支持DeepSeek,OpenAI, Ollama,LMStudio,AnythingLLM,硅基流动,火山方舟,阿里云百炼等平台或模型。
Go
1
0
Cangjie-ExamplesCangjie-Examples
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
205
58
MateChatMateChat
前端智能化场景解决方案UI库,轻松构建你的AI应用,我们将持续完善更新,欢迎你的使用与建议。 官网地址:https://matechat.gitcode.com
383
36
RuoYi-VueRuoYi-Vue
🎉 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue & Element 的前后端分离权限管理系统,同时提供了 Vue3 的版本
Java
182
44
frogfrog
这是一个人工生命试验项目,最终目标是创建“有自我意识表现”的模拟生命体。
Java
8
0