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Dagster 작업 and 스케줄¶
오케스트레이션 실행에서 Truthound, Dagster, Dagster-native을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
Who This Is For¶
- 오케스트레이션 실행에서 Dagster을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
- 오케스트레이션 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
- 오케스트레이션 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
When To Use It¶
오케스트레이션 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 다루는 항목입니다:
- 오케스트레이션 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
- 오케스트레이션 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
- 오케스트레이션 실행에서
data_quality_check_op을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
Prerequisites¶
- 오케스트레이션 실행에서
truthound-orchestration[dagster]을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. - 오케스트레이션 실행에서 Dagster, Definitions-based을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
- 오케스트레이션 실행에서
DataQualityResource, DataQualityResource을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
Minimal Quickstart¶
오케스트레이션 실행에서 Create을(를) 다루는 항목입니다:
from dagster import Definitions, job
from truthound_dagster import DataQualityResource, data_quality_check_op
@job(resource_defs={"data_quality": DataQualityResource()})
def users_quality_job():
data_quality_check_op.alias("check_users")()
defs = Definitions(jobs=[users_quality_job])
오케스트레이션 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 다루는 항목입니다:
from dagster import job, op
from truthound_dagster import create_check_op
@op
def load_users():
return read_users_dataframe()
validate_users = create_check_op(
name="validate_users",
rules=[{"column": "id", "check": "not_null"}],
)
Production Pattern¶
오케스트레이션 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 다루는 항목입니다:
| 오케스트레이션 실행에서 Pattern을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. | 오케스트레이션 실행에서 Best, Fit을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. |
|---|---|
| 자산-only 스케줄 | 오케스트레이션 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. |
| dedicated 검증 작업 | 오케스트레이션 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. |
| mixed 파이프라인 작업 | 오케스트레이션 실행에서 Dagster을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. |
Recommended 스케줄 policy:
- 오케스트레이션 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
- 오케스트레이션 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
- 오케스트레이션 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실패 Modes and 문제 해결¶
| 오케스트레이션 실행에서 Symptom을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. | 오케스트레이션 실행에서 Likely, Cause을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. | 오케스트레이션 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. |
|---|---|---|
| 오케스트레이션 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. | 오케스트레이션 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. | 오케스트레이션 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. |
| 오케스트레이션 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. | 오케스트레이션 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. | 오케스트레이션 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. |
| 작업 are hard to debug | 오케스트레이션 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. | 오케스트레이션 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. |
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