Drunken Data Quality 项目推荐

Drunken Data Quality 项目推荐

drunken-data-quality Spark package for checking data quality 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dr/drunken-data-quality

项目基础介绍和主要编程语言

Drunken Data Quality (DDQ) 是一个用于检查 Spark 数据结构质量的小型库。该项目主要使用 Scala 语言编写，同时也提供了 Python API，使得用户可以在不同的编程环境中使用该库。

项目核心功能

DDQ 的核心功能是帮助用户在 Spark 数据结构中检查各种约束条件，以确保数据质量。具体功能包括：

1. 数据行数检查：确保数据表中的行数满足特定条件。
2. 唯一键检查：验证数据表中的某个字段或字段组合是否唯一。
3. 外键检查：检查数据表中的外键是否在另一个表中存在。
4. 自定义约束检查：用户可以定义自定义的约束条件，并进行检查。
5. 多重报告生成：支持多种报告格式，如 Markdown 和控制台输出，方便用户查看检查结果。

项目最近更新的功能

根据项目的最新版本（5.0.0），以下是最近更新的主要功能：

1. Spark 2.2.x 兼容性：增强了与 Spark 2.2.x 版本的兼容性，确保在最新版本的 Spark 环境中稳定运行。
2. Python API 改进：对 Python API 进行了优化，使得在 PySpark 环境中使用 DDQ 更加方便。
3. 性能优化：对核心检查功能进行了性能优化，提高了数据检查的效率。
4. 错误修复：修复了之前版本中的一些已知错误，提升了库的稳定性和可靠性。

通过这些更新，Drunken Data Quality 项目在功能和性能上都有了显著的提升，为用户提供了更加强大和可靠的数据质量检查工具。

drunken-data-quality Spark package for checking data quality 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dr/drunken-data-quality