نقش حیاتی تست خودکار در خط لوله های داده

خطوط لوله داده ساخته شده بر تجزیه و تحلیل ماموریت قدرت آپاچی، جریان های یادگیری ماشین، و تصمیم گیری در زمان واقعی، حتی یک خطای منطق واحد در یک تحول می تواند گزارش های کاهش جریان را فاسد کند، باعث اقدامات نادرست کسب و کار و یا هدر دادن هزینه های تست دستی - بررسی چند ردیف یا اجرای یک اسکریپت در برابر یک زیرمجموعه داده - نمی تواند سرعت را با پیچیدگی و سرعت دقیق تست های پردازش داده ها با اطمینان حاصل از تجزیه و تحلیل دقیق پردازش داده ها، با اطمینان از تجزیه و تحلیل دقیق پردازش داده ها، به طور سیستماتیک، بسته بندی دقیق پردازش داده ها، کاهش دهد.

طراحی چارچوب تست برای خطوط لوله اسپارک

یک چارچوب تست قوی برای اسپارک هنر توسعه خط لوله داده را به یک نظم مهندسی تکراری تبدیل می کند. چارچوب باید نگرانی ها را به اجزای مدولار و قابل استفاده مجدد که می تواند برای Unit، ادغام و تست های نهایی تشکیل شود، جدا کند.

تست Data Generation

داده های تست نماینده پایه تست موثر است، به جای کپی کردن کل جداول تولید (که اغلب حساس و دشوار است برای حفظ - ایجاد مجموعه داده های کوچک و متمرکز که شرایط مرزی، مقادیر صفر، کلید های تکراری و فرمت های غیر منتظره استفاده از SparkLTLTLTLT:0 با طرح های صریح برای ایجاد ورودی های مشخص برای سناریوهای پیچیده تر، و یا کارخانه های آزمایشی پیچیده تر [Fip] که داده های تصادفی را تولید می کنند.

تست پرونده ها و Assertions

هر مورد آزمون یک حالت ورودی خاص را تعریف می کند، یک تحول یا یک سری از تحولات را اجرا می کند و سپس ادعاهای مربوط به خروجی را اعمال می کند.

  • [[۱] [۱۰] [۱] [۱۰] [۱] [۱۰] [۱]] [۱۰] [۱]] [۱۰] [۱]] [۱۰]] [۱] [۱۰] [۱] [۱۰]] [۱۰] [۱] [۱۰] [۱]] [۱۰] [۱] [۱] [۱] [۱]] [۵] [۵] [۵] [۳] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵]] [۵] [۱] [۱] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۱] [۱] [۱] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۱] [
  • [FLT 1] [[[ویرایش] [FLT 1] اطمینان حاصل کنید که طرح خروجی مطابق با انواع و خواص بی سیم است.
  • بررسی: بررسی شمارش، مبالغ و یا ارزش های منحصر به فرد پس از عمل گروهی.
  • اجرای قانون کسب و کار: تأیید کنید که ستون های مشتق شده (به عنوان مثال، سطل سن، پرچم آشر) در محدوده های قابل قبول سقوط می کنند.

در این کتاب، در کتاب «محی» یا «مَلَهُمَهُوا» یا «مَهُوَهُمْهُمَهُ» (به معنی: إِنَّهِ الْمِنْمِنْهِیْهُمِهُمِهُوا وَهُمِهُمِهُوا وَهُمَهُمِهُوا مِهُوا وَهُوا مِهُوا مِهُوا مِنْهُوا مِنْهُوا مِنْهُمْمْهُواِهُوا مِنْهُمْهُمْهُمْهُواِهُواِهُمْهُوا وَهُمْمْهُمْهُواِنْهُمِنْهُمِنْهُمِنَهُمْهُواِنَهُمِنْهُوا مِنْهُمْهُوا مِ

اعدام محیط زیست

تست های اسپارک در حالت محلی اجرا می شوند تا از بالای خوشه ای جلوگیری کنند (FLT:3) با برای اجرای چند مرحله ای در یک JVM یا فرآیند پایتون، موازی با یک عدد پایین (به عنوان مثال، برای کاهش زمان آزمایش، برای پروژه های Scala، استفاده از ویژگی های یک کتابخانه (F6) را تنظیم می کند.

اعتبار و گزارش

اجرای تست خودکار، logs، pass/fail و جزئیات خطا را ایجاد می کند. [۱] گزارش های تست را به داشبورد پیوسته ادغام (CI) یکپارچه می کند، بنابراین اعضای تیم می توانند به سرعت شناسایی کنند که کدام بخش خط لوله شکست و چرا ابزارهای مانند Allure [FLT ۱] یا گزارش های XML ساخته شده در ScalaTest و PyTest گزارش های غنی، قابل مشاهده داده ها و تسریع نتایج کیفیت واقعی را تولید می کنند.

استراتژی های اجرایی عملی

روش های زیر، اجزای چارچوب را به سناریوهای آزمایش خط لوله های واقعی اسپارک نقشه می کنند.

تغییرات Unit Testing

یک تست واحد یک تابع یا روش واحد را که یک DataFrame را دستکاری می کند، تأیید می کند، به عنوان مثال، تابعی را در نظر بگیرید که رشته های زمان بندی را تمیز می کند: .] تست واحد یک DataFrame کوچک با اعتبار، بدشکل، و زمان بندی های null، تابع را می نامد و ادعا می کند که خروجی تنها شامل این ستون است که مقادیر مورد انتظار می رود، فقط در چند ردیف دوم، و فقط یک نوار را تشویق می کند.

تست یکپارچه سازی

تست های ادغام تأیید می کنند که چندین تحول به درستی با هم کار می کنند، به عنوان مثال، یک خط لوله ممکن است رویدادهای خام JSON را بخواند، ساختارهایی که با جداول بعد پیوند دارند، و اعمال توابع پنجره را اعمال کند.یک تست ادغام تمام داده های منبع (یا جایگزین های مصنوعی واقعی)، کل منطق کار را به مرحله خاصی منتقل می کند و ادعا می کند که خروجی مرحله ای که با یک مجموعه داده طلایی شناخته شده مطابقت دارد، به دلیل تخریب کلید های ظریف، یا کلید های تغییر داده شده، به طور دقیق، به مراحل تبدیل شده است.

پایان تست خط لوله

تست های پایان به پایان شبیه سازی چرخه عمر کامل: خواندن از یک منبع (به عنوان مثال، فایل های Parquet یا موضوعات کافکا)، پردازش و نوشتن به یک سینک هدف، زیرا این تست ها به اجزای خارجی بستگی دارد، آنها برای یک محیط تست اختصاصی یا تنظیم کانکس شده مناسب هستند (به عنوان مثال، Docker Compose با Spark، MinIO برای ذخیره سازی شی، و یک تست های اطمینان نهایی که اغلب از خواندن فایل های نهایی انتظار می رود.

بررسی پیشرفته بررسی

فراتر از تصحیح، خطوط لوله داده مدرن نیز باید کیفیت داده، عملکرد SLAs و انعطاف پذیری را اعمال کنند.

بررسی کیفیت داده ها با Deequ

یک کتابخانه ساخته شده در بالای Spark است که محدودیت های کیفیت داده را تعریف و اعتبار می کند. ادغام به سوئیت های آزمون خود را برای تأیید کامل بودن (شماره های غیر نوک)، منحصر به فرد (بدون کلید های اولیه تکراری)، و انطباق (به عنوان مثال، درصد از کاهش ارزش در محدوده درمان، اما محدودیت زمانی که این روش مربوط به آن نیست:

تست عملکرد و استرس

تست های خودکار عملکرد اندازه گیری می کنند که آیا خط لوله می تواند حجم داده های مورد انتظار را در بودجه زمانی مدیریت کند ([۳] از همان جلسه محلی اسپارک استفاده کند، اما داده های تست را به چند اندازه معمولی دسته بندی کنید.مدت اجرای برای هر مرحله ثبت و مقایسه آن با خط 1:LT: اگر یک تغییر کد یک ضربه جدید یا یک پیوست ناکارآمد را معرفی کند، آزمون یک رگرسیون را برای عملکرد واقعی تر آشکار می کند. [F]

تست در CI/CD

مجموعه تست اسپارک خود را به یک خط لوله یکپارچه سازی مداوم مانند Jenkins، GitLab CI یا GitHub Actions متصل کنید.

  • کد را بررسی کنید و بار تست داده ها را بارگیری کنید.
  • تست های واحد و یکپارچه سازی را در حالت محلی (شششای سریع) اجرا کنید.
  • اگر همه چیز بگذرد، به صورت اختیاری تست های پایان به پایان یا عملکرد را در یک خوشه ی ترانس اجرا کنید.
  • گزارش های آزمایشی را منتشر کنید و اگر هیچ تستی شکست بخورد، از ساخت آن شکست بخورید.

این اتوماسیون تضمین می کند که هیچ کدی بدون عبور از باتری چک به شاخه اصلی نمی رسد، همچنین یک سابقه تاریخی از نتایج تست را فراهم می کند، و آن را آسان تر به ردیابی رگرسیون به تعهدات خاص است.

بهترین روش ها برای Test Suite های قابل نگهداری

  • تست های مستقل را انجام دهید: هر آزمون باید داده های ورودی خود را ایجاد کند و به حالت جهش یافته تکیه نکند.از جلسات تازه اسپارک (یا جلسات مجدد) برای جلوگیری از آلودگی متقابل استفاده کنید.
  • از نماینده استفاده کنید، اما داده های کوچک: آزمونی که در چند میلی ثانیه اجرا می شود، اجرای مکرر را تشویق می کند.اگر یک آزمون نیاز به داده های بزرگ برای تولید نتایج معنی دار دارد، آن را به مرحله آهسته تر CI که یک شبه اجرا می شود، جدا کنید.
  • آزمون های توصیفی: نام آزمون مانند به خواننده دقیقا می گوید که چه رفتاری تایید شده و چه نتیجه مورد انتظار است.
  • کمک کننده های تست فاکتور: الگوهای رایج را استخراج کنید (به عنوان مثال، ایجاد یک جلسه اسپارک، بارگیری یک DataFrame ثابت) به توابع یا صفات سودمند، این باعث می شود که تکراری و مجموعه آزمون آسان تر به روز رسانی زمانی که تغییرات خط لوله.
  • ] [اطلاعات کنترل کنترل کننده] : ذخیره فایل های کوچک ثابت (به عنوان مثال CSV، Parquet) در مخزن تحت یک دایرکتوری (FLT:10) برای داده های بزرگتر، استفاده از یک ابزار نسخه داده مانند DVC [F:3LT3] و یا ذخیره آنها در یک سطل اختصاصی با چک کردن S3.
  • تست های منفی را به صورت منفی بیان کنید: [FLT 1] بررسی کنید که خط لوله به طور ماهرانه ای آسیب پذیر است - استثنائات با پیام های روشن یا تولید داده های خالی در صورت لزوم.
  • سناریوهای آزمون: نگه داشتن یک متن کوتاه در داخل دایرکتوری آزمون که توضیح می دهد هدف از هر مجموعه داده های ثابت و قوانین کسب و کار مورد آزمایش قرار می گیرد.

نتیجه گیری

ایجاد یک چارچوب تست خودکار برای خطوط لوله داده مهندسی مبتنی بر Spark یک تلاش یک بار نیست، بلکه یک سرمایه گذاری مداوم در قابلیت اطمینان داده ها است.با ترکیب داده های تست با دقت ساخته شده، ادعاهای به خوبی تعریف شده، محیط های اجرای محلی و ادغام CI / CD، تیم های مهندسی داده می توانند اشکالات را زود بگیرند، از حوادث کیفیت داده ها جلوگیری کنند و تغییرات خط لوله با اطمینان.