Seminar Great Expectations (GX Core) – Fehlersuche, Performance und Wartung

Fehlgeschlagene Validierungen, technische Ausnahmen und lange Laufzeiten haben unterschiedliche Ursachen und dürfen nicht vermischt werden. Das Seminar entwickelt eine reproduzierbare Diagnosekette für Data Context, Data Sources, Batches, Expectations, Validation Results, Checkpoints, Stores und Data Docs und ergänzt sie um Performance- und Wartungsregeln.

Inhaltsübersicht

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

Zielsetzung

• Fachliche Regelverletzung, Konfigurationsfehler und technischen Laufzeitfehler sicher unterscheiden.
• GX-Core-Objekte und Datenzugriffe mit einer festen Diagnosefolge prüfen.
• Validation Results, Logs und Ausführungsumgebung zielgerichtet auswerten.
• Laufzeit, Speicherverbrauch, Ergebnisgröße und Datenzugriff systematisch optimieren.
• Upgrades, Abhängigkeiten, Regressionstests und Bereinigung planbar organisieren.

Zielgruppe

Data Engineers, Entwickler, Analytics Engineers, Plattformteams und Administratoren, die GX-Core-Lösungen betreiben, Fehler analysieren oder bestehende Projekte stabilisieren.

Voraussetzungen

Praktische GX-Core-Grundkenntnisse, sichere Python-Anwendung und Verständnis der eingesetzten Datenquelle. Zugriff auf eine Laborumgebung mit bewusst eingebauten Fehlern wird bereitgestellt.

Seminarinhalte

1. Schritt 1: Fehlerklassen und Diagnosegrenzen festlegen

   Validierungsfehler, Datenzugriffsfehler, Konfigurationsfehler, Programmfehler und Infrastrukturstörungen werden anhand eindeutiger Symptome getrennt.

2. Schritt 2: Data Context und Objektbestand prüfen

   Kontexttyp, Basisverzeichnis, registrierte Data Sources, Suites, Validation Definitions und Checkpoints werden auf Vollständigkeit und Namenskollisionen untersucht.

3. Schritt 3: Data Source und Verbindung diagnostizieren

   Treiber, Verbindungszeichenfolge, Berechtigungen, Netzwerk, Dialekt und Abhängigkeiten werden in einer festen Reihenfolge kontrolliert.

4. Schritt 4: Data Asset und Batch Definition verifizieren

   Tatsächlich geladene Daten, Partition, Zeitraum, Zeilenanzahl und Schema werden geprüft, bevor eine Expectation bewertet wird.

5. Schritt 5: Expectation-Konfiguration untersuchen

   Parameter, Spaltennamen, Datentypen, mostly, Row Conditions und Severity werden mit der fachlichen Regel und dem Batch abgeglichen.

6. Schritt 6: Validation Results richtig lesen

   Success, Statistics, Expectation Results, Observed Values, unerwartete Werte und Exceptions werden nach Ursache und nächstem Prüfschritt ausgewertet.

7. Schritt 7: Checkpoint- und Action-Fehler trennen

   Fehler einer Validation Definition werden von nachgelagerten Action- oder Benachrichtigungsproblemen unterschieden.

8. Schritt 8: Stores und Data Docs prüfen

   Schreibrechte, Pfade, Namenskonflikte, veraltete Builds und große Ergebnisobjekte werden als typische Speicher- und Dokumentationsfehler behandelt.

9. Schritt 9: Logging und reproduzierbaren Testfall aufbauen

   Logniveau, Run Identifier, reduzierte Testdaten und festgehaltene Abhängigkeiten ermöglichen einen nachvollziehbaren Fehlerbericht.

10. Schritt 10: Datenzugriff und Batch-Größe optimieren

    Filter, Partitionierung, Spaltenauswahl, Query Pushdown und geeignete Batch-Grenzen verringern unnötige Datenbewegung.

11. Schritt 11: Expectation-Kosten bewerten

    Vollständige Scans, Distinct-Berechnungen, Regex, Quantile, Multi-Source-Vergleiche und Ausgabe unerwarteter Zeilen werden auf Aufwand untersucht.

12. Schritt 12: Result Format und Ergebnisgröße begrenzen

    Detaillierte Diagnose wird gezielt aktiviert, während reguläre Läufe mit kleinerem Result Format und begrenzten Fehlerbeispielen arbeiten.

13. Schritt 13: Abhängigkeiten und Versionswechsel warten

    Python-Version, GX-Core-Version, Datenbanktreiber und Zusatzpakete werden gepinnt, aktualisiert und mit einer Kompatibilitätsmatrix geprüft.

14. Schritt 14: Regressionstest und Betriebsroutine etablieren

    Rauchtests, Referenzbatches, erwartete Ergebnisse, Wiederherstellung und regelmäßige Bereinigung werden zu einem Wartungsplan verbunden.

Praxisübungen

• Mehrstufigen Fehlerfall von Data Context bis Checkpoint mit Diagnoseprotokoll lösen.
• Falsch adressierten Batch erkennen, bevor eine fachliche Regel geändert wird.
• Übermäßig großes Validation Result durch Result Format und Begrenzung optimieren.
• Langsame SQL- oder Spark-Prüfung anhand Datenzugriff und Regeltyp verbessern.
• Upgrade in einer isolierten Umgebung mit Rauch- und Regressionstests vorbereiten.

Methodik

Die Laborumgebung enthält bewusst gemischte fachliche und technische Fehler. Jeder Fall wird mit derselben Diagnosematrix bearbeitet, anschließend optimiert und durch einen reproduzierbaren Test sowie einen dokumentierten Wartungsschritt abgesichert.