Raft算法：保障分布式系統(tǒng)共識(shí)的穩(wěn)健之道
1. 什么是Raft算法？Raft 是英文”Reliable、Replicated、Redundant、And Fault-Tolerant”（“可靠、可復(fù)制、可冗余、可容錯(cuò)”）的首字母縮寫。Raft算法是一種用于在分布式系統(tǒng)
在數(shù)據(jù)工程領(lǐng)域中，經(jīng)常被忽視的一項(xiàng)實(shí)踐是單元測(cè)試。許多人可能認(rèn)為單元測(cè)試僅僅是一種軟件開發(fā)方法論，但事實(shí)遠(yuǎn)非如此。隨著我們努力構(gòu)建穩(wěn)健、無錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)流水線和SQL數(shù)據(jù)模型，單元測(cè)試在數(shù)據(jù)工程中的價(jià)值變得越來越清晰。
本文帶你深入探索如何將這些成熟的軟件工程實(shí)踐應(yīng)用到數(shù)據(jù)工程中。
在數(shù)據(jù)工程的背景下，采用單元測(cè)試可以確保您的數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)邏輯的準(zhǔn)確性，進(jìn)而產(chǎn)出高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，獲得您的數(shù)據(jù)分析師、科學(xué)家和決策者對(duì)數(shù)據(jù)的信任。
數(shù)據(jù)流水線通常涉及復(fù)雜的數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和加載（ETL）操作序列，出錯(cuò)的可能性很大。為了對(duì)這些操作進(jìn)行單元測(cè)試，我們將流水線拆分為單個(gè)組件，并對(duì)每個(gè)組件進(jìn)行獨(dú)立驗(yàn)證。
以一個(gè)簡(jiǎn)單的流水線為例，該流水線從CSV文件中提取數(shù)據(jù)，通過清除空值來轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)，然后將其加載到數(shù)據(jù)庫(kù)中。以下是使用pandas的基于Python的示例：
import pandas as pdfrom sqlalchemy import create_engine# 加載CSV文件的函數(shù)def load_data(file_name): data = pd.read_csv(file_name) return data# 清理數(shù)據(jù)的函數(shù)def clean_data(data): data = data.dropna() return data# 將數(shù)據(jù)保存到SQL數(shù)據(jù)庫(kù)的函數(shù)def save_data(data, db_string, table_name): engine = create_engine(db_string) data.to_sql(table_name, engine, if_exists='replace')# 運(yùn)行數(shù)據(jù)流水線data = load_data('data.csv')data = clean_data(data)save_data(data, 'sqlite:///database.db', 'my_table')為了對(duì)這個(gè)流水線進(jìn)行單元測(cè)試，我們使用像pytest這樣的庫(kù)為每個(gè)函數(shù)編寫單獨(dú)的測(cè)試。
在這個(gè)示例中，有三個(gè)主要的函數(shù)：load_data、clean_data和save_data。我們會(huì)為每個(gè)函數(shù)編寫測(cè)試。對(duì)于load_data和save_data，需要設(shè)置一個(gè)臨時(shí)的CSV文件和SQLite數(shù)據(jù)庫(kù)，可以使用pytest庫(kù)的fixture功能來實(shí)現(xiàn)。
import osimport pandas as pdimport pytestfrom sqlalchemy import create_engine, inspect# 使用pytest fixture來設(shè)置臨時(shí)的CSV文件和SQLite數(shù)據(jù)庫(kù)@pytest.fixturedef csv_file(tmp_path): data = pd.DataFrame({ 'name': ['John', 'Jane', 'Doe'], 'age': [34, None, 56] # Jane的年齡缺失 }) file_path = tmp_path / "data.csv" data.to_csv(file_path, index=False) return file_path@pytest.fixturedef sqlite_db(tmp_path): file_path = tmp_path / "database.db" return 'sqlite:///' + str(file_path)def test_load_data(csv_file): data = load_data(csv_file) assert 'name' in data.columns assert 'age' in data.columns assert len(data) == 3def test_clean_data(csv_file): data = load_data(csv_file) data = clean_data(data) assert data['age'].isna().sum() == 0 assert len(data) == 2 # Jane的記錄應(yīng)該被刪除def test_save_data(csv_file, sqlite_db): data = load_data(csv_file) data = clean_data(data) save_data(data, sqlite_db, 'my_table') # 檢查數(shù)據(jù)是否保存正確 engine = create_engine(sqlite_db) inspector = inspect(engine) tables = inspector.get_table_names() assert 'my_table' in tables loaded_data = pd.read_sql('my_table', engine) assert len(loaded_data) == 2 # 只應(yīng)該存在John和Doe的記錄這里是另一個(gè)例子：假設(shè)您有一個(gè)從CSV文件中加載數(shù)據(jù)并將其中的“日期”列從字符串轉(zhuǎn)換為日期時(shí)間的流水線：
def convert_date(data, date_column): data[date_column] = pd.to_datetime(data[date_column]) return data為上述函數(shù)編寫的單元測(cè)試將傳入具有已知日期字符串格式的DataFrame。然后，它將驗(yàn)證函數(shù)是否正確將日期轉(zhuǎn)換為日期時(shí)間對(duì)象，并且它是否適當(dāng)處理無效格式。
我們?yōu)樯鲜鰣?chǎng)景編寫一個(gè)單元測(cè)試。該測(cè)試首先使用有效日期檢查函數(shù)，斷言輸出DataFrame中的“date”列確實(shí)是datetime類型，并且值與預(yù)期相符。然后，它檢查在給出無效日期時(shí)，函數(shù)是否正確引發(fā)了ValueError。
import pandas as pdimport pytestdef test_convert_date(): # 使用有效日期進(jìn)行測(cè)試 test_data = pd.DataFrame({ 'date': ['2021-01-01', '2021-01-02'] }) converted_data = convert_date(test_data.copy(), 'date') assert pd.api.types.is_datetime64_any_dtype(converted_data['date']) assert converted_data.loc[0, 'date'] == pd.Timestamp('2021-01-01') assert converted_data.loc[1, 'date'] == pd.Timestamp('2021-01-02') # 使用無效日期進(jìn)行測(cè)試 test_data = pd.DataFrame({ 'date': ['2021-13-01'] # 這個(gè)日期是無效的，因?yàn)闆]有第13個(gè)月 }) with pytest.raises(ValueError): convert_date(test_data, 'date')以下是最后一個(gè)例子：假設(shè)您有一個(gè)加載數(shù)據(jù)并進(jìn)行聚合的流水線，計(jì)算每個(gè)地區(qū)的總銷售額：
def aggregate_sales(data): aggregated = data.groupby('region').sales.sum().reset_index() return aggregated為該函數(shù)編寫的單元測(cè)試將向其傳遞具有各個(gè)地區(qū)銷售數(shù)據(jù)的DataFrame。測(cè)試將驗(yàn)證函數(shù)是否正確計(jì)算每個(gè)地區(qū)的總銷售額。
我們?yōu)樵摵瘮?shù)編寫一個(gè)單元測(cè)試。在這個(gè)測(cè)試中，我們首先向aggregate_sales函數(shù)傳遞一個(gè)具有已知銷售數(shù)據(jù)的DataFrame，并檢查它是否正確聚合了銷售額。然后，向其傳遞一個(gè)沒有銷售數(shù)據(jù)的DataFrame，并檢查它是否正確將這些銷售額聚合為0。這樣可以確保函數(shù)正確處理典型情況和邊緣情況。
以下是使用pytest庫(kù)為aggregate_sales函數(shù)編寫單元測(cè)試的示例：
import pandas as pdimport pytestdef test_aggregate_sales(): # 各個(gè)地區(qū)的銷售數(shù)據(jù) test_data = pd.DataFrame({ 'region': ['North', 'North', 'South', 'South', 'East', 'East', 'West', 'West'], 'sales': [100, 200, 300, 400, 500, 600, 700, 800] }) aggregated = aggregate_sales(test_data) assert aggregated.loc[aggregated['region'] == 'North', 'sales'].values[0] == 300 assert aggregated.loc[aggregated['region'] == 'South', 'sales'].values[0] == 700 assert aggregated.loc[aggregated['region'] == 'East', 'sales'].values[0] == 1100 assert aggregated.loc[aggregated['region'] == 'West', 'sales'].values[0] == 1500 # 沒有銷售數(shù)據(jù)的測(cè)試 test_data = pd.DataFrame({ 'region': ['North', 'South', 'East', 'West'], 'sales': [0, 0, 0, 0] }) aggregated = aggregate_sales(test_data) assert aggregated.loc[aggregated['region'] == 'North', 'sales'].values[0] == 0 assert aggregated.loc[aggregated['region'] == 'South', 'sales'].values[0] == 0 assert aggregated.loc[aggregated['region'] == 'East', 'sales'].values[0] == 0 assert aggregated.loc[aggregated['region'] == 'West', 'sales'].values[0] == 0本文鏈接：http://www.tebozhan.com/showinfo-26-11220-0.html數(shù)據(jù)工程中的單元測(cè)試完全指南（上）
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