编写使用spark.sql的函数的单元测试用例
创始人
2024-12-05 17:00:27
0

使用SparkSession在测试代码中初始化Spark上下文,使用DataFrame API或SQL语句创建测试数据,并执行函数并比较预期结果和实际结果。

示例代码:

from pyspark.sql import SparkSession

# 初始化spark上下文
spark = SparkSession.builder.appName("Test").master("local").getOrCreate()

# 测试数据
test_data = spark.createDataFrame([(1, "A"), (2, "B"), (3, "C")], ["id", "name"])

def test_my_function():
  # 执行被测试的函数
  result = my_function(test_data)

  # 预期结果
  expected_result = spark.createDataFrame([(1, "A1"), (2, "B2"), (3, "C3")], ["id", "name"])

  # 比较预期结果和实际结果
  assert result.collect() == expected_result.collect()

在此示例中,我们使用SparkSession创建一个本地Spark上下文。我们还使用createDataFrame方法创建了测试数据。然后,我们执行被测试的函数,获得结果,并使用createDataFrame方法创建我们期望的结果。最后,我们比较预期结果和实际结果。如果它们相等,那么测试通过。

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