@Janga Reddy:
是的,有幾種方法可以實現數據質量規則在磚,並應用在銅層是一個很好的實踐。
一種方法是使用磚三角洲湖斷言的命令對數據應用數據質量檢查。維護命令允許您定義條件,必須對您的數據被認為是有效的,並提出了一個錯誤如果任何條件都是虛假的。您可以使用此命令來執行數據質量規則,如檢查缺失值,驗證數據類型,或驗證的數據範圍。
這裏有一個例子如何使用斷言命令檢查缺失值δ表:
從pyspark.sql。功能導入坳df = spark.read.format(“δ”).load(路徑“/ / /銅/表”)df \ .select(坳(“column1”),坳(“column2”),坳(“column3”)) \ . assert(坳(column1) .isNotNull() &坳(column2) .isNotNull() &坳(column3) .isNotNull ())
在這個例子中,我們從青銅層讀取三角洲表,選擇我們想要的列檢查缺失的值,並應用維護命令的條件檢查是否所有選定的列不為空。如果所選列null值,它會拋出一個錯誤。
另一種方法是使用磚質量控製(QC)的框架,這是一個圖書館的定義和執行數據質量檢查磚。與QC,您可以定義數據質量檢查使用SQL或Python代碼,並執行在您的數據。QC也提供報告和報警功能,數據質量檢查失敗時通知你。
這裏有一個例子如何定義一個使用質量控製數據質量檢查:
從磚進口qc qc.test (my_data_quality_check) \碧綠(my_bronze_table) \ .expect (“column1 qc.not_null ()) \ .expect (“column2 qc.not_null ()) \ .expect (“column3 qc.not_null ())
在這個例子中,我們定義了一個數據質量檢查使用qc.test()方法,指定的表檢查()方法,並定義使用預期的期望()方法。qc.not_null()方法用於指定列必須沒有null值。
這些隻是幾個例子的方法可以實現數據質量規則在磚。根據您的特定的用例和需求,您可以選擇最適合您的需求的方法。
