Table of Contents

Open Source Data Quality Tools
- All
- Checked

Open Source Data Quality Tools

All

Apache Spark (Java framework)

Apache NiFi

Apache Zeppelin
- volume location: \\wsl.localhost\docker-desktop-data\data\docker\volumes\z-vol
- starting docker with mount:
  - docker run -p 8080:8080 –rm –name zeppelin –mount source=z-vol,target=/z-vol apache/zeppelin:0.11.0
- https://kontext.tech/article/243/install-zeppelin-073-in-windows

SaQC → Python framework + command line tools

OpenRefine

Checked

Maybe

These tools may be good, but not really suitable for our situation now. So we will not use them at the moment:

Apache Spark (Framework)
- Apache Spark
- https://github.com/apache/spark
- Installation on my computer: C:\v\pgm\spark-3.5.0-bin-hadoop3
- Apache Spark
- Docs
  - https://spark.apache.org/docs/latest/
  - https://spark.apache.org/docs/latest/quick-start.html
- Articles
  - https://www.toptal.com/spark/introduction-to-apache-spark

Apache NiFi
- Apache NiFi
- https://github.com/apache/nifi
- Local installation under:
  - C:\v\pgm\nifi-2.0.0-M2
  - Start with C:\v\pgm\nifi-2.0.0-M2\bin\run-nifi.bat
  - After that open https://localhost:8443/nifi/
    - User / Pass: admin / adminadminadmin
    - Old:
      - Generated Username [41504541-3493-405f-94f8-0b0102b7be26]
      - Generated Password [Ac9XWFj0+4chb+1x3tLySMvbyZxZqRtm]
- Docs
  - https://nifi.apache.org/documentation/v2/

SaQC → Python framework + command line tools
- Repo: https://git.ufz.de/rdm-software/saqc
- Installation on my computer: …
- Docs
  - https://rdm-software.pages.ufz.de/saqc/cookbooks/CookBooksPanels.html
- Conclusion
  - Good:
    - Good documentaion
    - Supported by Helmholz institute
  - Not so good:
    - Python
    - not very big community

OpenRefine
- https://openrefine.org/
- https://github.com/OpenRefine/OpenRefine
- OpenRefine User Manual
- https://github.com/OpenRefine/OpenRefine/issues/5315
- Demo bei mir unter C:\v\pgm\openrefine-3.7.7
- OpenRefine Test
- Conclusion:
  - Good:
    - “grosse Lösung”
    - gut dokumentiert
    - big community
  - Not good:
    - not good to program with built in tools
    - not very nice UI

Won't use

Data Cleaner Community Edition
- https://datacleaner.github.io/
- Demo bei mir auf dem Rechner unter C:\v\pgm\DataCleaner
- DataCleaner Test
- Features:
  - “kleine Lösung”
  - gut dokumentiert
- Fazit:
  - für unsere Zwecke nicht so gut, da
    - die Anwendung wohl nicht mehr leben wird, da der Hersteller aufgekauft wurde(?) und jetzt eine andere (nicht Open Source) Lösung entwickelt

Open Data Discovery
- https://github.com/opendatadiscovery/odd-platform
- https://demo.oddp.io/
- Features:
  - “grosse Lösung”
  - web-basiert
  - dokumentiert, aber nicht besonders gut (nicht vollständig)
  - Demo vorhanden → https://demo.oddp.io/
- Fazit:
  - für unsere Zwecke nicht so gut, da
    - die eigentlichen Tests in anderen Frameworks gemacht werden sollen
    - z.B. Great Expectations oder Pandas… (beide Python?)
    - die Community nicht so gross ist
    - die Dokumentation nicht so gut ist

DQOps
- DQOps Docs
- Features:
  - gross
    - sogar mit https://open-metadata.org vergleichbar (sogar manchmal besser, da mehr auf Data Quality etc zugeschnitten ist)
  - Python-basiert
- Fazit:
  - für unsere Zwecke nicht so gut, da
    - kleine Community
    - vieles basiert auf Python (obwohl 70% des Codes angeblich in Java geschrieben)

Apache Griffin
- https://griffin.apache.org/
- https://github.com/apache/griffin/tree/master
- https://github.com/apache/griffin/blob/master/griffin-doc/ui/user-guide.md
- Features:
  - populär
  - nicht besonders gut dokumentiert
  - veraltet? (letztes Release 0.6.0 aus November 2020)
- Fazit:
  - für unsere Zwecke nicht so gut, da
    - veraltet

Not yet checked

https://open-metadata.org/
- https://github.com/open-metadata/OpenMetadata
- Docs:
  - https://docs.open-metadata.org/v1.3.x
  - https://docs.open-metadata.org/v1.3.x/connectors/ingestion/workflows/data-quality/custom-tests
- Features:
  - gross
  - web-basiert
  - Java / Typescript / Python

Open Source Data Quality and Profiling
- https://sourceforge.net/projects/dataquality/
- seems to be outdated (last update at 2021)

Great Expectations
- https://github.com/great-expectations/great_expectations
- Features:
  - “grosse Lösung”
  - Python-basiert

mobydq
- https://github.com/ubisoft/mobydq
- https://ubisoft.github.io/mobydq/pages/demo/
- veraltet? (last update 2 years ago)

Deequ (library)
- Deequ is a (Scala) library built on top of Apache Spark for defining “unit tests for data”, which measure data quality in large datasets. (Built by Amazon.)
- https://www.luminis.eu/blog/data-quality-testing-with-deequ-in-spark/
https://github.com/tsegall/fta
- Metadata/data identification Java library. Identifies Base Type (e.g. Boolean, Double, Long, String, LocalDate, LocalTime, …) and Semantic Type (e.g. Gender, Age, Color, Country, …). Extensive country/language support. Extensible via user-defined plugins. Comprehensive Profiling support.
- Java
Check these (?):
- Apache Flink
- Apache Beam
- Spring Cloud Data Flow

Some links