Spark 数据质量落标检测：使用数据标准进行抽样检测

使用 Spark 进行数据质量落标检测

本文将介绍如何使用 Spark 对 Hive 表进行数据质量落标检测，具体步骤如下：

读取数据标准表、标准代码表和数据落标表 使用 Spark JDBC 连接器读取 MySQL 中的数据标准表 (data_std)、标准代码表 (data_std_code) 和数据落标表 (data_std_down)。
获取需要检测的标准 ID 指定需要进行检测的标准 ID (std_id)。
获取数据标准信息 根据标准 ID 从数据标准表中获取该标准的长度、精度、类型等信息。
构造检测条件 根据获取到的数据标准信息，构造用于数据质量检测的 SQL 语句条件。例如：
- 如果标准定义了长度，则添加长度检查条件；
- 如果标准定义了精度，则添加精度检查条件；
- 如果标准定义了类型，则根据类型添加相应的类型检查条件。
执行 SQL 语句并获取结果 使用 Spark SQL 执行构造好的 SQL 语句，计算符合数据标准的比例。
将检测结果写入数据落标表 根据标准 ID 更新数据落标表，将检测结果写入该标准对应的记录。

代码示例:

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建 SparkSession 对象
spark = SparkSession.builder.appName('DataStandardCheck').getOrCreate()

# 读取数据标准表
data_std = spark.read.format('jdbc').options(
    url='jdbc:mysql://localhost:3306/db_name',
    driver='com.mysql.jdbc.Driver',
    dbtable='data_std',
    user='user_name',
    password='password').load()

# 读取标准代码表
data_std_code = spark.read.format('jdbc').options(
    url='jdbc:mysql://localhost:3306/db_name',
    driver='com.mysql.jdbc.Driver',
    dbtable='data_std_code',
    user='user_name',
    password='password').load()

# 读取数据落标表
data_std_down = spark.read.format('jdbc').options(
    url='jdbc:mysql://localhost:3306/db_name',
    driver='com.mysql.jdbc.Driver',
    dbtable='data_std_down',
    user='user_name',
    password='password').load()

# 获取需要检测的标准 ID
std_id = 'xxxxxx'

# 获取数据标准的长度、精度、类型等信息
std_info = data_std.filter(data_std.id == std_id).select('length', 'precision', 'type').first()

# 构造检测条件
check_condition = []
if std_info.length is not None:
    check_condition.append('LENGTH(column_name) = {}'.format(std_info.length))
if std_info.precision is not None:
    check_condition.append('ROUND(column_name, {}) = column_name'.format(std_info.precision))
if std_info.type == 'int':
    check_condition.append('column_name RLIKE '^[0-9]+$' ')
elif std_info.type == 'float':
    check_condition.append('column_name RLIKE '^[0-9]+\\.[0-9]+$' ')
else:
    check_condition.append('column_name IS NOT NULL')

# 构造 SQL 语句
sql = 'SELECT COUNT(*) AS cnt, COUNT(*) / (SELECT COUNT(*) FROM hive_table_name WHERE {}) AS ratio FROM hive_table_name WHERE {}' \
    .format(' AND '.join(check_condition), ' AND '.join(check_condition))

# 执行 SQL 语句并获取结果
result = spark.sql(sql).first()

# 将检测结果写入数据落标表
data_std_down.filter(data_std_down.id == std_id).update({'result': result.ratio})

# 关闭 SparkSession 对象
spark.stop()

注意：

上述代码中的数据库连接信息需要根据实际情况进行修改。
检测条件的构造可能需要根据实际情况进行调整。
代码中的 hive_table_name 需要替换成需要检测的 Hive 表的实际名称。

通过以上步骤，可以实现使用 Spark 对 Hive 表进行数据质量落标检测，并根据检测结果更新数据落标表。该方法可以有效地帮助用户监控数据质量，确保数据准确性。