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performance - 是否可以在多个分区上分别并行运行 Deequ 异常检测

问题描述

我们在多个列上分区了 Spark 数据帧。例如，我们有一个合作伙伴列，可以是 Google、Facebook 和 Bing。我们有一个频道栏，可以是 PLA 和 Text。我们想分别在 Google-PLA、Google-TEXT、Facebook-TEXT 等上运行异常检测，因为它们遵循不同的模式。到目前为止，我发现我可以使用不同的过滤器描述配置 AnomalyCheckConfig，并在检查结果时使用相同的过滤器。但首先我需要过滤掉每个分区组合的数据，然后使用其关联的过滤器运行异常测试。一一连载。有没有办法并行运行它们？我可以对整个数据帧多次使用不同的 AnomalyCheckConfigs 执行 addAnomalyCheck() 并在一次运行中获得验证结果吗？

标签： performanceapache-sparkanomaly-detectionamazon-deequ

解决方案

如果您的 Spark DataFrame 中有分区列，则可以VerificationSuite通过指定要在其中运行异常检测的质量指标的条件，在单个中实例化多个异常检查。假设您要计算Completeness列c1的 ，例如，您可以使用 来控制分区where = Some("partition = 'GOOGL'")。

val verificationResults = VerificationSuite()
  .onData(df)
  ...
  .addAnomalyCheck(
    AbsoluteChangeStrategy(Some(-17.0), Some(7.0)),
    Completeness("c1", where = Some("c0 <= 5")),
    Some(AnomalyCheckConfig(CheckLevel.Error, "First Anomaly check",
      Map.empty, Some(0), Some(11)))
  )
  .addAnomalyCheck(
    AbsoluteChangeStrategy(Some(-17.0), Some(7.0)),
    Completeness("c1", where = Some("c0 > 5")),
    Some(AnomalyCheckConfig(CheckLevel.Error, "Second Anomaly check",
      Map.empty, Some(0), Some(11)))
  )
  .run()

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