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单元测试:如何克服结构化流媒体中的挑战(重复).pdf

上传人: 张** 编号:167596 2024-06-15 44页 962.64KB

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本文主要内容是关于Apache Spark的单元测试挑战和解决方案。作者Bartosz Konieczny首先介绍了数据流模型,包括数据处理的时间点(事件时间、处理时间)和如何处理累积数据。接着,他提出了在结构化流处理中遇到的主要挑战,包括代码和数据流模型的结构化、在流处理中协调断言、微批次的范围、执行时间的优化、"思考更少"的断言以及流畅且无痛的数据集生成。 针对每个挑战,作者提供了具体的解决方案,如使用DataStreamWriter和批处理ID来优化断言的范围,使用Builder设计模式来保持定义的可读性,以及使用PySpark的pyassert库来改进断言的清晰度。他还强调了在测试中考虑性能优化,如禁用不必要的组件和减少数字。 总的来说,本文为Apache Spark的开发者提供了一系列实用的建议和工具,以提高结构化流处理的测试效率和质量。
如何克服结构化流处理中的代码和数据流模型挑战? 如何确保流处理作业中的断言正确执行? 如何简化数据集生成以提高测试效率?
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