117笔记问答“Spark Legirls”可能是一个误解或特定上下文中的术语，因为在我所知的范围内，并没有一个广泛认可的“Spark Legirls”项目或框架。不过，我可以为您提供在Spark中进行数据质量检查的通用方法，这些方法可以应用于各种大数据处理和分析场景。具体信息如下：
数据清洗
数据清洗是确保数据质量的第一步，主要通过以下步骤实现：
- 缺失值处理：使用
drop()方法删除包含缺失值的行，或使用fill()方法填充缺失值。 - 重复值处理：使用
dropDuplicates()方法删除重复的行。 - 数据类型转换：使用
withColumn()方法将数据列的类型转换为正确的类型。 - 异常值处理：根据实际情况筛选或处理异常值。
- 数据格式化：对数据进行格式化，例如去除空格、特殊字符等。
数据验证
数据验证是确保数据准确性和完整性的关键步骤，包括：
- 数据类型验证：确保数据的类型符合预期。
- 空值验证：检查数据中是否存在空值。
- 唯一性验证：确保数据中的记录是唯一的。
- 数据完整性验证：检查数据的完整性，例如检查某些字段是否存在。
- 数据一致性验证：确保数据之间的一致性。
数据质量监控
数据质量监控是通过监控数据质量指标来及时发现数据质量问题，并采取相应措施解决。Spark提供了监控数据质量的工具和方法，可以帮助监控数据的准确性和完整性。
数据质量规则
定义数据质量规则，并在数据处理过程中应用这些规则来确保数据的质量。可以使用Spark的规则引擎来定义和执行数据质量规则。
数据质量报告
生成数据质量报告，对数据进行审查和评估，以便及时发现和解决数据质量问题。可以使用Spark的报告工具来生成数据质量报告。
通过上述步骤，可以有效地进行数据质量检查，确保数据的质量满足业务需求。