awslabs / awslabs/python-deequ

Example for running on AWS (Glue, EMR, SageMaker, etc)

Offen
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documentation enhancement good first issue
Vorherrschende Sprache
Jupyter Notebook
Sterne
826
Forks
158
Ø Merge
9 T. 22 Std.
Gemergte PRs (30 T.)
3

Beschreibung

**Is your feature request related to a problem? Please describe.**
Running PyDeequ on Glue, EMR is not always easy due to the packaging and unique env settings etc. Users commonly need to trail and error a while.

**Describe the solution you'd like**

it would be good to provide a sample notebook of some sort that are ready to use. Perhaps a code snippets as well.

**Alternatives**

It may worth consider an AWS service integration helper module (data sources & compute service).

Workaround available:
- This is a workaround https://github.com/awslabs/python-deequ/issues/138#issuecomment-1611575546

Beitragsleitfaden

Beitragsleitfaden öffnen

Rechercherichtung

Beginnen Sie mit der Überprüfung des in Issue 138 verlinkten Workarounds und des PyDeequ-Nutzungskontexts für AWS Glue, EMR und SageMaker. Definieren Sie, welche Services das Beispiel abdeckt und ob es sich um ein Notebook oder um Code-Snippets handelt; abgeschlossen ist die Aufgabe, wenn ein sofort einsatzbereites Beispiel die hier beschriebenen Anforderungen an Paketierung und Umgebungseinrichtung berücksichtigt.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Bewertung

Tech-Stack
aws, jupyter-notebook, python
Bereich
cloud, documentation
Issue-Typ
Dokumentation
Schwierigkeit
4/5
Geschätzter Aufwand
3-5 Tage
Aktivitätsstatus
Ruhig
Klarheit
Größtenteils klar
Anfängerfreundlichkeit
45/100

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