审计Pyspark作业

审计Pyspark作业是指对Pyspark作业进行审计和监控，以确保作业的正确性和性能。下面是一个解决方法，包含了审计Pyspark作业的代码示例：

1. 导入所需的库和模块：

from pyspark.sql import SparkSession
from datetime import datetime
import logging

2. 创建SparkSession：

spark = SparkSession.builder \
    .appName("Audit Pyspark Job") \
    .getOrCreate()

3. 设置日志级别：

spark.sparkContext.setLogLevel("INFO")

4. 定义审计函数，用于记录作业的开始和结束时间：

def audit(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = datetime.now()
        logging.info(f"Job {func.__name__} started at {start_time}")
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = datetime.now()
        logging.info(f"Job {func.__name__} finished at {end_time}")
        logging.info(f"Job {func.__name__} duration: {end_time - start_time}")
        return result
    return wrapper

5. 定义一个Pyspark作业示例函数，使用@audit装饰器来进行审计：

@audit
def example_job():
    # 在这里编写Pyspark作业的代码
    df = spark.read.csv("input.csv", header=True)
    df.show()

    # 返回结果
    return "Job finished successfully"

6. 运行示例作业：

if __name__ == "__main__":
    logging.basicConfig(level=logging.INFO)
    example_job()

在上面的示例中，我们使用@audit装饰器来对example_job()函数进行审计。装饰器会在作业开始和结束时记录相关信息，并打印到日志中。你可以根据需要修改审计函数中的日志记录方式和内容。

希望以上解决方法对你有帮助！