1. Introductie

In deze package staan functies die door het datateam MOSS+ van de gemeente Amsterdam gebruikt worden in de data pipelines. Aangezien dit datateam 4 directies bedient, zijn er dezelfde functies die voor verschillende projecten gebruikt worden. Om te zorgen dat er geen wildgroei ontstaat van losse functies of verschillende versies van dezelfde functies is er gekozen om een package te maken die geïmporteerd kan worden.

1.1 Disclaimers

Deze repo zit in de Proof of Concept fase

2. Vereiste

Binnen het cluster Digitalisering, Innovatie en Informatie (DII) zit verschillende directies; waaronder de directie Data. Binnen de directie data is er in besloten om het datalandschap te moderniseren. Hiervoor is er gekozen om over te stappen naar Databricks. De functies die jij aanroept via deze packages zijn gemaakt/getest op de Azure Databricks omgeving. Andere omgevingen of andere, niet hieronder genoemde, clusterconfiguraties worden (nog) niet gesupport.

2.1 Geteste Databricks Cluster Configuraties

Cluster Configuratie nr	Access mode	Node	Databricks Runtime version	Worker type	Min Workers	Max Workers	Driver type
cluster_configuratie_1	Single User	Multi	Runtime: 13.3 LTS (Scala 2.12, Spark 3.4.1)	Standard_DS3_v2 (14gb Memory, 4 Cores)	2	8	Standard_DS3_v2 (14GB Memory, 4 Cores)
cluster_configuratie_2	Single User	Single	Runtime: 14.2 (includes Apache Spark 3.5.0, Scala 2.12)	Standard_DS3_v2 (14gb Memory, 4 Cores)	1	1	Standard_DS3_v2 (14GB Memory, 4 Cores)

3. Overzicht Functionaliteiten

• 3.1 -> Algemene functie
• 3.2 -> Reversed modeling voor logische modellen

3.1 Algemene functies

Op dit moment zijn er verschillende functies beschikbaar.

get_catalog()
clean_colum_names(df.columns) # schoont kolomnamen op
clean_dataframe(df: DataFrame) # schoont een dataframe op
del_meerdere_tabellen_catalog(catalog: str, schema: str, tabellen_filter: str, uitsluiten_tabellen:str = None) # verwijder meerdere tabellen uit de catalogus.
rename_multiple_columns(df, {'oude_naam': 'nieuwe_naam', 'oude_naam_2': 'nieuwe_naam_2'}) # deze hernoemt meerdere kolommen
check_nrow_tabel_vs_distinct_id(tabelnaam: str, id: str) # Controleert of het aantal rijen overeenkomt met het aantal unieke ID's in de opgegeven kolom.
controle_unieke_waarden_kolom(df: DataFrame, kolom: str) #Controleert of alle waarden in een specifieke kolom uniek zijn in het gegeven DataFrame.
convert_datetime_format(input_format): # Converteert het opmaakoptie voor datum en tijd van het datetime (format)  naar het PySpark format.
tijdzone_amsterdam(tijdformaat="%Y-%m-%d %H:%M:%S", date_string_timestamp="timestamp"): #Haalt de huidige tijd op en converteert deze naar het opgegeven tijdsformaat en de tijdzone van Amsterdam.
bepaal_kolom_volgorde(df: DataFrame, gewenste_kolom_volgorde: list) -> DataFrame: #Bepaalt de volgorde van kolommen in een DataFrame op basis van de opgegeven gewenste volgorde.
voeg_willekeurig_toe_en_hash_toe(df: DataFrame, business_key: str, naam_id: str) # Neemt de naam van een kolom als invoer aan, veronderstelt dat het een gehashte waarde bevat,
voegt aan elke waarde een willekeurig woord of getal toe en maakt een nieuwe hash..
maak_onbekende_dimensie(df, naam_bk, naam_id="", uitzonderings_kolommen=[]) # Maakt een nieuwe DataFrame met een record voor ontbrekende waarden in een dimensietabel.
vul_lege_cellen_in(df: DataFrame, uitzonderings_kolommen: list = []) #Vult lege cellen in een DataFrame in met standaardwaarden, behalve voor de opgegeven uitzonderingskolommen.

3.2 Reversed modeling voor logische modellen

Gebruik

dataset = Dataset(
    catalog='catalog_name', # bijv. 'dpms_dev'
    database='schema_name', # bijv. 'silver'
    project_prefixes=['prefix_'], # bijv. 'sport_'
    exclude=['test'] 
)

dataset.print_eraser_code()
dataset.print_drawio_code()

Samenvatting

Deze code omvat reversed modeling; het geeft de input voor tools voor visuele logische modellen op basis van bestaande tabellen en kolomnamen in Databricks.

1. Het doel van deze code

Deze code geeft in tekstvorm de input van een visueel logisch model in Eraser.io of DrawIO. Dit maakt reversed modeling mogelijk: eerst worden tabellen in Databricks gemaakt, daarna leidt deze code het model daaruit af. Dit maakt het modelleerproces efficienter.

2. Hoe de code werkt en onderliggende aannames

De code kijkt binnen een catalog (bv. 'dpms_dev') en binnen een database (bv 'silver') en dan weer binnen een door de eindgebruiker gedefinieerde naam voor een project (bv 'amis' in de tabelnaam) naar een set tabellen en kolomnamen. Dit resulteert in de volgende metadata:

1. tabellen met kolommen met namen en datatypes: deze corresponderen exact met Databricks
2. de relaties tussen die tabellen. Hier zijn enkele aannames gedaan:
   • Er is sprake van een relatie tussen 2 tabellen, als ze beide een kolom met dezelfde naam hebben
   • De kardinaliteit (bv. one-to-many) wordt afgeleid van de unieke waarden in deze kolommen. Bijvoorbeeld: voor account_id in tabel 1 is de COUNT gelijk aan de COUNT DISTINCT: per rij is er een unieke account_id, dus dit is een one-to??? relatie. In tabel 2 is de COUNT van account_id hoger dan de COUNT DISTINCT: er is geen unieke id per rij. Dit maakt een one-to-many relatie.

3. Ondersteuning voor tools

Deze tools worden momenteel ondersteund (dit kan in de toekomst nog uitbreiden):

• Eraser.IO (ERD Schema from code)
• DrawIO (CREATE TABLE statement)

4. Toekomstige features

Deze features staan op de backlog:

• Een lijst van project prefixes ingeven
• Project prefixen leeg laten, zodat de hele database (bv. zilveren laag) wordt uitgelezen """