Giriş Giriş Giriş

Modern mühendislik alanında, veri yoğun uygulamaları, bu niteliklerin test-Driven Development (TD) için etkili olduğunu kanıtlayan ve gerçek zamanlı IoT izlemesi için dijital yazılım geliştirmede sayısal yöntemler oluşturabilmeleri için analitik bir uygulama oluşturmada etkili olan bir metodolojidir.Bu makale, veri toplama uygulamaları için güvenilir bir şekilde uygulanabilir ve veri toplama uygulamaları için yasal olarak yapılandırır.

TDD'yi Data-I intense Applications

Test-Driven Development basit bir döngü takip eder: başarısız bir test yazın, testin gerekli minimum kodu yazarak geçmesi ve ardından tekrar faktör.Veri yoğun uygulamalarda, bu döngü ek boyutlara sahiptir. Veri boru hatları genellikle karmaşık dönüşümleri, dış bağımlılıkları ve veri kalitesi olmayan kayıtları geçerli olmayan formatlarla devre dışı bırakmanın, veri girişi için beklenen davranışların ve çıktıların tedarik edilmesi anlamına gelir. Örneğin, bir test, bir dönüşüm fonksiyonunu doğru bir şekilde ele geçirdiğini iddia edebilir.

Veri yoğun uygulamaları, her aşamada verilerin sık sık sık sık şemalar, veri kalitesi ve devlet yönetimi ile uğraşmakta oldukları geleneksel yazılımlardan farklıdır.Bu bağlamda, mühendisler, veri sözleşmelerini tanımlamak için - her aşamadaki şekli, tipi ve kısıtlamaları tanımlamak ve korumak için sistemden farklı olarak önemlidir.

Data Integrity için TDD'nin Anahtar Faydaları

Hataların Erken Tespiti

TDD'nin birincil avantajlarından biri, dağıtımdan önce hataları yakalamaktır. Bu, tamir edilen bir alan, üretime ulaşmadaki veri kalitesini azaltabilir.Her dönüşüm için testler yaparak, takımlar en küçük kapsamadaki hataları tespit eder ve veri kalitesini azaltır.

Yaşam Dokümantasyon

Testler, veri mühendisleri için, bu özellikle yeni ekip üyeleri veya veri akışlarını denetlemek için değerli bir belgedir. Her işlevin statik bir tasarım belgesinden daha güvenilir bilgi verdiğini açıklayan bir test paketi.Veri gereksinimleri değiştiğinde, testin davranışla senkronize edilmesi özellikle değerlidir.

Güvensizlik

Veri sistemleri hızla gelişiyor –schema değişiklikleri, yeni veri kaynakları, performans optimizasyonları. Kapsamlı bir test paketi olmadan, mühendisler genellikle düşük tüketicileri kırma korkusundan sorumlu kritik veri süreçlerinin yeniden düzenlenmesinden çekinmeyin. TDD bir güvenlik ağı sağlar: testlerin yeniden faktörsüzlüğün geri çekilmesinden sonra gerçekleşirse, bu güven daha hızlı iterasyon ve daha agresif bir şekilde pahalı verilerin optimizasyonu sağlar.

Geliştirilmiş Data Quality

Veri kalitesi sadece doğrulukla ilgili değildir; aynı zamanda tamlık, tutarlılık ve geçerlilik ve zaman çizelgesi içerir. TDD, bu ölçüm paketinin bir parçası olarak bu metrikleri tanımlamak için mühendislere teşvik eder. Örneğin, bir test eksik değerlerin% 1'inden fazlasının olmadığını veya her zaman notların beklenen bir aralıkta düştüğünü iddia edebilir.

Azaltılmış Debugging Time

Bir veri hattı üretimde başarısız olduğunda, nedeni tanımlamak zaman alıcı olabilir - giriş ve anlık sistemler üzerinden manuel yönlendirme gerektiren. TDD ile, başarısızlıklar genellikle ünite seviyesinde yakalanır, yanlış çıktıyı oluşturan tam işlevi veya dönüşümü belirler.Bu, aşağı akış sistemlerini etkilemeden önce sorunları ele geçirmelerini sağlar.

TDD'yi Data Engineering'de Uygulamayı

TDD'yi veri mühendisliğine uygulamak, geleneksel test stratejilerinin veri akışlarının eşsiz özelliklerine uyum sağlama gerektirir. Aşağıdaki alt bölümler, boru hattının farklı seviyelerinde nasıl yapı testleri yapılacağını belirtir.

Data Dönüşümleri için Birim Testleri

Birim testleri, bir sütunu temizleyen bir Python işlevi gibi, bir veri gösterimi yapan bir SQL işlevi veya filtre satırları içeren küçük bir USB dönüşümün odak noktası olarak adlandırılmasıdır. Anahtar kelimeler, her birim dış bağımlılıklardan izole etmek -databases, dosya sistemleri, API'ler - yanlış nesneler veya in-memory veri gösterimini kullanarak. Örneğin, bir veri temizleme fonksiyonu için bir test, bilinen kenar davaları içeren küçük bir DataFrame geçebilir (nulls, özel karakterler, out-of-range değerler) ve çıktının temizlenmesini iddia eder.

Örnek Birim Testi (Python with pytest)

Bir işlev olarak algılayın:0) e-posta ve çizgi beyaz alanı altüst eden bir işlev düşünün. A TDD yaklaşımı ilk olarak geçerli e-postalar, üst köşelerle e-postalar ve e-postalar için test yazacaktır.Sadece o zaman fonksiyon doğru olarak tüm belirtilmiş davaları idare eder.

Boru bileşenleri için entegrasyon testleri

Bir veri boru hattının farklı bileşenlerinin beklendiği gibi çalıştığını doğrulayın. Örneğin, bir birim test sonrası bir ekstraksiyon işlevi, bir API'den veri okur ve bir birim test veritabanları veya dosya sistemlerini sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık ve torn gibi kontroller.

Tam Borular için son testler

End-to-end (E2E) testleri, genellikle daha az sıklıkta üretim benzeri bir veri akışını hedef almak için taklit eder. Bilinen bir veri kümesini alırlar, tüm boru hattını çalıştırın ve beklenen sonuçlara karşı çıktıyı doğrulayın. E2E testleri daha yavaş ve daha fazla kaynak yoğundur, bu yüzden genellikle geceleri daha az sıklıkta çalışır veya büyük sürümler yapmadan önce.

Data Quality Tests, Boru Hattının Bir Parçası Olarak

TDD işlevsel doğrulukta durmuyor; Ayrıca veri kalitesini de uygulanabilir. Great Expectations gibi araçlar kullanarak, mühendisler her zaman olumlu ve veri dağıtımını ihlal edebilir (tests). Bu beklentiler kanal kodu ve otomatik olarak veri yayılabilir veya uyarılandırılabilir. Örneğin, bir beklenti her zaman "satış amount" sütununun her zaman olumlu ve açıklığa sahip olması gerektiği anlamına gelebilir.

Araçlar ve En İyi Uygulamaları

TDD'yi veri mühendisliği için kabul etmek doğru aracı gerektirir. Aşağıda mevcut en etkili araçlardan bazıları, onları TDD bir iş akışına entegre etmek için en iyi uygulamalarla birlikte.

pytest

Test verileri, birden fazla giriş test etmek için parametreleme ve performans için eklentiler. Data mühendisler Python tabanlı boru hatları için iyi bir şekilde test etmek için sağlam bir test çerçevesidir.Bu, Pandas, PySpark veya yerel Python ile inşa edilenler dahil olmak üzere. )pytest belgeleri için parametreleme)

Büyük Beklentiler

Büyük Beklentiler (GX), CI/CD. GX'in tanımlanmasına izin veren bir veri kalitesi çerçevesidir.GX, insan hazırlayıcı veri beklentileriyle sorunsuz bir şekilde entegre eder: TDD iş akışları ile ilgili olarak, mühendisler, boru hattı inşa etmeden önce verileri (testler) ve GX, CI/CD. GX'in bu beklentileri nasıl doğrular. GX ayrıca yaşam belgeleri üretirler.

Apache Griffin

Apache Griffin, veri kanallarını sürekli olarak izlemek için veri hatlarına entegre edilebilir, manuel testin pratik olduğu geniş ölçekli veri gölleri için uyarılabilir.

dbt (data build tool)

dbt, veri analistleri ve mühendislerin SQL kullanarak depolarında verileri dönüştürmelerini sağlar. dbt testlerini genel ve tekil testlerle destekler. Generic testleri benzersiz değerler için kontrol eder, kabul edilen değerler ve ilişkiler. Singular testleri, sıfır satırları geçmek için geri dönmeleri gereken özel SQL sorgularıdır.

Data Engineering'de TDD için en iyi uygulama

  • [[Dönetici:0) Kod Önce Testler Yaz:[Dönetici:[Dönetici:0) Boru hattı mantığını ilk önce yazma isteğine karşı çıkıyor. Testlerle başlayın beklenen davranış ve veri sözleşmeleri hakkında netlik.
  • [FONT:0) Üye Test Verileri Kullanımı:[Dönemli durumlar dahil olmak üzere; uçları, tekrarları, aşırı değerleri, boş veri kümeleri - test fikstürlerinizi sağlamlığı sağlamak için.
  • [FONT:0) CI/CD'de otomatik testler: Run Unit testleri her konuda, çekme istekleri üzerine ve son testlerde, bir program veya daha önce sürümlerde testler.Ses, GitHub Actions veya GitLab CI bunu orkestraya bırakabilir.
  • [FONT:0) Dış Bağımlılıklardan Çözülen Testler:) Ağ sorunları veya dış sistem devletleri tarafından ortaya çıkan flakiness veritabanılarını kullanarak alay etmek için alaycı veritabanı kullanın.
  • [[Düzg:0)Version Control Test Data:[Dönetici:[Dönetici:0) Mağaza küçük test veri setleri bir veri dosyasında (örneğin, CSV, Parkt) kodla birlikte ve sürüm kontrollerini izlemek için kullanın. büyük veri setleri için, aynı verileri determinist olarak yeniden üretebilecek bir test veri aracı kullanın.
  • [[D:0)Veri Kalitesi Sürekli olarak: [Dönetici: [Dönetici: Üretimde, Büyük Beklentiler veya Monte Carlo gibi araçlar, gelişim sırasında kullanılan aynı beklentilere karşı verileri kaliteye göre izlemek için kullanılır.
  • [FONT:0)Hızlı Testler Hızlı: [Döneticilerde uygulanan ünite testleri için Aim. Bir test yavaşsa, daha yavaş bir entegrasyon veya E2E süitine ait olup olmadığını düşünün.

Meydanlar ve düşünceler

TDD, veri yoğun uygulamalar için önemli avantajlar sunarken, tam değerlerden ziyade geçerli istatistiki özelliklerle ilgili olarak, özellikle de şemalar evrimleştiğinde, veri kümesi veya rastgele örnekleyici verileri şema tanımlarından elde edebilir veya alay etmeye ihtiyaç duyar.

Ayrıca gerekli olan bir kültürel değişim var. Veri mühendisleri ilk önce testlere alışkın olmayabilir, özellikle de reklam-hoc analizinin bir arka planından gelirlerse, TDD'nin veri kalitesi kapıları için yavaşlaması ve vurgulamaları konusunda değil.Son olarak, pragmatism ile test kapsamını dengelemek önemlidir.Her veri dönüşümün bir teste ihtiyacı yoktur; katılmak gibi yüksek riskli alanlara odaklanmalı, aggregasyonlar ve veri kalitesi kapıları gibi.

Gerçek Dünya Örneği: Bir Perakende Data Boru Hattında TDD

TDD'yi eylemde göstermek için, mağaza adı normalleştirme işlevi için toplayan bir perakende şirketi düşünün. Boru hattı adımları içerir: en büyük satış işlemleri, temiz ve normal mağaza isimleri, ürün başına günlük gelir hesaplamaları ve beklenen şema ve değerleri doğrulayın.Son olarak, bilinen bir veri kümesi ile son derece testleri yaparak son derece zorlayan ve yeni bir gelir tablosunu sağlayan yeni bir iş modelinin, test edilen bir veri kümesini sağlayan yeni bir testini gerçekleştirirler.

Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç

Test-Driven Development, veri yoğun mühendislik uygulamaları için veri bütünlüğü ve doğruluk sağlamak için güçlü bir metodolojidir. Test-ilk zihniyeti benimsemekte, takımlar hataları erken, veri yönetimi ve kültürel kabul edilebilirlik gibi sorunlar yakalayabilir ve daha yüksek kaliteli veri hatları inşa eder. TDD'nin daha hızlı geliştirme döngüleri ve güvenilir verilerle entegrasyonu - ilk yatırıma dayalı olarak, doğru bir şekilde uygulama için pratik ve etkili hale getirir.

Sık Sorulan Sorular

TDD sadece uygulama kodu için mi, yoksa veri boru hatları için kullanılabilir mi?

TDD, veri boru hatları için son derece etkilidir: Aynı ilkeler uygulanır: kod yazmadan önce bir veri dönüşümü veya kalite kontrolü için bir test yazın. Data mühendisleri, veri bütünlüğü sağlamak için TDD'yi giderek daha fazla kabul eder.

TDD'de büyük test veri setlerini nasıl idare ediyorum?

Birim testleri için, küçük, temsil edilen veri kümelerini kullanın - sadece birkaç satır. entegrasyon ve son test için, gerçekçi ama yönetilebilir üretim veri kümelerini kullanın. Büyük beklentileri gibi araçlar tüm tabloları kopyalamadan örnek veriler üzerinde beklentileri çalıştırmanıza izin verir.

Veri boru hattım birden fazla dil veya platform kullanıyorsa?

TDD dillere yayılabilir. Örneğin, Python dönüşümleri için dbt testleri ve Java tabanlı Spark işleri için JUnit test edebilirsiniz.Her dil veya platform kendi test ekosistemine sahiptir.

TDD gerçek zamanlı akış verileri için uygulanabilir mi?

Evet, bazı adaptasyonlar için, akış için, testler genellikle zaman yüklü pencereleri veya mikro-batlar kullanır. Apache Flink desteği gibi Çerçeveler, akışları ve doğrulama çıktılarını simüle etmenize izin verir. TDD döngüsü aynı kalır: beklenen sonuçları tanımlar, akış mantığı uygulayın ve doğrulayın.

Ekibimi veri mühendisliği için TDD'yi benimsemeye nasıl ikna edebilirim?

İş etkisini açık bir pilot proje ile başlayın - örneğin, TDD'nin bu hataları üretime ulaşmadan önce nasıl yakaladığı konusunda sık sık sık sık sık sık bir boru hattı. Ölçüm ölçüm metrikleri azaltılmış bir iş davası oluşturmak için daha az veri olayı gibi. Ayrıca, kabul bariyerini azaltmak için test etmek için en iyi uygulamaları ve araçları test etmek için eğitim sağlar.