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# EvaluateDataQuality Klasse
Wertet einen Datenqualitätsregelsatz anhand eines `DynamicFrame` aus und gibt ein neues `DynamicFrame` mit den Ergebnissen der Bewertung zurück.
## Beispiel
Der folgende Beispielcode zeigt, wie die Datenqualität für ein `DynamicFrame` ausgewertet und dann die Datenqualitätsergebnisse angezeigt werden.
```
from awsglue.transforms import *
from pyspark.context import SparkContext
from awsglue.context import GlueContext
from awsgluedq.transforms import EvaluateDataQuality
#Create Glue context
sc = SparkContext.getOrCreate()
glueContext = GlueContext(sc)
# Define DynamicFrame
legislatorsAreas = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog(
database="legislators", table_name="areas_json")
# Create data quality ruleset
ruleset = """Rules = [ColumnExists "id", IsComplete "id"]"""
# Evaluate data quality
dqResults = EvaluateDataQuality.apply(
frame=legislatorsAreas,
ruleset=ruleset,
publishing_options={
"dataQualityEvaluationContext": "legislatorsAreas",
"enableDataQualityCloudWatchMetrics": True,
"enableDataQualityResultsPublishing": True,
"resultsS3Prefix": "amzn-s3-demo-bucket1",
},
)
# Inspect data quality results
dqResults.printSchema()
dqResults.toDF().show()
```
### Ausgabe
```
root
|-- Rule: string
|-- Outcome: string
|-- FailureReason: string
|-- EvaluatedMetrics: map
| |-- keyType: string
| |-- valueType: double
+-----------------------+-------+-------------+---------------------------------------+
|Rule |Outcome|FailureReason|EvaluatedMetrics |
+-----------------------+-------+-------------+---------------------------------------+
|ColumnExists "id" |Passed |null |{} |
|IsComplete "id" |Passed |null |{Column.first_name.Completeness -> 1.0}|
+-----------------------+-------+-------------+---------------------------------------+
```
## Methoden
+ [\$1\$1call\$1\$1](#aws-glue-api-crawler-pyspark-transforms-EvaluateDataQuality-__call__)
+ [apply](#aws-glue-api-crawler-pyspark-transforms-EvaluateDataQuality-apply)
+ [Name](#aws-glue-api-crawler-pyspark-transforms-EvaluateDataQuality-name)
+ [describeArgs](#aws-glue-api-crawler-pyspark-transforms-EvaluateDataQuality-describeArgs)
+ [describeReturn](#aws-glue-api-crawler-pyspark-transforms-EvaluateDataQuality-describeReturn)
+ [describeTransform](#aws-glue-api-crawler-pyspark-transforms-EvaluateDataQuality-describeTransform)
+ [describeErrors](#aws-glue-api-crawler-pyspark-transforms-EvaluateDataQuality-describeErrors)
+ [Beschreiben](#aws-glue-api-crawler-pyspark-transforms-EvaluateDataQuality-describe)
## \$1\$1call\$1\$1 (Frame, Regelsatz, publishing\$1options = \$1\$1)
+ `frame` – Die `DynamicFrame`, deren Datenqualität Sie bewerten möchten.
+ `ruleset` – Ein Regelsatz der Definitionssprache für Datenqualität (DQDL) im Zeichenfolgen-Format. Weitere Informationen zu DQDL finden Sie im [Referenz zu Data Quality Definition Language (DQDL)](dqdl.md)-Benutzerhandbuch.
+ `publishing_options` – Ein Wörterbuch, das die folgenden Optionen zum Veröffentlichen von Auswertungsergebnissen und -metriken festlegt:
+ `dataQualityEvaluationContext`— Eine Zeichenfolge, die den Namespace angibt, unter dem AWS Glue Amazon CloudWatch Metriken und die Datenqualitätsergebnisse veröffentlichen soll. Die aggregierten Metriken werden in der Glue Studio-Oberfläche angezeigt CloudWatch, während die vollständigen Ergebnisse in der Benutzeroberfläche von AWS Glue Studio angezeigt werden.
+ Erforderlich: Nein
+ Standardwert: `default_context`
+ `enableDataQualityCloudWatchMetrics`— Gibt an, ob die Ergebnisse der Datenqualitätsbewertung veröffentlicht werden sollen. CloudWatch Mit der `dataQualityEvaluationContext`-Option geben Sie einen Namespace für die Metriken an.
+ Erforderlich: Nein
+ Standardwert: false
+ `enableDataQualityResultsPublishing` – Gibt an, ob die Datenqualitätsergebnisse auf der Registerkarte **Data Quality** (Datenqualität) in der Benutzeroberfläche von AWS Glue Studio angezeigt werden sollen.
+ Erforderlich: Nein
+ Standardwert: wahr
+ `resultsS3Prefix`— Gibt den Amazon S3 S3-Speicherort an, an den AWS Glue die Ergebnisse der Datenqualitätsbewertung schreiben kann.
+ Erforderlich: Nein
+ Standardwert: "" (eine leere Zeichenfolge)
## apply(cls, \$1args, \$1\$1kwargs)
Geerbt von `GlueTransform` [apply](aws-glue-api-crawler-pyspark-transforms-GlueTransform.md#aws-glue-api-crawler-pyspark-transforms-GlueTransform-apply).
## name(cls)
Geerbt von `GlueTransform` [Name](aws-glue-api-crawler-pyspark-transforms-GlueTransform.md#aws-glue-api-crawler-pyspark-transforms-GlueTransform-name).
## describeArgs(cls)
Geerbt von `GlueTransform` [describeArgs](aws-glue-api-crawler-pyspark-transforms-GlueTransform.md#aws-glue-api-crawler-pyspark-transforms-GlueTransform-describeArgs).
## describeReturn(cls)
Geerbt von `GlueTransform` [describeReturn](aws-glue-api-crawler-pyspark-transforms-GlueTransform.md#aws-glue-api-crawler-pyspark-transforms-GlueTransform-describeReturn).
## describeTransform(cls)
Geerbt von `GlueTransform` [describeTransform](aws-glue-api-crawler-pyspark-transforms-GlueTransform.md#aws-glue-api-crawler-pyspark-transforms-GlueTransform-describeTransform).
## describeErrors(cls)
Geerbt von `GlueTransform` [describeErrors](aws-glue-api-crawler-pyspark-transforms-GlueTransform.md#aws-glue-api-crawler-pyspark-transforms-GlueTransform-describeErrors).
## describe(cls)
Geerbt von `GlueTransform` [Beschreiben](aws-glue-api-crawler-pyspark-transforms-GlueTransform.md#aws-glue-api-crawler-pyspark-transforms-GlueTransform-describe).