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如何unittest pyspark ` `withColumn`‘action - Python 3?

在Python 3中,要对pyspark中的withColumn方法进行单元测试,可以使用unittest模块来实现。下面是一个完整的示例代码:

代码语言:txt
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import unittest
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col

class SparkUnitTest(unittest.TestCase):
    @classmethod
    def setUpClass(cls):
        # 创建SparkSession
        cls.spark = SparkSession.builder \
            .appName("SparkUnitTest") \
            .master("local[*]") \
            .getOrCreate()

    @classmethod
    def tearDownClass(cls):
        # 停止SparkSession
        cls.spark.stop()

    def test_withColumn_action(self):
        # 创建测试数据
        data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)]
        df = self.spark.createDataFrame(data, ["name", "age"])

        # 执行withColumn操作
        df = df.withColumn("age_plus_10", col("age") + 10)

        # 验证结果
        expected_data = [("Alice", 25, 35), ("Bob", 30, 40), ("Charlie", 35, 45)]
        expected_df = self.spark.createDataFrame(expected_data, ["name", "age", "age_plus_10"])
        self.assertEqual(df.collect(), expected_df.collect())

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

在上述代码中,我们首先导入了unittest模块和相关的pyspark模块。然后,我们创建了一个继承自unittest.TestCase的测试类SparkUnitTest。在该类中,我们使用setUpClass方法创建了一个SparkSession实例,并在tearDownClass方法中停止该实例。

接下来,我们定义了一个名为test_withColumn_action的测试方法。在该方法中,我们首先创建了一个测试数据集df,然后使用withColumn方法对age列进行操作,将其加上10,并将结果保存到age_plus_10列中。最后,我们验证了操作后的结果是否与预期一致。

最后,我们使用unittest.main()来运行测试。执行测试时,会自动调用setUpClass方法创建SparkSession实例,并在测试结束后调用tearDownClass方法停止该实例。

这是一个简单的示例,展示了如何使用unittest对pyspark中的withColumn方法进行单元测试。根据实际需求,你可以进一步扩展测试用例,覆盖更多的场景和功能。

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