Databricks
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使用DataFrame相等性函数简化PySpark测试
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原文英文，约1400词，阅读约需5分钟。
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内容提要
介绍了PySpark DataFrame相等性测试函数的重要性以及如何使用它们。这些函数可以简化PySpark单元测试，帮助您检查数据是否符合预期结果，并及早发现错误。其中两个函数是assertDataFrameEqual和assertSchemaEqual，分别用于比较DataFrame的数据和模式。此外，还介绍了用于调试差异的结构化输出功能。此外，还提到了Pandas API on Spark的相等性测试函数，可以用于测试Pandas API on Spark DataFrames的相等性。这些函数将在即将发布的Apache Spark 4.0中提供。
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关键要点
- PySpark DataFrame相等性测试函数的重要性在于简化单元测试，帮助检查数据是否符合预期结果。
- assertDataFrameEqual和assertSchemaEqual是两个主要的相等性测试函数，分别用于比较DataFrame的数据和模式。
- assertDataFrameEqual函数可以用一行代码比较两个DataFrame的相等性，并返回差异的描述信息。
- assertSchemaEqual函数仅比较两个DataFrame的模式，不比较行数据，验证列名、数据类型和可空属性是否相同。
- 在调试差异时，可以使用结构化输出功能，轻松获取不同的行数据以便进一步分析。
- Pandas API on Spark用户也将获得相等性测试函数，如assert_frame_equal、assert_series_equal和assert_index_equal。
- 这些相等性测试函数将在即将发布的Apache Spark 4.0中提供，DBR 14.2已经支持。
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