最近加入一个Spark项目，作为临时的开发人员协助进行开发工作。该项目中不存在测试的概念，开发人员按需求进行编码工作后，直接向生产系统部署，再由需求的提出者在生产系统检验程序运行结果的正确性。在这种原始的工作方式下，产品经理和开发人员总是在生产系统验证自己的需求、代码。可以想见，各种直接交给用户的错误导致了一系列的事故和不信任。为了处理各类线上问题，大家都疲于奔命。当工作进行到后期，每一个相关人都已经意气消沉，常常对工作避之不及。
为了改善局面，我尝试了重构部分代码，将连篇的SQL分散到不同的方法里，并对单个方法构建单元测试。目的是，在编码完成后，首先在本地执行单元测试，以实现：
- 部署到生产系统的代码中无SQL语法错误。
- 将已出现的bug写入测试用例，避免反复出现相同的bug。
- 提前发现一些错误，减少影响到后续环节的问题。
- 通过自动化减少开发和程序问题处理的总时间花费。
- 通过流程和结果的改善，减少开发人员的思维负担，增加与其他相关人的互信。
本文将介绍我的Spark单元测试实践，供大家参考、批评。
本文中的Spark API是PySpark，测试框架为pytest。
对于希望将本文当作单元测试教程使用的读者，本文会假定读者已经准备好了开发和测试所需要的环境。如果没有也没有关系，文末的参考部分会包含一些配置环境相关的链接。
本文链接：https://www.cnblogs.com/hhelibeb/p/10534862.html
原创内容，转载请注明
概念
定义
单元测试是一种测试方法，它的对象是单个程序单元/组件，目的是验证软件的每个组件都符合设计要求。
单元是软件中最小的可测试部分。它通常包含一些输入和单一的输出。
本文中的单元就是python函数（function）。
单元测试通常是程序开发人员的工作。
原则
为了实现单元测试，函数最好符合一个条件，
- 对于相同的输入，函数总有相同的输出。
这要求函数的输出结果不依赖内外部状态。
它的输出结果的确定不应该依赖输入参数外的任何内容，例如，不可以因为本地测试环境中没有相应的数据库就产生“连接数据库异常”导致无法返回结果。如果是类方法的话，也不可以依据一个可能被改变的类属性来决定输出。
同时，函数内部不能存在“副作用”。它不应该改变除了返回结果以外的任何内容，例如，不可以改变全局可变状态。
满足以上条件的函数，可以被称为“纯函数”。
代码实践
下面是数据和程序部分。
数据
假设我们的服务对象是一家水果运销公司，公司在不同城市设有仓库，现有三张表，其中inventory包含水果的总库存数量信息，inventory_ratio包含水果在不同城市的应有比例，
目标是根据总库存数量和比例算出水果在各地的库存，写入到第三张表inventory_city中。三张表的列如下，
1. inventory. Columns: “item”, “qty”.
2. inventory_ratio. Columns: “item”, “city”, “ratio”.
3. inventory_city. Columns: “item”, “city”, “qty”.
第一版代码
用最直接的方式实现这一功能，代码将是，
from pyspark.sql import SparkSession
if __name__ == "__main__":
spark = SparkSession.builder.appName('TestAPP').enableHiveSupport().getOrCreate()
result = spark.sql('''select t1.item, t2.city,
case when t2.ratio is not null then t1.qty * t2.ratio
else t1.qty
end as qty
from v_inventory as t1
left join v_ratio as t2 on t1.item = t2.item ''')
result.write.csv(path="somepath/inventory_city", mode="overwrite")
这段代码可以实现计算各城市库存的需求，但测试起来会不太容易。特别是如果未来我们还要在这个程序中增加其他逻辑的话，不同的逻辑混杂在一起后，测试和修改都会变得麻烦。
所以，在下一步，我们要将部分代码封装到一个函数中。
有副作用的函数
创建一个名为get_inventory_city的函数，将代码包含在内，
from pyspark.sql import SparkSession
def get_inventory_city():
spark = SparkSession.builder.appName('TestAPP').enableHiveSupport().getOrCreate()
result = spark.sql('''select t1.item, t2.city,
case when t2.ratio is not null then t1.qty * t2.ratio
else t1.qty
end as qty
from v_inventory as t1
left join v_ratio as t2 on t1.item = t2.item ''')
result.write.csv(path="somepath/inventory_city", mode="overwrite") if __name__ == "__main__": get_inventory_city()
显然，这是一个不太易于测试的函数，因为它，
- 没有输入输出参数，不能直接根据给定数据检验运行结果。
- 包含对数据库的读/写，这意味着它要依赖外部数据库。
- 包含对spark session的获取/创建，这和计算库存的逻辑也毫无关系。
我们把这些函数中的多余的东西称为副作用。副作用和函数的核心逻辑纠缠在一起，使单元测试变得困难，也不利于代码的模块化。
我们必须另外管理副作用，只在函数内部保留纯逻辑。
无副作用的函数
按照上文中提到的原则，重新设计函数，可以得到，
from pyspark.sql import SparkSession, DataFrame
def get_inventory_city(spark: SparkSession, inventory: DataFrame, ratio: DataFrame):
inventory.createOrReplaceTempView('v_inventory')
ratio.createOrReplaceTempView('v_ratio')
result = spark.sql('''select t1.item, t2.city,
case when t2.ratio is not null then t1.qty * t2.ratio
else t1.qty
end as qty
from v_inventory as t1
left join v_ratio as t2 on t1.item = t2.item ''')
return result
if __name__ == "__main__":
spark = SparkSession.builder.appName('TestAPP').enableHiveSupport().getOrCreate()
inventory = spark.sql('''select * from inventory''')
ratio = spark.sql('''select * from inventory_ratio''')
result = get_inventory_city(spark, inventory, ratio)
result.write.csv(path="somepath/inventory_city", mode="overwrite")
修改后的函数get_inventory_city有3个输入参数和1个返回参数，函数内部已经不再包含对spark session和数据库表的处理，这意味着对于确定的输入值，它总会输出不变的结果。
这比之前的设计更加理想，因为函数只包含纯逻辑，所以调用者使用它时不会再受到副作用的干扰，这使得函数的可测试性和可组合性得到了提高。
测试代码
创建一个test_data目录，将csv格式的测试数据保存到里面。测试数据的来源可以是手工模拟制作，也可以是生产环境导出。
然后创建测试文件，添加代码，
from inventory import get_inventory_city
from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName('TestAPP').enableHiveSupport().getOrCreate() def test_get_inventory_city(): #导入测试数据
inventory = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("./test_data/inventory.csv")
ratio = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("./test_data/inventory_ratio.csv") #执行函数
result = get_inventory_city(spark, inventory, ratio) #验证拆分后的总数量等于拆分前的总数量
result.createOrReplaceTempView('v_result')
inventory.createOrReplaceTempView('v_inventory') qty_before_split = spark.sql('''select sum(qty) as qty from v_inventory''')
qty_after_split = spark.sql('''select sum(qty) as qty from v_result''') assert qty_before_split.take(1)[0]['qty'] == qty_after_split.take(1)[0]['qty']
执行测试，可以看到以下输出内容
============================= test session starts =============================
platform win32 -- Python 3.6.8, pytest-4.3.1, py-1.8.0, pluggy-0.9.0
rootdir: C:\Users\zhaozhe42\PycharmProjects\spark_unit\unit, inifile:collected 1 item
test_get_inventory_city.py .2019-03-21 14:16:24 WARN ObjectStore:568 - Failed to get database global_temp, returning NoSuchObjectException
[100%]
========================= 1 passed in 18.06 seconds ==========================
这样一个单元测试例子就完成了。
相比把程序放到服务器测试，单元测试的运行速度更快，开发者不用再担心测试会对生产作业和用户造成影响，也可以更早发现在编码期间犯下的错误。它也可以成为自动化测试的基础。
待解决的问题
目前我已经可以在项目中构建初步的单元测试，但依然面临着一些问题。
运行时间
上面这个简单的测试示例在我的联想T470笔记本上需要花费18.06秒执行完成，而实际项目中的程序的复杂度要更高，执行时间也更长。执行时间过长一件糟糕的事情，因为单元测试的执行花费越大，就会越被开发者拒斥。面对显示器等待单元测试执行完成的时间是难捱的。虽然相比于把程序丢到生产系统中执行，这种单元测试模式已经可以节约不少时间，但还不够好。
接下来可能会尝试的解决办法：提升电脑配置/改变测试数据的导入方式。
有效范围
在生产实践中构建纯函数是一件不太容易的事情，它对开发者的设计和编码能力有相当的要求。
单元测试虽然能帮助发现一些问题和确定问题代码范围，但它似乎并不能揭示错误的原因。只靠单元测试，不能完全证明代码的正确性。
笔者水平有限，目前写出的代码中仍有很多单元测试力所不能及的地方。可能需要在实践中对它们进行改进，或者引入其它测试手段作为补充。
参考
一些参考内容。
配置
Getting Started with PySpark on Windows