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使用 Databricks DQX 提升数据质量标准.pdf

上传人: Fl****zo 编号:718758 2025-06-22 32页 2MB

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本文主要介绍了Databricks DQX,一个由Databricks实验室开发的开源Python数据质量框架,用于验证PySpark数据框的数据质量。关键点如下: 1. **背景与需求**:针对客户需求,如高质量数据用于报告和机器学习,DQX支持批处理和流工作负载,提供数据质量规则检查。 2. **DQX的构建原因**:市场上缺乏原生的Databricks数据质量分析和执行工具,现有的开源框架在流处理和数据质量规则定义上存在限制。 3. **DQX功能**:提供行和数据集级别的规则定义,支持数据质量仪表板,集成Delta Live Tables(DLT),支持Spark数据框。 4. **DQX工作原理**:通过定义质量规则,进行数据质量检查,可选择性地隔离坏数据。 5. **安装与使用**:介绍了DQX的安装方式,包括作为工具或库安装。 6. **路线图与贡献**:概述了DQX的未来发展计划,并鼓励社区贡献。 7. **社区与反馈**:提供GitHub链接,邀请用户提交问题和反馈。 核心数据引用: - **功能对比**:DQX与Lakehouse Monitoring、DLT Expectations、Great Expectations和Deequ在功能上进行比较。 - **安装模式**:介绍了通过DQX类或YAML配置定义检查的方法。 文章强调了DQX作为一个简单而强大的数据质量框架,旨在填补市场空白,并通过社区合作持续改进。
"DQX框架亮点有哪些?" "如何使用Databricks DQX提升数据质量?" "DQX与现有数据质量框架有何不同?"
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