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【开源项目推荐】Great Expectations—开源的数据质量工具
让我们一起来看看吧~ 概述 今天为大家推荐的开源项目名为Great Expectations。 用户以期望(expectations)的形式定义断言(assertions)。顾名思义，期望是您期望从数据中获得的质量，断言则是用声明性语言编写的。 Great Expectations根据这个规则，就会对数据进行验证，并且能够自动生成便于阅读的数据诊断报告。Great Expectations的另一个功能是自动化数据分析。 整个Great Expectations的使用流程如下图所示。 需要python版本为 3.8 到 3.11。 可以用下面的命令进行安装。 pip install great_expectations 如果要在python代码中使用，可以这样引入。 import great_expectations as gx 随后建立一个上下文。
1.8K11编辑于 2024-01-05 - 来自专栏实时计算
【开源项目推荐】Great Expectations—开源的数据质量工具
让我们一起来看看吧~ 概述 今天为大家推荐的开源项目名为Great Expectations。 用户以期望(expectations)的形式定义断言(assertions)。顾名思义，期望是您期望从数据中获得的质量，断言则是用声明性语言编写的。 Great Expectations根据这个规则，就会对数据进行验证，并且能够自动生成便于阅读的数据诊断报告。Great Expectations的另一个功能是自动化数据分析。 整个Great Expectations的使用流程如下图所示。 需要python版本为 3.8 到 3.11。 可以用下面的命令进行安装。 pip install great_expectations 如果要在python代码中使用，可以这样引入。 import great_expectations as gx 随后建立一个上下文。
2.4K10编辑于 2024-01-06 - 来自专栏实时流式计算
数据质量管理工具预研——Griffin VS Deequ VS Great expectations VS Qualitis
开源数据质量管理工具预研——Griffin VS Deequ VS Great expectations VS Qualitis。 Github地址： https://github.com/awslabs/deequ 3、Great Expectations 可能很多同学对这个框架比较陌生，但是在数据科学领域great_expectations github地址：https://github.com/great-expectations/great_expectations 目前标星已近7K。 而Great expectations正好弥补了这方面的不足。 Great expectations社区非常活跃，最新版本为0.15，但是版本更新非常快，bug修复也很快，值得长期关注。
1.1K20编辑于 2022-09-19 - 来自专栏实时计算
数据质量管理工具预研——Griffin VS Deequ VS Great expectations VS Qualitis
开源数据质量管理工具预研——Griffin VS Deequ VS Great expectations VS Qualitis。 Github地址： https://github.com/awslabs/deequ 3、Great Expectations 可能很多同学对这个框架比较陌生，但是在数据科学领域great_expectations github地址：https://github.com/great-expectations/great_expectations 目前标星已近7K。 而Great expectations正好弥补了这方面的不足。 Great expectations社区非常活跃，最新版本为0.15，但是版本更新非常快，bug修复也很快，值得长期关注。
3.4K10编辑于 2022-09-09 - 来自专栏拓端tecdat
R语言文本主题模型之潜在语义分析（LDA:Latent Dirichlet Allocation）
_57 joe 88 ## 2 Great Expectations_7 joe 70 ## 3 Great Expectations_17 biddy 63 ## 4 Great Expectations _27 joe 58 ## 5 Great Expectations_38 estella 58 ## 6 Great Expectations_2 joe 56 ## 7 Great Expectations ## 4 Great Expectations_27 1 1.919746e-05 ## 5 Great Expectations_38 1 3.544403e-01 ## 6 Great Expectations Expectations 23 1 0.5507241 ## 5 Great Expectations 33 4 0.5700737 ## 6 Great Expectations 47 4 0.5802089 ## 7 Great Expectations 56 4 0.5984806 ## 8 Great Expectations 38 4 0.6455341 ## 9 Great Expectations
1.9K10发布于 2020-11-30 - 来自专栏田飞雨的专栏
replicaset controller 源码分析
机制 通过上面的分析可知，在 rs 每次入队后进行 sync 操作时，首先需要判断该 rs 是否满足 expectations 机制，那么这个 expectations 的目的是什么？ 在 sync 操作真正开始之前，依据 expectations 机制进行判断，确定是否要真正地启动一次 sync，因为在 eventHandler 阶段也会更新 expectations 值，从上面的 ，所以，expectations 的设计就是当需要创建或删除 pod 才会触发对应的 sync 操作，expectations 机制的目的就是减少不必要的 sync 操作。 什么条件下 expectations 机制会满足？ 数都已满足； 3、当 expectations 过期时，即超过 5 分钟未进行 sync 操作； 最后再看一下 expectations 中用到的几个方法： // 创建了一个 pod 说明 expectations
88720发布于 2019-12-17 - 来自专栏拓端tecdat
R语言之文本分析:主题建模LDA|附代码数据
_57 joe 88 ## 2 Great Expectations_7 joe 70 ## 3 Great Expectations_17 biddy 63 ## 4 Great Expectations _27 joe 58 ## 5 Great Expectations_38 estella 58 ## 6 Great Expectations_2 joe 56 ## 7 Great Expectations ## 4 Great Expectations_27 1 1.919746e-05 ## 5 Great Expectations_38 1 3.544403e-01 ## 6 Great Expectations Expectations 23 1 0.5507241 ## 5 Great Expectations 33 4 0.5700737 ## 6 Great Expectations 47 4 0.5802089 ## 7 Great Expectations 56 4 0.5984806 ## 8 Great Expectations 38 4 0.6455341 ## 9 Great Expectations
1.1K00编辑于 2023-06-30 - 来自专栏Kubernetes
Kubernetes Job Controller源码分析
jobStoreSynced cache.InformerSynced // A TTLCache of pod creates/deletes each rc expects to see expectations jobNeedsSync := jm.expectations.SatisfiedExpectations(key) pods, err := jm.getPodsForJob(&job) if for job %q/%q", activePods[ix].Name, job.Namespace, job.Name) jm.expectations.DeletionObserved( 如果删除某个Pod失败，active要加1，expectations中dels要减1. 如果某一批创建过程Pods中存在失败情况，则更新active和expectations中adds，且不进行后续未启动的批量创建pods行为。
2.3K80发布于 2018-04-16 - 来自专栏Kubernetes
Kubernetes ReplicationController源码分析
通过controller.NewUIDTrackingControllerExpectations配置expectations。 检测expectations中的add和del以及距离上一个时间戳是否超时5min，来判断该rc是否需要sync。 调用expectations.ExpectCreations接口设置expectations中的add大小为|diff|的值，表示要新创建|diff|数量的pods以达到期望状态。 调用expectations.ExpectDeletions接口设置expectations中的del大小为|diff|的值，表示要新删除|diff|数量的pods以达到期望状态。 通过controller.NewUIDTrackingControllerExpectations配置expectations。
2.1K80发布于 2018-04-16 - 来自专栏Kubernetes
深入分析Kubernetes DaemonSet Controller
检查当前expectations是否已经满足，当不满足时，只更新DaemonSet Status，同步流程结束。 expectations中add和del都不大于0，表示Controller expectations已经实现，则当前expectations已经满足。 expectations已经超时，超时时间是5min（不可配置），如果超时，则表示需要进行同步。 如果expectations中还没有该DaemonSet的信息，则表示也满足了，将触发DaemonSet同步。 对于创建失败的Pods，注意更新expectations中的Adds值，每失败一个就会将expectations.adds值减1。
1.5K40发布于 2019-03-15 - 来自专栏田飞雨的专栏
job controller 源码分析
判断 job 是否需能进行 sync 操作，Expectations 机制在之前写的” ReplicaSetController 源码分析“一文中详细讲解过，其主要判断条件如下： 1、该 key 在 8……，呈指数级增长，job 创建 pod 的方式与 rs 创建 pod 是类似的，但是此处并没有限制在一个 syncLoop 中创建 pod 的上限值，创建完 pod 后会将结果记录在 job 的 expectations 中，此处并非所有的 pod 都能创建成功，若超时错误会直接忽略，因其他错误创建失败的 pod 会记录在 expectations 中，expectations 机制的主要目的是减少不必要的 sync for job %q/%q", job.Namespace, job.Name) jm.expectations.CreationObserved(jobKey Skipping creation of %d pods, decrementing expectations for job %q/%q", skippedPods, job.Namespace, job.Name
98320发布于 2020-02-10 - 来自专栏Kubernetes
深入分析Kubernetes DaemonSet Controller
检查当前expectations是否已经满足，当不满足时，只更新DaemonSet Status，同步流程结束。 - expectations中add和del都不大于0，表示Controller expectations已经实现，则当前expectations已经满足。 - expectations已经超时，超时时间是5min（不可配置），如果超时，则表示需要进行同步。 - 如果expectations中还没有该DaemonSet的信息，则表示也满足了，将触发DaemonSet同步。 对于创建失败的Pods，注意更新expectations中的Adds值，每失败一个就会将expectations.adds值减1。
2K50发布于 2019-03-12 - 来自专栏null的专栏
简单易学的机器学习算法——EM算法
上述步骤已经生成样本 #对生成的样本，使用EM算法计算其均值miu #取miu的初始值 k = 2 miu = random.random((1, k)) #miu = mat([40.0, 20.0]) Expectations (k): numerator = mt.exp(-1 / (2 * sigma ** 2) * (X[0, i] - miu[0, j]) ** 2) Expectations numerator = 0 denominator = 0 for i in xrange(N): numerator = numerator + Expectations [i, j] * X[0, i] denominator = denominator + Expectations[i, j] miu[0, j] = numerator
3.2K50发布于 2018-03-19 - 来自专栏田飞雨的专栏
daemonset controller 源码分析
判断是否满足 expectations 机制，expectations 机制的目的就是减少不必要的 sync 操作，关于 expectations 机制的详细说明可以参考笔者以前写的 “replicaset dsc.expectations.SatisfiedExpectations(dsKey) { return dsc.updateDaemonSetStatus(ds, nodeList 中 dsc.expectations.SetExpectations(dsKey, createDiff, deleteDiff) errCh := make(chan error, = nil { dsc.expectations.CreationObserved(dsKey) errCh <- err 在创建 pod 的流程与 replicaset controller 创建 pod 的流程是相似的，都使用了 expectations 机制并且限制了在一个 syncLoop 中最多创建或删除的 pod
1.2K10发布于 2019-12-19 - 来自专栏信数据得永生
Atom飞行手册翻译： 3.8 编写spec
describe "when a test is written", -> it "has some expectations that should pass", -> # Expectations describe "when a test is written", -> it "has some expectations that should pass", -> expect("apples 在上面的例子中，像这样聚焦于一个独立的spec： describe "when a test is written", -> fit "has some expectations that should
1.2K30编辑于 2022-11-27 - 来自专栏云原生技术社区
kubernetes 之 Job 技术内幕大揭秘
= nil { if errors.IsNotFound(err) { jm.expectations.DeleteExpectations(key) return true 调用GetExpectations()接口失败 jobNeedsSync := jm.expectations.SatisfiedExpectations(key) // 获取该job管理的所有 = nil { defer utilruntime.HandleError(err) jm.expectations.DeletionObserved(jobKey for job %q/%q", job.Namespace, job.Name) jm.expectations.CreationObserved(jobKey) Skipping creation of %d pods, decrementing expectations for job %q/%q", skippedPods, job.Namespace, job.Name
1.1K30发布于 2019-12-20 - 来自专栏田飞雨的专栏
daemonset controller 源码分析
判断是否满足 expectations 机制，expectations 机制的目的就是减少不必要的 sync 操作，关于 expectations 机制的详细说明可以参考笔者以前写的 "replicaset dsc.expectations.SatisfiedExpectations(dsKey) { return dsc.updateDaemonSetStatus(ds, nodeList 中 dsc.expectations.SetExpectations(dsKey, createDiff, deleteDiff) errCh := make(chan error, = nil { dsc.expectations.CreationObserved(dsKey) errCh <- err 在创建 pod 的流程与 replicaset controller 创建 pod 的流程是相似的，都使用了 expectations 机制并且限制了在一个 syncLoop 中最多创建或删除的 pod
98720发布于 2019-12-18 - 来自专栏tech
Why Hire Top Developers From India?
planning to move your development operations offshore, you should be certain about your requirements & expectations won’t have to face any issues when it comes to discussing the project and making them understand the expectations Set Expectations Clearly Every business has expectations, so we make sure our developers are clear with We set clear expectations for: Working hours Availability Communication system Meetings Deadlines Respond
73600发布于 2020-03-12 - 来自专栏Footprint Analytics
Footprint 链底层数据质量
如不能缺失的空值校验有效性Validity对于数据的值、格式要求符合数据定义或业务定义的要求Footprint Analytics 数据质量校验框架Footprint Analytics 使用 Great Expectations Great Expectations 是一个开源的数据质量和数据流程管理工具，提供了一系列工具和功能，可以帮助用户定义数据质量期望值，并在数据处理过程中检查数据是否符合这些期望值。 Footprint Analytics 使用 Great Expectations 进行数据校验，将异常测试数据结果实时发送到 slack 预警，团队可以在第一时间对数据问题进行修复；同时在 Footprint Footprint Analytics Great Expectations 项目结构：├── expectations├── great_expectations│ ├── checkpoints # # 其中一个校验开发脚本│ ├── output│ │ └── validations # 校验结果│ ├── plugins│ │ └── expectations # 自定义规则 Custom Expectation
80530编辑于 2023-01-18 - 来自专栏LinkinStar's Blog
《一起读 kubernetes 源码》replicaset 到底有何不同
expectations *controller.UIDTrackingControllerExpectations // A store of ReplicaSets, populated by Skipping creation of pods, decrementing expectations", "podsSkipped", skippedPods, "kind", rsc.Kind, 而在这之前有一个重要步骤是 expectations 的创建 rsc.expectations.ExpectCreations(logger, rsKey, diff) 那么其实 expectations 那当然是 expectations 的设计 额外扩展 让我们回头来看看 slowStartBatch 的实现部分吧。从翻译上来看应该叫作批量慢启动。 一个是有关 expectations 的包装和设计，一个是有关 slowStartBatch 对于慢启动函数的设计，这些都是可以被我们学习和利用的。
23610编辑于 2024-08-23
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