Apache Griffin 是一个开源的数据质量解决方案,可以与 AWS S3 配合工作来实现数据质量检测。
以下是一个示例代码,展示了如何使用 Apache Griffin 来检测 AWS S3 存储桶中数据的质量:
首先,需要安装 Apache Griffin 的 Python SDK:
pip install griffin-dsl
pip install griffin-plus
然后,创建一个用于连接 AWS S3 的配置文件 s3_config.yaml
,内容如下:
access_key:
secret_key:
endpoint:
bucket:
接下来,创建一个 Griffin 的配置文件 griffin_config.yaml
,内容如下:
spark_conf:
spark.app.name: "Griffin-AWS-S3"
spark.master: "local[*]"
source:
dataSources:
- name: "s3_source"
type: "file"
config:
format: "parquet"
filePath: "s3a:///"
sink:
dataSinks:
- name: "console_sink"
type: "console"
evaluateRule:
dataQuality:
- name: "column_null_check"
rule: "column_null_check"
analyzer:
type: "griffin-dsl"
config:
dsl_type: "griffin-dsl"
dq.type: "miss"
在代码中引入所需的库和模块:
from py4j.java_gateway import java_import
from pygriffin.dsl import Dsl
from pygriffin.dsl.types import DslScalaBytes
java_import(spark._jvm, 'griffin.discover.Discover')
java_import(spark._jvm, 'griffin.discover.JsonUtil')
java_import(spark._jvm, 'griffin.discover.SparkUtil')
java_import(spark._jvm, 'griffin.discover.TypesUtil')
java_import(spark._jvm, 'griffin.metric.Calculator')
java_import(spark._jvm, 'griffin.metric.JsonMetric')
java_import(spark._jvm, 'griffin.metric.Metric')
java_import(spark._jvm, 'griffin.metric.MetricWrapper')
java_import(spark._jvm, 'griffin.metric.Types')
java_import(spark._jvm, 'org.apache.spark.sql.SparkSession')
spark._jvm.SparkSession.builder.appName('Griffin-AWS-S3').getOrCreate()
加载配置文件和数据源:
griffin_config_path = 'path/to/griffin_config.yaml'
source_name = 's3_source'
source = Dsl.source(source_name)
source.configure(griffin_config_path)
source.load_data()
执行数据质量检测:
dsl = Dsl()
dsl.configure(griffin_config_path)
discover = Discover(dsl.analyzer_dsl, dsl.evaluate_rule_dsl, dsl.match_dsl, dsl.profile_dsl)
result = discover.discover(source)
metrics = result.all_metrics()
for metric in metrics:
print(metric)
以上示例展示了如何使用 Apache Griffin 和 AWS S3 进行数据质量检测。你可以根据自己的需求和数据源来修改配置文件和代码。