En el mundo del Big Data, garantizar la calidad de los datos es un reto continuo. Implementar controles para asegurar que los datos sean confiables es una tarea crítica, especialmente cuando trabajamos con grandes volúmenes de información. Aquí es donde herramientas como Tsumugi, una envoltura moderna de PySpark Connect/Classic sobre Deequ, juegan un papel fundamental.
¿Qué es Tsumugi?
Tsumugi combina Deequ, una librería de AWS Labs diseñada para realizar validaciones automáticas de calidad de datos, con la simplicidad y potencia de Spark Connect. Esto permite a los ingenieros de datos crear validaciones complejas y eficientes de manera intuitiva, haciendo que la verificación de calidad se convierta en una parte integrada del flujo de trabajo.
Ejemplo básico de Deequ:
Deequ es ideal para ejecutar comprobaciones de calidad de datos sobre grandes conjuntos de datos. Aquí te mostramos un ejemplo básico de cómo puedes implementar estas validaciones con PySpark:
from pydeequ.checks import *
from pydeequ.verification import *
from pyspark.sql import SparkSession
# Iniciamos una sesión de Spark
spark = SparkSession.builder \
.appName("DeequExample") \
.getOrCreate()
# Cargamos nuestros datos
df = spark.read.csv("data.csv", header=True)
# Definimos las validaciones
check = Check(spark, CheckLevel.Error, "Data Quality Check")
checkResult = VerificationSuite(spark) \
.onData(df) \
.addCheck(
check.isComplete("column1") \
.isUnique("id_column") \
.hasMin("column2", lambda x: x > 0)
) \
.run()
checkResult_df = checkResult.checkResultsAsDataFrame()
checkResult_df.show()
Este código permite verificar que una columna está completa, que los valores de identificación son únicos y que el valor mínimo de una columna es mayor que 0, algo clave cuando manejas grandes volúmenes de datos.
Conceptos Clave en Tsumugi
Tsumugi introduce estructuras clave que simplifican el trabajo con PySpark y Deequ, tales como el DataSet, una estructura similar a un DataFrame de Spark que permite el acceso fácil a datos y resultados de validaciones. Además, ofrece varias clases y métodos que permiten aplicar controles de calidad de manera más eficiente y estructurada, lo que facilita la automatización de tareas repetitivas.
Ejemplo de validación en un flujo de trabajo:
Tsumugi extiende el uso de Deequ con conceptos simples pero poderosos como las reglas de validación que puedes definir previamente. Un ejemplo sería usar un conjunto de validaciones predefinidas para verificar la calidad de datos antes de cargarlos en un DataLake:
from tsumugi.data_validation import DataValidationSuite
# Creación de una suite de validación
validation_suite = DataValidationSuite()
# Agregamos una validación personalizada
validation_suite.add_rule("validate_not_null", columns=["user_id", "order_id"])
validation_suite.add_rule("validate_positive", columns=["order_amount"])
# Ejecutamos las validaciones
validation_results = validation_suite.run(df)
Este flujo te permite definir reglas personalizadas que se ejecutarán cada vez que los datos pasen por el pipeline, asegurando que los datos cargados cumplan siempre con los requisitos de calidad.
Casos de uso
Entre los casos de uso destacados de Tsumugi, encontramos la validación de datos en entornos de producción y desarrollo de machine learning. Además, gracias a su integración con Spark Connect, puedes aprovechar toda la capacidad distribuida de Spark para procesar datos a gran escala mientras aseguras la calidad de los mismos en tiempo real.
Por ejemplo, puedes aplicar validaciones continuas a los datos que se cargan en un sistema de recomendaciones o incluso en sistemas de análisis predictivo donde la calidad de los datos es clave para la precisión de los modelos.
Estructuras de Datos y Referencias
Tsumugi está construido sobre una base de clases bien definidas que facilitan el manejo de grandes volúmenes de datos, como MetricCalculationSuite y VerificationSuite, que simplifican la creación de flujos de validación. También se incluyen referencias y ejemplos extensos para su implementación en Python, lo que permite a los usuarios adaptarse rápidamente a la herramienta.
Puedes revisar la estructura completa en su documentación oficial.
Ejemplo básico con notebooks
Para comenzar a experimentar con Tsumugi y Deequ, puedes revisar su notebook de ejemplo básico, donde se detallan las validaciones más comunes y cómo integrarlas a proyectos de Spark.
Conclusión
Tsumugi, junto con Deequ, facilita la automatización de los controles de calidad de datos dentro de flujos de trabajo de Big Data. En mi experiencia, integrar estas herramientas no solo mejora la calidad de los datos, sino que reduce considerablemente el tiempo de procesamiento. Si trabajas con grandes volúmenes de datos, su uso se convierte en una necesidad para asegurar la consistencia y precisión de la información.
