Great Expectations (GE) 是一個(gè)用于數(shù)據(jù)驗(yàn)證虚婿、數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查和數(shù)據(jù)管控的開源框架，它使用戶能夠定義阿蝶、執(zhí)行和自動(dòng)化數(shù)據(jù)驗(yàn)證規(guī)則雳锋。通過 GE，用戶可以確保數(shù)據(jù)符合預(yù)期羡洁，支持?jǐn)?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策和流程玷过。

一、概述

Great Expectations 是一個(gè)專注于數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的開源工具筑煮，旨在幫助數(shù)據(jù)工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題辛蚊。它允許用戶定義 "期望"（Expectations），即數(shù)據(jù)的規(guī)則和約束條件真仲，然后對(duì)數(shù)據(jù)執(zhí)行驗(yàn)證欲账，生成直觀的報(bào)告以識(shí)別問題。

• 官方網(wǎng)站: https://greatexpectations.io
• 用途:
  • 數(shù)據(jù)質(zhì)量驗(yàn)證举农。
  • 數(shù)據(jù)清洗前的檢查蔫浆。
  • 數(shù)據(jù)管控和合規(guī)性驗(yàn)證。
• 特性:
  • 自動(dòng)化數(shù)據(jù)驗(yàn)證软啼。
  • 支持多種數(shù)據(jù)源桑谍。
  • 生成直觀的驗(yàn)證報(bào)告。
  • 與 CI/CD 工作流集成祸挪。

二锣披、核心功能

Great Expectations 提供了強(qiáng)大的功能，支持從簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)驗(yàn)證到復(fù)雜的規(guī)則管理贿条。

1. 期望 (Expectations)

• 定義數(shù)據(jù)規(guī)則: 使用 GE 的 DSL（領(lǐng)域特定語言）定義數(shù)據(jù)規(guī)則雹仿。例如，字段值范圍整以、唯一性胧辽、數(shù)據(jù)類型等。
• 內(nèi)置期望庫: 提供 50 多種內(nèi)置期望（如 expect_column_values_to_be_in_set悄蕾、expect_table_row_count_to_be_between）票顾。
• 自定義期望: 用戶可以根據(jù)需求編寫自定義期望础浮。

2. 數(shù)據(jù)驗(yàn)證 (Validation)

• 批處理驗(yàn)證: 對(duì)指定數(shù)據(jù)集執(zhí)行批量驗(yàn)證，檢查規(guī)則是否符合奠骄。
• 實(shí)時(shí)驗(yàn)證: 支持實(shí)時(shí)驗(yàn)證數(shù)據(jù)流豆同。
• 多數(shù)據(jù)源支持: GE 支持多種類型的數(shù)據(jù)源（文件、數(shù)據(jù)庫含鳞、云存儲(chǔ)等）影锈。

3. 數(shù)據(jù)文檔化

• GE 生成交互式的 HTML 數(shù)據(jù)質(zhì)量報(bào)告，包含驗(yàn)證結(jié)果和失敗詳情蝉绷。
• 報(bào)告適合作為數(shù)據(jù)管控和審核的依據(jù)鸭廷。

4. 數(shù)據(jù)管道集成

• GE 可以嵌入到數(shù)據(jù)管道中，在數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)的每一步進(jìn)行驗(yàn)證熔吗。
• 支持與流行的數(shù)據(jù)編排工具集成辆床，如 Apache Airflow、Prefect 和 Dagster桅狠。

5. 元數(shù)據(jù)存儲(chǔ) (Data Context)

• GE 提供一個(gè)中心化的配置管理模塊（Data Context）讼载，用于存儲(chǔ)期望、驗(yàn)證結(jié)果和元數(shù)據(jù)中跌。

6. 自動(dòng)化規(guī)則生成

• GE 提供自動(dòng)化工具咨堤，通過掃描數(shù)據(jù)集生成初始期望模板，快速創(chuàng)建規(guī)則漩符。

三一喘、架構(gòu)設(shè)計(jì)

Great Expectations 的架構(gòu)設(shè)計(jì)分為以下幾個(gè)核心模塊：

1. Data Context

• 描述: Data Context 是 GE 的核心配置模塊，負(fù)責(zé)管理期望嗜暴、數(shù)據(jù)源配置和驗(yàn)證結(jié)果凸克。
• 功能:
  • 數(shù)據(jù)源配置（如連接數(shù)據(jù)庫、文件系統(tǒng)）闷沥。
  • 存儲(chǔ)期望触徐、驗(yàn)證結(jié)果和元數(shù)據(jù)。

2. Expectations

• 描述: 用戶可以通過 GE 的 DSL 定義期望狐赡。
• 特點(diǎn):
  • 通過 JSON 或 Python API 定義規(guī)則。
  • 自動(dòng)生成初始規(guī)則模板疟丙，供用戶編輯颖侄。

3. Validation

• 描述: 驗(yàn)證模塊執(zhí)行期望規(guī)則，檢查數(shù)據(jù)是否符合要求享郊。
• 特點(diǎn):
  • 支持批量和流式數(shù)據(jù)驗(yàn)證览祖。
  • 驗(yàn)證結(jié)果存儲(chǔ)在 Data Context 中。

4. Validation Results

• 描述: 驗(yàn)證結(jié)果以 JSON 格式存儲(chǔ)炊琉，并可以生成 HTML 報(bào)告展蒂。
• 特點(diǎn):
  • 直觀展示驗(yàn)證通過/失敗的詳情又活。
  • 支持審計(jì)和共享。

5. Checkpoints

• 描述: Checkpoints 是 GE 的運(yùn)行單元锰悼，用于在特定數(shù)據(jù)集上執(zhí)行一組期望柳骄。
• 功能:
  • 可通過命令行或腳本觸發(fā)。
  • 支持調(diào)度和自動(dòng)化運(yùn)行箕般。

6. Plugins 和擴(kuò)展

• 支持用戶編寫自定義插件耐薯。
• 可擴(kuò)展連接器（Connectors）以支持新的數(shù)據(jù)源類型。

四丝里、安裝部署

1. 安裝

Great Expectations 是一個(gè)純 Python 庫曲初，可以通過 pip 安裝：

pip install great_expectations

2. 初始化項(xiàng)目

安裝完成后，初始化 GE 項(xiàng)目結(jié)構(gòu)：

great_expectations init

初始化后杯聚，目錄結(jié)構(gòu)如下：

great_expectations/
  ├── great_expectations.yml         # 配置文件
  ├── expectations/                  # 存儲(chǔ)期望規(guī)則
  ├── checkpoints/                   # 存儲(chǔ) Checkpoints 配置
  ├── uncommitted/                   # 本地?cái)?shù)據(jù)驗(yàn)證結(jié)果
  ├── validations/                   # 驗(yàn)證結(jié)果存儲(chǔ)
  └── ...

3. 配置數(shù)據(jù)源

通過以下命令添加數(shù)據(jù)源：

great_expectations datasource new

支持的數(shù)據(jù)源包括：

• 文件：CSV臼婆、Excel、Parquet 等幌绍。
• 數(shù)據(jù)庫：MySQL颁褂、PostgreSQL、Snowflake纷捞、BigQuery 等痢虹。
• 云存儲(chǔ)：AWS S3、Google Cloud Storage 等主儡。

4. 部署

• 本地運(yùn)行: GE 可以直接在本地運(yùn)行奖唯，適合開發(fā)和測(cè)試。
• 生產(chǎn)環(huán)境: GE 可以與 CI/CD 管道集成糜值，或作為數(shù)據(jù)管道的一部分運(yùn)行丰捷。
• 云環(huán)境: GE 可以部署在云環(huán)境中，執(zhí)行數(shù)據(jù)驗(yàn)證任務(wù)寂汇。

五病往、使用案例

以下是 Great Expectations 的常見使用案例：

案例 1: 數(shù)據(jù)清洗前的質(zhì)量檢查

需求: 確保數(shù)據(jù)加載前沒有缺失值或異常值。

實(shí)現(xiàn):

1. 定義期望規(guī)則：

   expect_column_values_to_not_be_null("column_name")
   expect_column_values_to_be_in_set("status", ["active", "inactive"])
   

2. 執(zhí)行驗(yàn)證骄瓣，生成報(bào)告停巷。

案例 2: 數(shù)據(jù)遷移驗(yàn)證

需求: 驗(yàn)證從舊系統(tǒng)遷移到新系統(tǒng)的數(shù)據(jù)是否一致。

實(shí)現(xiàn):

1. 定義期望規(guī)則（如行數(shù)一致榕栏、字段值范圍一致）畔勤。
2. 在遷移后運(yùn)行 Checkpoint，驗(yàn)證數(shù)據(jù)一致性扒磁。

案例 3: 自動(dòng)化數(shù)據(jù)管控

需求: 在數(shù)據(jù)管道中自動(dòng)驗(yàn)證數(shù)據(jù)質(zhì)量庆揪。

實(shí)現(xiàn):

1. 將 GE 集成到 Apache Airflow 或 Prefect 工作流中。
2. 在每個(gè) ETL 步驟后執(zhí)行 Checkpoint妨托，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量缸榛。

六吝羞、優(yōu)缺點(diǎn)

優(yōu)點(diǎn)

1. 功能強(qiáng)大:

   • 豐富的內(nèi)置期望，支持多種數(shù)據(jù)驗(yàn)證場(chǎng)景内颗。
   • 自動(dòng)化規(guī)則生成钧排，快速上手。

2. 多數(shù)據(jù)源支持:

   • 支持文件起暮、數(shù)據(jù)庫卖氨、云存儲(chǔ)等多種數(shù)據(jù)源。

3. 生成可視化報(bào)告:

   • 提供交互式 HTML 報(bào)告负懦，便于共享和審計(jì)筒捺。

4. 可擴(kuò)展性高:

   • 支持自定義期望和插件擴(kuò)展。

5. 與現(xiàn)代工具集成:

   • 可嵌入到 Airflow纸厉、Prefect系吭、Dagster 等數(shù)據(jù)編排工具中。

6. 開源:

   • 免費(fèi)使用颗品，社區(qū)活躍肯尺，有豐富的文檔和支持資源。

缺點(diǎn)

1. 學(xué)習(xí)曲線較陡:

   • 初次使用時(shí)躯枢，需學(xué)習(xí) GE 的 DSL 和配置方法则吟。

2. 性能問題:

   • 對(duì)于超大規(guī)模數(shù)據(jù)集，驗(yàn)證過程可能較慢锄蹂，需要優(yōu)化氓仲。

3. 依賴配置:

   • GE 的配置文件較多，管理復(fù)雜性較高得糜。

4. 高級(jí)功能需要編程知識(shí):

   • 自定義期望或深度集成需要一定的 Python 編程能力敬扛。

七、總結(jié)

Great Expectations 是一個(gè)功能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理工具朝抖，非常適合需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行嚴(yán)格驗(yàn)證和管控的場(chǎng)景啥箭。它的期望機(jī)制、自動(dòng)化功能和可視化報(bào)告使其成為數(shù)據(jù)工程和數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)的重要工具治宣。

適用場(chǎng)景

• 數(shù)據(jù)清洗前的質(zhì)量檢查急侥。
• 數(shù)據(jù)管道中的自動(dòng)化驗(yàn)證。
• 數(shù)據(jù)遷移或集成項(xiàng)目的質(zhì)量驗(yàn)證侮邀。
• 數(shù)據(jù)治理和合規(guī)性檢查缆巧。

不適用場(chǎng)景

• 數(shù)據(jù)規(guī)模超大的實(shí)時(shí)流處理場(chǎng)景（性能可能受限）。
• 簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)驗(yàn)證場(chǎng)景（可能顯得過于復(fù)雜）豌拙。

通過合理使用 Great Expectations，可以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量達(dá)到業(yè)務(wù)需求题暖，為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策和分析提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)按傅。