Great Expectations简介
Great Expectations 是一个开源的数据验证、文档化和数据质量监控框架。它允许数据工程师、数据科学家和分析师在数据管道中定义、测试和维护数据期望，从而确保数据的质量和一致性。Great Expectations 提供了一种自动化的数据验证方法，使数据质量问题在早期阶段被发现和解决。
核心特性
- 数据验证：
- 通过定义“期望”（expectations），用户可以设定数据应满足的条件和规则。
- 支持多种类型的期望，包括数据类型、范围、唯一性、模式匹配等。
- 自动化数据文档化：
- 自动生成数据文档，展示数据集的结构、类型、期望和验证结果。
- 提供直观的 HTML 文档，使数据质量信息易于分享和理解。
- 数据质量监控：
- 支持定期或实时的数据质量检查，帮助识别和解决数据质量问题。
- 提供详细的验证报告，展示哪些数据满足或不满足预期。
- 灵活的集成：
- 支持与多种数据源和数据处理框架的集成，如 Pandas、Spark、SQL 数据库等。
- 提供丰富的 API 和 CLI 工具，方便在不同的环境中使用。
- 可扩展性和自定义：
- 用户可以定义自定义的期望，以满足特定的业务需求。
- 提供插件机制，支持扩展和集成第三方工具。
应用场景
- 数据管道验证：
- 在数据管道的各个阶段进行数据验证，确保数据的质量和一致性。
- 自动化的数据质量检查，减少人工干预和错误。
- 数据质量报告：
- 自动生成数据质量报告，帮助团队了解数据的健康状况。
- 提供详细的验证结果，支持数据治理和合规性要求。
- 数据科学和分析：
- 在数据科学项目中验证数据集，确保数据的准确性和完整性。
- 提供数据文档化，帮助团队成员理解数据集的结构和质量。
- 数据工程和开发：
- 支持数据工程师在开发过程中进行数据验证，确保数据管道的可靠性。
- 提供持续的数据质量监控，支持数据管道的维护和优化。
Great Expectations的架构
- Core：
- 负责定义和执行数据期望，提供验证和文档化功能。
- 包含一套丰富的内置期望，支持常见的数据验证需求。
- Data Context：
- 管理数据资产和验证配置，提供一致的验证环境。
- 支持数据验证的配置、执行和结果存储。
- Expectations：
- 期望是数据验证的核心概念，定义数据应满足的条件。
- 用户可以使用内置期望或定义自定义期望。
- Validation Operators：
- 负责执行数据验证并处理结果，如生成报告、发送通知等。
- 支持多种验证操作，适应不同的使用场景。
- Renderers：
- 负责生成数据文档和报告，支持多种输出格式，如 HTML、JSON 等。
- 提供直观的可视化，帮助用户理解数据质量状况。
参考链接：
