Data pipelines'te Otomatik Testin Eleştirel Rolü

Apache Spark güç misyonu-kırık analiz, makine öğrenme iş akışları üzerinde inşa edilmiş ve gerçek zamanlı bir karar verme. Bir dönüşümdeki tek bir mantık hatası bile bu boşluğu sistematik olarak doğru bir şekilde doğru şekilde doğrulayarak veya pahalı hesaplama kaynaklarının her aşamasını doğru şekilde kontrol edebilir.Birkaç sıraya sahip olmak veya bir senaryoyu alt veri kümesine doğru bir şekilde çalıştırarak - modern mühendislik veri hatlarının karmaşıklığı ve hızıyla hıza ulaşamazlar. Otomatik test çerçeveleri bu boşluğuna ulaşmak için bu boşluğu ele geçirebilirler.

Spark Borular için bir Test Framework'ü tasarlamak

Spark için sağlam bir test çerçevesi, veri boru hattı gelişimini tekrarlanabilir bir mühendislik disiplinine dönüştürür. çerçeve modüler, yeniden yapılandırılabilir bileşenlere, entegrasyon ve son-to-end testlere ayırmalıdır. Aşağıda temel bina bloklarıdır.

Test Data Generation

Görev testi verileri etkili testlerin temelidir. Tüm üretim tablolarını kopyalamak yerine - ki bu büyük, genellikle hassas ve korumak zordur - rastgele ama tekrarlanabilir sentetik verileri kullanarak kütüphaneler kullanan küçük, çıplak değerler, tekrarlar ve beklenmedik formatlar.Use Spark's built-inurFLT:0) or open şemas to zanaatkar girişler için[Döneticileri değiştir]

Test Vakaları ve Assertions

Her test davası belirli bir giriş durumunu tanımlar, bir dönüşüm veya bir dizi dönüşüm uygular ve sonra çıktıya karşı iddialar uygulanır. Common iddia modelleri şunları içerir:

  • [FONT:0]Row- seviye eşitliği:[Dönetici:[Dönetici:0)[Dönetici:[Dönetici:[Dönetici:0)[Dönetici:[Dönemli ve gerçek DataFrames’in her sırasını karşılaştırır.
  • [FONT:0]Schema geçerlilik:[Dönetici:[Dönetici:0) Çıktı şemayı amaçlanan tipleri ve nüllable özelliklerini karşılaştır.
  • [FONT:0]Aggregate checks:[Dönemli sayılar, sayılar veya grup çalışması sonrası eşsiz değerler.
  • [FONT:0)İş kuralı:[[Dönetici: · 1) Bu tür sütunların (örneğin, yaş kovası, anomaly bayrak) kabul edilebilir aralıklarda düşmesini onaylayın.

Açıkça, kendi kendine karar verme ifadeleri olarak iddialar yaz. ScalaTest kullanımdadır:2) veya [[Dönetici:2); Pişman veya özel birFLT:0)

Execution Environment

Spark testleri bir kümenin tepesinden kaçınmak için yerel modda çalışır.Sanki projeler için, [[Dördüşükümlü bir JVM veya Python işleminde tek bir seans (örneğin, $ 7) test süresini azaltmak için paralellik sağlar.In Scala projeleri için, yapılandırılmış bir Spark seansı ve temiz gözyaşları ile kapatılabilir.

Geçerlilik ve raporlama

Otomatik test yürütme, loglar, geçiş / başarısızlık sayar ve hata detayları yapar. sürekli entegrasyon (CI) panoya rapor verir, böylece takım üyeleri hangi boru hattının kırıldığını ve neden cihazlarını yanlışlıkla analiz eder ve kaliteli bir kültür teşvik eder.).

Pratik Uygulama Stratejileri

Aşağıdaki yaklaşımlar gerçek dünya Spark test senaryolarına çerçeve bileşenleri haritalar.

Unit Test Dönüşümleri

Bir birim, bir veriFrame'yi manipüle eden tek bir işlev veya yöntem doğrulamaktadır. Örneğin, sütunun beklenen değerlerin yalnızca bu sütunun bulunduğu bir işlev düşünün: 03.Örnek: A Unit test, her kenar durumunda küçük bir veriFrame yaratır ve null timestamps arar, işlevi arar ve sütunun yalnızca bu sütunun beklenen değerleri olduğunu iddia eder.

Bütünleme Testi

Bütünleştirme testleri, birkaç dönüşümün doğru bir şekilde çalıştığını doğrulayın. Örneğin, bir boru hattı çiğ JSON olayları, düzleştirilmiş nested yapıları okuyabiliyor ve pencere işlevlerini uyguluyor. Tüm kaynak verileri (veya gerçekçi sentetik yedekler), tüm iş mantığını belirli bir aşamaya kadar yürütüyor ve bu aşamadan elde edilen altın veri setlerini yanlış bir araya getiriyor.

End-to-Bit Boru Testi Testi

End-to-end testleri tam yaşam döngüsünü taklit eder: bir kaynaktan (örneğin, Park dosyaları veya Kafka konuları), işleme ve hedef bir lavaboya yazıp, dış bileşenlere bağlı olarak, özel bir test ortamı veya konteynerli bir kurulum için en uygun test (örneğin, Dockere ile birlikte, Kafka depolama için MinIO ve bir alaycı Kafka verileri için).

Gelişmiş Test Tahminleri

Doğruluğun ötesinde, modern veri hatları da veri kalitesini, performans SLAs ve dayanıklılık uygulamalıdır. Otomatik testler bu boyutları da kaplayabilir.

Data Quality Checks with Deequ

[FONT=0)Deequ[[Dönetici 1], bir dizi içinde düşen ve doğrulanan bir kütüphanedir.Tümleme Deequ, test ayarlarınızı test süitlerinize doğru doğrulamak için test setlerine (öneticileri değil), benzersizlik (tek bir birincil anahtarlar), ve uyumluluk (örneğin, bir aralıkta düşen değerlerin yüzdesi) Her kısıtlamayı bir test durumunda kabul eder: eğer kısıtlamalar başarısız olursa, ilgili test süresi başarısız olur.Bu yaklaşım, verilerin kalitesini doğrulamayı sağlar.

Performans ve Stres Testi

Otomatik performans testleri, boru hattının bir zaman bütçe içinde beklenen veri hacimlerini ölçebilir. Aynı yerel Spark seansını kullanın, ancak test verilerini tipik bir serinin birden fazlaına ölçeklendirmek. Her aşama için uygulama süresini kaydetmek ve onu taban ile karşılaştırır.Eğer bir kod değişikliği yeni bir shuffle veya bir araya gelirse, test tekrar bir regresyon ortaya çıkarır.[Dönetici:2Databricks) küçük bir kümede bu testleri çalıştırın (örneğin, ephemerFLT:0Amazon EMRAmazon EMR

CI/CD'de test

Spark test paketinizi Jenkins, GitLab CI veya GitHub Actions gibi sürekli bir bütünleme hattına entegre edin:

  • Koda göz atın ve test veri fikstürlerini yükleyin.
  • Yerel modda ünite ve entegrasyon testleri (fast feedback).
  • Eğer tüm geçerse, geçici olarak geçici bir kümede son veya performans testleri çalıştırın.
  • Publish test raporları ve herhangi bir test başarısız olursa inşayı başarısız olur.

Bu otomasyon, bir çek bataryası olmadan ana dala ulaşamadığı için garanti eder. Ayrıca, test sonuçlarının tarihsel bir kaydı sağlar, regresyonları belirli taahhütlere takip etmek daha kolay hale getirir.

En İyi Uygulamalar Test Suites

  • [FONT:0) Bağımsız testler uygulayın: Her test kendi giriş DataFrames oluşturmak ve paylaşılan mutable durumuna güvenmemelidir. Taze Spark seanslarını kullanın (veya yeniden kullanılabilir ama sıfır seansları) çapraz testten kaçınmak için.
  • [[DÜDÜ:0)Ölmüş ancak küçük veriler:[DÜT:1) Birkaç milisanste çalışan bir test sık infazı teşvik eder. Bir test, anlamlı sonuçlar üretmek için büyük veriler gerektirirse, bir gecede çalışan daha yavaş bir CI aşamasına ayır.
  • [[DÜSÜ:0)Öyleleme testleri açıklayıcı olarak:[DÜT:1) A test adı, okuyucuya tam olarak hangi davranışı doğrulanmış ve beklenen sonucun ne olduğu hakkında bir test adı verir.
  • [FONT:0)Refaksiyon test yardımcıları:[Dönetici:[Dönetici:0)Refaksiyon ortak desenleri (örneğin, bir Spark oturumu oluşturmak, bir fikstür DataFrame) faydalı işlevleri veya özellikleri içine yüklemek.Bu, çoğaltmayı azaltır ve test paketini boru hatları değişiklikleri yaparken güncellemeyi kolaylaştırır.
  • [[D:0)Version kontrol testi verileri: Mağaza küçük fikstür dosyaları (örneğin, CSV, Parkt) bir dizide depolanmış bir veri kümesi için, [[DVC[DVC][3) veya onları kontrolleri ile özel bir S3 kovada kullanın.
  • [FONT:0)Include negatif testler:) Boru hattının mükemmel girişleri işlediğini doğrulayın - açık mesajlarla istisnalar veya boş veriFrames uygun olduğunda.
  • [FONT:0)Document test senaryoları:[Dönetici:0)[FONTT:0) Belgelerin test senaryoları:[Dönetici:0)Test dizisinde kısa bir OKMEyi koruyun, her bir fikstür veri kümesinin ve iş kurallarının test edilmesi amaçlarını açıklayan.

Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç

Spark tabanlı mühendislik veri hatları için otomatik bir test çerçevesi inşa etmek, veri kalitesi olayları ve gemi boru hatlarının güvenliğe yönelik değişiklikleri engellemez.Deequ constraints ve performans kıyaslaları kullanarak, yerel yürütme ortamları ve CI/CD entegrasyonu, veri mühendisliği takımları hataları erken yakalayamaz, veri kalitesi olayları ve gemi boru hatlarının en kritik kararlarına güvenmelerini sağlar.