Seminar Great Expectations (GX Core) – Apache Spark und verteilte Datenvalidierung

Verteilte Datenbestände verlangen andere Prüf- und Betriebsentscheidungen als lokale DataFrames. Das Seminar verbindet GX Core mit Spark, grenzt Data Source, Data Asset und Batch Definition sauber ab und zeigt, wie Validierungen auf großen Datenmengen reproduzierbar, ressourcenschonend und auswertbar betrieben werden.

Inhaltsübersicht

• Zielsetzung und fachliche Einordnung
• Schrittweise Seminarinhalte
• Praxisübungen und Laborszenarien
• Zielgruppe und Voraussetzungen
• Didaktik und Arbeitsweise

Zielsetzung

• Spark-DataFrames und Spark-basierte Dateiquellen als GX-Core-Datenbasis einrichten.
• Data Assets und Batch Definitions für verteilte Verarbeitung passend zuschneiden.
• Expectations im Hinblick auf Shuffle, Scan-Aufwand, Persistenz und Ergebnisvolumen bewerten.
• Validierungen in Spark-Jobs, Notebooks und orchestrierten Pipelines kontrolliert ausführen.
• Fehlerdaten, Laufzeiten und Ressourcenverbrauch für den produktiven Betrieb analysieren.

Zielgruppe

Data Engineers, Spark-Entwickler, Plattformteams, Analytics Engineers und technische Data Stewards mit Verantwortung für große oder verteilte Datenbestände.

Voraussetzungen

Sichere Python-Grundlagen sowie praktische Kenntnisse in Spark DataFrames, Partitionierung und Jobausführung. Grundverständnis von GX Core ist hilfreich, wird zu Beginn jedoch systematisch eingeordnet.

Seminarinhalte

1. Schritt 1: Architektur und Ausführungsmodell einordnen

   GX Core, Spark Driver, Executors, DataFrame-Auswertung und Datenhaltung werden als zusammenhängende Ausführungskette betrachtet. Daraus werden Verantwortungsgrenzen und typische Engpässe abgeleitet.

2. Schritt 2: Spark Data Source anlegen

   Eine Spark Data Source wird im Data Context registriert. Namenskonventionen, Abhängigkeiten und die Wiederverwendung in Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen werden festgelegt.

3. Schritt 3: DataFrame Data Assets modellieren

   In-Memory-DataFrames werden als Data Assets organisiert. Für Pipeline-Stufen werden getrennte Assets definiert, damit Validation Results fachlich zugeordnet und später verglichen werden können.

4. Schritt 4: Dateibasierte Spark-Assets anbinden

   CSV-, Parquet- und Verzeichnisstrukturen werden mit Spark-basierten Filesystem Data Sources verbunden. Schemaerkennung, explizite Datentypen und Lesekonfiguration werden gegeneinander abgewogen.

5. Schritt 5: Batch Definitions und Partitionen planen

   Gesamtbestände, datumsbasierte Ausschnitte und wiederholbare Verarbeitungseinheiten werden als Batch Definitions abgebildet. Partitionierungslogik und fachliche Prüffrequenz werden aufeinander abgestimmt.

6. Schritt 6: Expectation Suites für große Datenmengen entwerfen

   Regeln werden nach Tabellen-, Spalten- und Verteilungsbezug gruppiert. Der Nutzen einer Prüfung wird gegen vollständige Scans, Aggregationen und mögliche Shuffles abgewogen.

7. Schritt 7: Spark-SQL und fehlerhafte Zeilen einsetzen

   SQL-basierte Prüfungen und Unexpected-Rows-Logik werden so formuliert, dass verletzende Datensätze gezielt identifiziert werden. Ergebnisumfang und Datenschutz werden dabei begrenzt.

8. Schritt 8: Validierungsdefinitionen und Result Format abstimmen

   Batch Definition und Suite werden in einer Validation Definition verbunden. BOOLEAN_ONLY, BASIC, SUMMARY und COMPLETE werden nach Diagnosebedarf und Ergebnisgröße ausgewählt.

9. Schritt 9: Checkpoint in Spark-Abläufe integrieren

   Checkpoints werden innerhalb von Jobs, Notebooks oder Orchestrierungsaufgaben ausgeführt. Rückgabestatus, Fehlerschwellen und nachgelagerte Aktionen werden verbindlich behandelt.

10. Schritt 10: Leistung und Ressourcenbedarf optimieren

    Caching, Partition Pruning, Spaltenauswahl, Filterung, kleine Stichproben und Wiederverwendung bereits berechneter DataFrames werden bewertet. Unnötige Mehrfachauswertungen werden erkannt.

11. Schritt 11: Betrieb, Monitoring und Fehleranalyse aufbauen

    Laufzeit, Spark-UI, Executor-Fehler, Speicherdruck, Datenvolumen und Validation Results werden zu einer belastbaren Diagnosekette verbunden. Wiederanlauf und kontrollierte Degradierung werden geplant.

Praxisübungen

• Spark-DataFrame als Data Asset registrieren und eine erste Batch Definition ausführen.
• Parquet-Daten nach Datum partitionieren und zwei Batches getrennt validieren.
• Eine aufwendige Expectation anhand von Ausführungsplan und Laufzeit optimieren.
• Fehlerhafte Datensätze mit einer SQL-basierten Prüfung begrenzt ausgeben.
• Checkpoint in einen Spark-Job integrieren und den Jobstatus aus dem Validierungsergebnis ableiten.

Methodik

Kurze Architekturblöcke wechseln mit Demonstrationen und Übungen in einer Spark-Laborumgebung. Jede Konfiguration wird über Code reproduzierbar aufgebaut, mit Messwerten geprüft und in einer Betriebscheckliste dokumentiert.