התפקיד הקריטי של בדיקות אוטומטיות בקווי נתונים

צינורות נתונים שנבנו על ניתוח כוח המשימה של Apache Spark, תהליכי למידה מכונה, וקבלת החלטות בזמן אמת.אפילו טעות לוגיקה אחת בהמרה יכולה להשחית את דוחות הזרם, לגרום לפעולות עסקיות לא נכונות, או לבזבז משאבים יקרים.בדיקות ידניות - בדיקת קבוצות נקודה על כמה שורות או הפעלת תסריט נגד תת-קבוצה של נתונים - לא יכול לשמור על קצב עם המורכבות והמהירות של בדיקות נתונים מודרניות, אשר מטשטשות, אשר מתקנות את החיים המדויקות באופן שיטתיות, לפני שהן מדגימות באופן קבוע, תוך כדי מיפוי, תוך כדי שינוי קבוע, על ידי בדיקות התפתחות נתונים מדויקים, או הפעלת תסריטים, על ידי בדיקות מדויקות, או הפעלת תסריטים, על ידי בדיקות בקרה של בדיקות בקרה מדויקים, על ידי בדיקות בקרה, על ידי שינויים מדויקים, או הפעלת תסריט נגד תת-ידי שימוש בבדיקה של נתונים מדויקים, על ידי בדיקות יעילות של בדיקות יעילות, או הפעלת תסריט נגד תת-ידי בדיקות פיתוח נתונים, על ידי בדיקות אוטומטיות, אשר ממעבדות, על ידי בדיקות בקרה, אשר מקבצי פיתוח נתונים, אשר מקבצי נתונים מדויקים, או הפעלת תסריט נגד תת-ידי בדיקות, לא יכול למנוע את רמות בקרה, אשר מקבצי פיתוח נתונים, אשר מקבצי פיתוח נתונים, אשר מקבצי נתונים, או הפעלת תסריט נגד תת-

תכנון מסגרת בדיקה עבור Spark Pipelines

מסגרת בדיקה חזקה עבור Spark הופכת את האמנות של פיתוח צינורות נתונים למשמעת הנדסית חוזרת.המסגרת חייבת להפריד חששות לרכיבים מודולריים, ניתנים להחלפה שניתן להלחין עבור יחידות, אינטגרציה, ובדיקות מקצה לקצה.

מבחן דור נתונים

(הופנה מהדף מבחן נציג) הוא הבסיס של בדיקות יעילות, במקום להעתיק טבלאות ייצור שלמות – שהן גדולות, רגישות ולעתים קרובות קשות – ליצור נתונים קטנים וממוקדים שמפעילים תנאי גבול, אפס ערכים, מפתחות כפולים ופורמטים בלתי צפויים. השתמש בנתונים המובנוים של Spark:0 עם נתונים מפורשים של schemas כדי לקבוע קלטות מורכבות יותר, מינוף או למערכות הפעלה אשר יוצרות מחדש של 3 (D2Fal) באמצעות נתונים אקראיים (DLC) כגון:2Cupicial Openericial Data (D) LT2Cupable Data (D) LTD2Clicficial OpenClicficial Open (D) עם LT2Clicreicial Openericial Open (D) עם נתונים (D) עם נתונים (D) LT2C) עם נתונים LT2Cligicial Openerams) עם LT2Climate Data (D) עם LTD) LTD.

מבחן ובקשות

כל מקרה מבחן מגדיר מצב קלט מסוים, מבצע טרנספורמציה או סדרה של שינויים, ולאחר מכן מתייחס לתביעות נגד התפוקה.

  • (ב) ,0) שוויון ברמת ראוו: FLT:1hil השווה כל שורה של נתונים צפויים ואמיתיים.
  • (ב) ,0) ,(ה) ,(ה) , נספח: ).
  • (ב) עיין:0) ,(א) , ראה: עיין בסעיפים, בסכומים או ערכים ייחודיים לאחר ניתוח קבוצתי-בי-בי-ב.
  • (ב) ,0) אכיפה של הכלל עסקים: אישור אשר נגזר עמודות (למשל, דלי גיל, דגל אנומלי) נופל בטווחים מקובלים.

כתוב בפסוקים ברורים, ב[[1924]], [[1924]], [[1924]]]], [[1924]]]], [[1924]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]

סביבת ההוצאה להורג

(ה) מבחנים המשמשים את ה[[המאה ה-20]], [[המאה ה-20]], [[1924]], [[1924]], [[1924]]]], [[1924]]]]]], [[1924]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]], [[1924]], [[1924]]]], [[1924]], [[1924]], [[1924]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]] ב[[1924]], [[

אימות ודיווח

ביצוע בדיקות אוטומטי מייצר יומני, ספירת המעבר /fail, ופרטים שגיאה. Integrate דוחות בדיקה לתוך האינטגרציה רציפה (CI) לוח המחוונים כך חברי הצוות יכולים לזהות במהירות אילו רכיב צינור נשבר ומדוע. כלים כמו FLT:0 [AllureigtureFLT:1 או כתבי XML מובנה-in XML ב ScalaTest ו- PyTest לייצר דוחות עשירים, מבולבלים כי להציג נתונים, לעומת תוצאות בפועל, ולא להאיץ את משך ניתוח איכות.

אסטרטגיות יעילות

הגישות הבאות ממפות את רכיבי המסגרת לתרחישים אמיתיים של בדיקות צינורות Spark.

יחידת בדיקות

מבחן יחידה מאמת פונקציה או שיטה אחת אשר מניפולציה של נתונים.לדוגמה, לשקול פונקציה כי ניקוי מחרוזתי דגימה: FLT:8 [מבחן יחידה] יוצר נתונים זעירים עם אימות, ממותק, ואפס פעמים, מכנה את הפונקציה, וקובע כי הפלט מכיל רק את הערכים הצפויים של העמודה.

בדיקות אינטגרציה

מבחנים אינטגרציה לאמת כי כמה שינויים עובדים יחד נכון.לדוגמה, צינור עשוי לקרוא אירועים ג'ייסון גולמי, מבנים שטוחים, להצטרף עם שולחנות ממד, וליישם פונקציות חלון.מבחן אינטגרציה מסתמך על כל הנתונים המקור (או תחליף סינתטי ריאלי), לבצע את כל העבודה לוגיקה עד שלב מסוים, וקובע כי הפלט של שלב זה תואם את זה של נתונים ידועים.

בדיקה אחרונה ב- End Pipeline Testing

בדיקות קצה מקצה לקצה מדמיינות את מחזור החיים המלא: קריאה ממקור (למשל, קבצי פארקט או נושאי קפקא), עיבוד וכתיבה לכיור מטרה, כי בדיקות אלה תלויות במרכיבים חיצוניים, הם מתאימים ביותר לסביבת מבחן ייעודית או הגדרה מקוטבת (למשל, Docker Compose עם Spark, MinIO for Objects for Storage, and a לעג).

בדיקות מתקדמות

מעבר לנכון, צינורות נתונים מודרניים חייבים גם לאכוף את איכות הנתונים, ביצועים SLAs, וחוסנות. בדיקות אוטומטיות יכולות לכסות גם את הממדים האלה.

בדיקת איכות נתונים עם Deequ

(FLT:0)DeequigFLT:1 הוא ספרייה שנבנתה על גבי ספארקס המגדיר ומאמת את מגבלות איכות הנתונים.Integrate Deequ בודקים את סוויטות הבדיקה שלך כדי לאמת שלמות (לא ספירת לא), הייחודיות (ללא מפתחות כפולים), וציות (למשל, אחוז ערכים נופלים בטווח).

ביצועים ובדיקות מתח

(הבדיקות האוטומטיות של ביצועים מודדות אם הצינור יכול להתמודד עם כמויות נתונים צפויות בתוך תקציב זמן. השתמש באותו מושב ספארי מקומי אך סקאלה את נתוני הבדיקה למספר גודל אצווה הטיפוסי.רשם את משך ההוצאה להורג עבור כל שלב ולהשוות אותו עם קו הבסיס.אם שינוי קוד מציג שיפוך חדש או מצורף עבודה לא יעיל, הבדיקה תחשוף תוקפנות.

בדיקה ב- CI/CD

החדירה את חבילת המבחן Spark שלך לתוך צינור אינטגרציה מתמשך כגון ג'נקינס, GitLab CI, או GitHub Actions.

  • בדוק את קוד ועומס נתונים של בדיקת נתונים.
  • הפעל יחידות ובדיקות אינטגרציה במצב מקומי (שוב מהיר).
  • אם כל המעבר, אופציונלי להפעיל את בדיקות הקצה או ביצועים בקובץ transient.
  • דיווחי מבחן מפועממים ונכשלו בבנייה אם כל מבחן לא יצליח.

אוטומציה זו מבטיחה כי שום קוד לא מגיע ל הענף הראשי מבלי לעבור סוללה של בדיקות.זה גם מספק שיא היסטורי של תוצאות הבדיקה, מה שהופך את זה קל יותר לעקוב אחר תוקפנות לביצועים ספציפיים.

Best Practices for Keepable Test Suites

  • (FLT:0) שמור בדיקות עצמאיות: FLT:1 כל מבחן צריך ליצור נתונים קלט משלו ולא להסתמך על מצב מודל משותף. השתמש בפגישות ספאריות טריות (או מפגשי איפוס הניתנים לחזרה) כדי להימנע מזיהום בין-מבחני.
  • (FLT:0) נציג של האו"ם, אך נתונים קטנים: FLT:1 A test, הפועל במספר רב של שניות מעודד ביצוע תכוף.אם הבדיקה דורשת נתונים גדולים כדי לייצר תוצאות משמעותיות, מפרידה אותו לשלב CI איטי יותר העובר בין לילה.
  • (ב) מבחנים בהוראת השם: 1 (ב) ,שם מבחן כמו LT:9 אומר לקורא בדיוק מה התנהגות מאומתת ומה התוצאה הצפויה.
  • (FLT:0) עוזרי מבחן מספקים:FLT:1Buildד תבניות נפוצות (למשל, יצירת מושב ספארקס, טעינה של DataFrame) לתפקודי תועלת או תכונות.זה מקטין את השכפול והופך את חבילת הבדיקה לקלה יותר לעדכן כאשר הצינור משתנה.
  • (ב) עיין בנתוני מבחן ה-FLT:0Version Control Control Data: FLT:1 , לאחסן קבצים קטנים (למשל, CSV, Parkt) ב-Repository תחת מנהל נתונים גדול יותר, השתמש בכלי גירסאות נתונים כגון FLT:2DVCFLT 3 או לאחסן אותם ב-S3 ייעודי עם בדיקות דליום.
  • (ב) עיין בבדיקה שלילית: [13] , עיין כי הצינור מטפל בקלט לא חוקי - העלאת חריגים עם הודעות ברורות או הפקת נתונים ריקים כאשר מתאים.
  • (FLT:0) תרחישים מבחן עריכת דין: FLT:1ve לשמור על ייעוד קצר בתוך מנהל הניסוי המסביר את מטרת כל בדיקת נתונים והוראות העסק נבדקו.

מסקנה

בניית מסגרת בדיקה אוטומטית עבור צינורות נתונים הנדסיים מבוססי Spark אינה מאמץ חד פעמי, אלא השקעה מתמשכת באמינות נתונים.על ידי שילוב נתונים של בדיקות בנוי בקפידה, טענות מוגדרות היטב, סביבות ביצוע מקומיות ושילוב CI /CD, צוותי הנדסה נתונים יכולים לתפוס באגים מוקדם, למנוע מקרים באיכות נתונים, צינורות ספינה שינויים עם ביטחון.