Spark Validator 使用教程

Spark Validator 使用教程

spark-validatorA library you can include in your Spark job to validate the counters and perform operations on success. Goal is scala/java/python support.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spark-validator

项目介绍

Spark Validator 是一个可以在 Spark 作业中包含的库，用于验证计数器并在成功时执行操作。该项目旨在支持 Scala、Java 和 Python。该软件应被视为预发布版本。

项目快速启动

安装

首先，克隆项目仓库：

git clone https://github.com/holdenk/spark-validator.git
cd spark-validator

构建

使用 sbt 进行构建：

sbt compile

使用示例

在 Spark 程序开始时，构造 Spark 上下文后，调用以下代码：

import com.holdenkarau.spark.validator._

val rules = List(
  new AbsoluteValueRule(counter = "recordsRead", min = Some(1000), max = None)
)

val vc = new ValidationConf(counterPath = "path/to/counters", jobName = "exampleJob", firstTime = true, rules = rules)
val vl = new Validation(vc)
vl.validate()

应用案例和最佳实践

应用案例

假设你有一个 Spark 作业，需要确保读取的记录数不少于 1000 条。你可以使用 Spark Validator 来验证这一点。

最佳实践

1. 定义合理的计数器规则：根据历史数据和业务需求，定义合理的计数器规则。
2. 集成到 CI/CD 流程：将 Spark Validator 集成到 CI/CD 流程中，确保每次提交的代码都能通过验证。

典型生态项目

相关项目

1. Spark：Spark Validator 是基于 Apache Spark 构建的，因此与 Spark 生态紧密相关。
2. sbt：项目使用 sbt 进行构建和管理依赖。

通过以上步骤，你可以快速启动并使用 Spark Validator 项目，确保你的 Spark 作业在运行时能够进行有效的验证。

spark-validatorA library you can include in your Spark job to validate the counters and perform operations on success. Goal is scala/java/python support.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spark-validator