数据验证工具使用教程

数据验证工具使用教程

professional-services-data-validator Utility to compare data between homogeneous or heterogeneous environments to ensure source and target tables match 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/professional-services-data-validator

1. 项目介绍

数据验证工具（Data Validation Tool，简称DVT）是一个开源的Python命令行界面（CLI）工具，基于Ibis框架构建。它能够对异构或同构数据源中的表格进行多级别的数据验证。在数据仓库、数据库或数据湖迁移项目中，数据验证是一个关键步骤，确保在每次迁移步骤（如数据及模式迁移、SQL脚本转换、ETL迁移等）后，源表和目标表的数据匹配且正确无误。DVT提供了一种自动化且可重复的解决方案来完成这项任务。

DVT支持的验证类型包括：

• 列验证（计数、求和、平均值、最小值、最大值、标准差、分组）
• 行验证（不适用于文件系统连接）
• 模式验证
• 自定义查询验证
• Ad hoc SQL探索

DVT支持的连接类型包括：

• AlloyDB
• BigQuery
• DB2
• 文件系统
• Hive
• Impala
• MSSQL
• MySQL
• Oracle
• Postgres
• Redshift
• Spanner
• Teradata
• Snowflake

请注意，这不是一个官方支持的产品。在使用时可能会遇到bug，并且我们保留进行向后不兼容的小幅更改的权利。

2. 项目快速启动

在开始使用DVT之前，您需要安装Python以及相关依赖项。以下是快速启动DVT的基本步骤：

首先，确保您的环境中安装了以下依赖项：

pip install data-validation

接下来，创建数据源连接。以下是一个简单的例子，展示了如何为BigQuery创建连接：

data-validation create-connection bigquery --conn-name my-bigquery-conn --conn-string '{"type": "bigquery", "project_id": "my-project", "dataset_id": "my_dataset"}'

然后，运行一个简单的验证。以下命令将对比两个表的计数：

data-validation validate column --source-conn my-bigquery-conn --target-conn my-bigquery-conn --tables-list 'my_dataset.source_table=my_dataset.target_table' --count '*'

验证结果将默认打印到标准输出（stdout）。您也可以将结果输出到BigQuery或其他支持的数据库。

3. 应用案例和最佳实践

以下是一些使用DVT的案例和最佳实践：

• 数据迁移验证：在迁移过程中，使用DVT来确保源数据和目标数据的一致性。
• 定期数据同步检查：设置周期性的任务，使用DVT来检查数据同步的状态。
• 自定义验证逻辑：利用DVT的自定义查询功能，执行更复杂的验证逻辑。

4. 典型生态项目

DVT作为数据验证的工具，可以与以下典型的生态项目结合使用：

• Apache Airflow：将DVT集成到Airflow的工作流中，自动化数据验证过程。
• Google Cloud Platform：DVT支持多种Google Cloud数据存储服务，如BigQuery。
• 其他数据工具：DVT可以与其他数据管理和分析工具（如Apache Beam、Pandas等）结合使用，以扩展其功能。

通过上述教程，您可以开始使用数据验证工具，并确保您的数据迁移和同步过程的一致性和准确性。

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