Airflow数据质量控制[编辑 | 编辑源代码]

简介[编辑 | 编辑源代码]

Airflow数据质量控制是指在Apache Airflow工作流中确保数据准确性、完整性和一致性的过程。通过定义检查规则、监控数据流和自动化验证步骤，开发者可以预防错误数据进入下游系统。Airflow作为任务编排工具，其DAG（有向无环图）结构和丰富的Operator（如PythonOperator、SQLCheckOperator）使其成为实现数据质量控制的理想平台。

核心概念[编辑 | 编辑源代码]

1. 数据质量维度[编辑 | 编辑源代码]

在Airflow中，数据质量控制通常关注以下维度：

准确性：数据是否符合预期值（如范围检查、格式验证）
完整性：是否存在缺失值或空字段
一致性：跨系统数据是否同步（如主外键约束）
时效性：数据是否按时到达

2. 关键组件[编辑 | 编辑源代码]

Sensor：监控数据到达（如S3KeySensor）
Check Operator：执行验证（如SQLCheckOperator）
Hook：连接外部系统获取元数据（如DBHook）

实现方法[编辑 | 编辑源代码]

基础示例：PythonOperator验证数据[编辑 | 编辑源代码]

以下代码展示如何在DAG中使用Python函数验证CSV文件的数据质量：

  
from airflow import DAG  
from airflow.operators.python import PythonOperator  
from datetime import datetime  

def validate_csv(**context):  
    import pandas as pd  
    df = pd.read_csv('/data/sample.csv')  
    # 检查缺失值  
    assert df['price'].notnull().all(), "存在空价格"  
    # 检查数值范围  
    assert (df['price'] > 0).all(), "价格必须为正数"  

with DAG('data_quality_demo', start_date=datetime(2023,1,1)) as dag:  
    validate_task = PythonOperator(  
        task_id='validate_data',  
        python_callable=validate_csv  
    )

输出说明：若检查失败，任务会抛出AssertionError并标记为失败。

高级示例：SQLCheckOperator[编辑 | 编辑源代码]

使用内置Operator执行SQL验证：

  
from airflow.providers.common.sql.operators.sql import SQLCheckOperator  

check_query = """  
SELECT  
    COUNT(*) AS missing_values  
FROM orders  
WHERE order_date IS NULL  
HAVING COUNT(*) > 0  
"""  

sql_check = SQLCheckOperator(  
    task_id='check_null_dates',  
    conn_id='postgres_conn',  
    sql=check_query  
)