## Hướng dẫn về eBay DEAG: Hướng dẫn từng bước
FEENT là một thư viện chất lượng dữ liệu nguồn mở giúp bạn phát hiện và giải quyết các vấn đề chất lượng dữ liệu.Nó được xây dựng trên đỉnh của chùm Apache, vì vậy nó có thể được sử dụng với bất kỳ nguồn dữ liệu nào mà chùm tia hỗ trợ.
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng FEEN để cải thiện chất lượng dữ liệu của bạn trên eBay.Chúng tôi sẽ trình bày các chủ đề sau:
* Cài đặt DEEN
* Định cấu hình DEEN
* Viết séc DEEN
* Chạy séc DEEN
* Trực quan hóa kết quả DEAG
### 1. Cài đặt DEEN
Để cài đặt FEEN, bạn có thể sử dụng lệnh sau:
`` `
PIP Cài đặt DEEAL
`` `
### 2. Định cấu hình DEAL
Trước khi bạn có thể sử dụng FEEN, bạn cần cấu hình nó.Để làm điều này, bạn cần tạo một tệp `finequ.yaml` trong thư mục gốc của dự án của bạn.Tệp này phải chứa các thông tin sau:
* Vị trí dữ liệu của bạn
* Lược đồ dữ liệu của bạn
* Kiểm tra mà bạn muốn chạy
Dưới đây là một ví dụ về tệp `finequ.yaml`:
`` `
nguồn dữ liệu:
Loại: BigQuery
Dự án: Dự án của tôi
Bộ dữ liệu: My-DataSet
Bảng: Table của tôi
lược đồ:
- Tên: Cột_a
Loại: Chuỗi
- Tên: Cột_B
Loại: Số nguyên
Séc:
- Check_name: Cột_A_IS_NOT_NULL
Vị ngữ: IS_NOT_NULL
Cột: Cột_a
- Check_name: Cột_B_IS_GREATER_THAN_0
Vị ngữ: is_greater_than
Cột: cột_b
Giá trị: 0
`` `
### 3. Viết séc
Kiểm tra FEAL được sử dụng để phát hiện và giải quyết các vấn đề chất lượng dữ liệu.Để viết séc DEEN, bạn cần tạo một lớp kế thừa từ lớp `fequ.checks.check`.Lớp của bạn nên thực hiện các phương pháp sau:
* `Check ()`: Phương thức này được sử dụng để chạy kiểm tra.
* `result ()`: Phương thức này được sử dụng để trả về kết quả kiểm tra.
Đây là một ví dụ về séc DEEN:
`` `Python
lớp columnaisnotnull (fequ.checks.check):
Def séc (tự, dữ liệu):
# Kiểm tra xem Cột_A không phải là NULL.
Nếu dữ liệu [cột_a] .isnull (). Bất kỳ ():
Tăng valueError ("Cột A là NULL")
Kết quả def (bản thân):
# Trả về kết quả vượt qua nếu cột_A không phải là null.
trả lại fequ.result.pass ()
`` `
### 4. Chạy séc
Để chạy séc Dequ, bạn có thể sử dụng lệnh sau:
`` `
DEEN RUN
`` `
Lệnh này sẽ chạy tất cả các kiểm tra được xác định trong tệp `fequ.yaml` của bạn.Kết quả của các kiểm tra sẽ được in vào bảng điều khiển.
### 5. Trực quan hóa kết quả FEEN
FEENT cũng có thể tạo ra trực quan hóa kết quả chất lượng dữ liệu của bạn.Để làm điều này, bạn có thể sử dụng lệnh sau:
`` `
Dequ Visualize
`` `
Lệnh này sẽ tạo báo cáo HTML có chứa trực quan hóa kết quả chất lượng dữ liệu của bạn.Bạn có thể mở báo cáo trong trình duyệt của bạn để xem nó.
## 5 hashtags
* #Chất lượng dữ liệu
* #khoa học dữ liệu
* #dữ liệu lớn
* #Deequ
* #Ebay
=======================================
## eBay Deequ Tutorial: A Step-by-Step Guide
Deequ is an open-source data quality library that helps you detect and resolve data quality issues. It's built on top of Apache Beam, so it can be used with any data source that Beam supports.
In this tutorial, we'll show you how to use Deequ to improve the quality of your data on eBay. We'll cover the following topics:
* Installing Deequ
* Configuring Deequ
* Writing Deequ checks
* Running Deequ checks
* Visualizing Deequ results
### 1. Installing Deequ
To install Deequ, you can use the following command:
```
pip install deequ
```
### 2. Configuring Deequ
Before you can use Deequ, you need to configure it. To do this, you need to create a `deequ.yaml` file in the root directory of your project. This file should contain the following information:
* The location of your data
* The schema of your data
* The checks that you want to run
Here's an example of a `deequ.yaml` file:
```
data_source:
type: bigquery
project: my-project
dataset: my-dataset
table: my-table
schema:
- name: column_a
type: string
- name: column_b
type: integer
checks:
- check_name: column_a_is_not_null
predicate: is_not_null
column: column_a
- check_name: column_b_is_greater_than_0
predicate: is_greater_than
column: column_b
value: 0
```
### 3. Writing Deequ Checks
Deequ checks are used to detect and resolve data quality issues. To write a Deequ check, you need to create a class that inherits from the `deequ.checks.Check` class. Your class should implement the following methods:
* `check()`: This method is used to run the check.
* `result()`: This method is used to return the results of the check.
Here's an example of a Deequ check:
```python
class ColumnAIsNotNull(deequ.checks.Check):
def check(self, data):
# Check if column_a is not null.
if data[column_a].isnull().any():
raise ValueError("Column a is null")
def result(self):
# Return a Pass result if column_a is not null.
return deequ.Result.pass()
```
### 4. Running Deequ Checks
To run Deequ checks, you can use the following command:
```
deequ run
```
This command will run all of the checks that are defined in your `deequ.yaml` file. The results of the checks will be printed to the console.
### 5. Visualizing Deequ Results
Deequ can also generate visualizations of your data quality results. To do this, you can use the following command:
```
deequ visualize
```
This command will generate a HTML report that contains visualizations of your data quality results. You can open the report in your browser to view it.
## 5 Hashtags
* #DataQuality
* #datascience
* #bigdata
* #Deequ
* #Ebay
FEENT là một thư viện chất lượng dữ liệu nguồn mở giúp bạn phát hiện và giải quyết các vấn đề chất lượng dữ liệu.Nó được xây dựng trên đỉnh của chùm Apache, vì vậy nó có thể được sử dụng với bất kỳ nguồn dữ liệu nào mà chùm tia hỗ trợ.
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng FEEN để cải thiện chất lượng dữ liệu của bạn trên eBay.Chúng tôi sẽ trình bày các chủ đề sau:
* Cài đặt DEEN
* Định cấu hình DEEN
* Viết séc DEEN
* Chạy séc DEEN
* Trực quan hóa kết quả DEAG
### 1. Cài đặt DEEN
Để cài đặt FEEN, bạn có thể sử dụng lệnh sau:
`` `
PIP Cài đặt DEEAL
`` `
### 2. Định cấu hình DEAL
Trước khi bạn có thể sử dụng FEEN, bạn cần cấu hình nó.Để làm điều này, bạn cần tạo một tệp `finequ.yaml` trong thư mục gốc của dự án của bạn.Tệp này phải chứa các thông tin sau:
* Vị trí dữ liệu của bạn
* Lược đồ dữ liệu của bạn
* Kiểm tra mà bạn muốn chạy
Dưới đây là một ví dụ về tệp `finequ.yaml`:
`` `
nguồn dữ liệu:
Loại: BigQuery
Dự án: Dự án của tôi
Bộ dữ liệu: My-DataSet
Bảng: Table của tôi
lược đồ:
- Tên: Cột_a
Loại: Chuỗi
- Tên: Cột_B
Loại: Số nguyên
Séc:
- Check_name: Cột_A_IS_NOT_NULL
Vị ngữ: IS_NOT_NULL
Cột: Cột_a
- Check_name: Cột_B_IS_GREATER_THAN_0
Vị ngữ: is_greater_than
Cột: cột_b
Giá trị: 0
`` `
### 3. Viết séc
Kiểm tra FEAL được sử dụng để phát hiện và giải quyết các vấn đề chất lượng dữ liệu.Để viết séc DEEN, bạn cần tạo một lớp kế thừa từ lớp `fequ.checks.check`.Lớp của bạn nên thực hiện các phương pháp sau:
* `Check ()`: Phương thức này được sử dụng để chạy kiểm tra.
* `result ()`: Phương thức này được sử dụng để trả về kết quả kiểm tra.
Đây là một ví dụ về séc DEEN:
`` `Python
lớp columnaisnotnull (fequ.checks.check):
Def séc (tự, dữ liệu):
# Kiểm tra xem Cột_A không phải là NULL.
Nếu dữ liệu [cột_a] .isnull (). Bất kỳ ():
Tăng valueError ("Cột A là NULL")
Kết quả def (bản thân):
# Trả về kết quả vượt qua nếu cột_A không phải là null.
trả lại fequ.result.pass ()
`` `
### 4. Chạy séc
Để chạy séc Dequ, bạn có thể sử dụng lệnh sau:
`` `
DEEN RUN
`` `
Lệnh này sẽ chạy tất cả các kiểm tra được xác định trong tệp `fequ.yaml` của bạn.Kết quả của các kiểm tra sẽ được in vào bảng điều khiển.
### 5. Trực quan hóa kết quả FEEN
FEENT cũng có thể tạo ra trực quan hóa kết quả chất lượng dữ liệu của bạn.Để làm điều này, bạn có thể sử dụng lệnh sau:
`` `
Dequ Visualize
`` `
Lệnh này sẽ tạo báo cáo HTML có chứa trực quan hóa kết quả chất lượng dữ liệu của bạn.Bạn có thể mở báo cáo trong trình duyệt của bạn để xem nó.
## 5 hashtags
* #Chất lượng dữ liệu
* #khoa học dữ liệu
* #dữ liệu lớn
* #Deequ
* #Ebay
=======================================
## eBay Deequ Tutorial: A Step-by-Step Guide
Deequ is an open-source data quality library that helps you detect and resolve data quality issues. It's built on top of Apache Beam, so it can be used with any data source that Beam supports.
In this tutorial, we'll show you how to use Deequ to improve the quality of your data on eBay. We'll cover the following topics:
* Installing Deequ
* Configuring Deequ
* Writing Deequ checks
* Running Deequ checks
* Visualizing Deequ results
### 1. Installing Deequ
To install Deequ, you can use the following command:
```
pip install deequ
```
### 2. Configuring Deequ
Before you can use Deequ, you need to configure it. To do this, you need to create a `deequ.yaml` file in the root directory of your project. This file should contain the following information:
* The location of your data
* The schema of your data
* The checks that you want to run
Here's an example of a `deequ.yaml` file:
```
data_source:
type: bigquery
project: my-project
dataset: my-dataset
table: my-table
schema:
- name: column_a
type: string
- name: column_b
type: integer
checks:
- check_name: column_a_is_not_null
predicate: is_not_null
column: column_a
- check_name: column_b_is_greater_than_0
predicate: is_greater_than
column: column_b
value: 0
```
### 3. Writing Deequ Checks
Deequ checks are used to detect and resolve data quality issues. To write a Deequ check, you need to create a class that inherits from the `deequ.checks.Check` class. Your class should implement the following methods:
* `check()`: This method is used to run the check.
* `result()`: This method is used to return the results of the check.
Here's an example of a Deequ check:
```python
class ColumnAIsNotNull(deequ.checks.Check):
def check(self, data):
# Check if column_a is not null.
if data[column_a].isnull().any():
raise ValueError("Column a is null")
def result(self):
# Return a Pass result if column_a is not null.
return deequ.Result.pass()
```
### 4. Running Deequ Checks
To run Deequ checks, you can use the following command:
```
deequ run
```
This command will run all of the checks that are defined in your `deequ.yaml` file. The results of the checks will be printed to the console.
### 5. Visualizing Deequ Results
Deequ can also generate visualizations of your data quality results. To do this, you can use the following command:
```
deequ visualize
```
This command will generate a HTML report that contains visualizations of your data quality results. You can open the report in your browser to view it.
## 5 Hashtags
* #DataQuality
* #datascience
* #bigdata
* #Deequ
* #Ebay
