企业界中，数据的重要性不言而喻，尤其是在保障ETL流程的高效和精准性上。对于数据工作的实施者而言，有效的ETL工具乃是关键所在。当前市场环境下，尽管众多ETL工具被广泛使用，但针对ETL测试的专用工具却相对稀缺。这究竟是为何呢？
在深入探讨此现象时，我们不得不提及日常ETL测试过程中所遭遇的诸多挑战：
（1）主要的问题在于许多ETL测试依然依赖手工执行，这缺乏必要的自动化工具支持。
（2）与数据质量相关的深入分析工具亦显得捉襟见肘。
（3）重复编写SQL语句的测试工作低效且易出错，耗时多。
（4）执行SQL语句耗时过长，极大地影响了测试进度。
（5）在Shell窗，查询结果的保存变得困难，而HUE的查询结果又容易过期且需要手动操作来保存。
（6）对于数据同步和ETL场景下，比较源表和目标表的一致性缺乏必要工具。
（7）实时数据处理场景要求极高的数据时效性，这使得测试时的场景模拟与问题复现变得极具挑战。
（8）某些常见的测试场景，如拉链表测试、MapReduce脚本测试等，普遍存在缺少通用测试用例覆盖的问题。
（9）特别是在Hive与HBase之间的数据一致性对比上，缺少必要的对比工具。
大数据测试面临着高门槛、低效率、不全面的覆盖、难以复现的场景、以及难以定位的问题等挑战。对此，今日向大家推荐一款出色的工具——easy_data_test，此工具可以有效解决上述问题。
关于easy_data_test
easy_data_test是一款用Python编写的工具，其核心功能包括：
（1）支持对单表的数据量、列空值数据量、列非空值数据量、列最大值、列最小值、列不同值、不同值数据量的查询。同时支持对表结构、任意select语句的查询，以及表基本信息查询、值域分析、异常值分析等。
（2）可以进行双表数据量对比、列空值数据量对比、列非空值数据量对比、表结构对比等操作。还支持Hive双表一致性对比以及Hive与HBase的一致性对比。
（3）可查看主备集群及库的切换信息、库表集群信息。
（5）提供了拉链表通用测试功能，包括判断拉链表是否断链、判断拉链表日期正确性，以及对比拉链表与临时表的数据量与数值等。
那么，这样一款功能强大的工具是如何实现的呢？接下来，我们将从其模块设计、技术选型到代码实现进行详细解读。
模块设计
模块设计图如下所展示：
当用户运行easy_data_test工具时，他们可以通过命令行界面查看所有非交互式命令。使用stdin.readline()来获取用户输入的语句。若未指定-f或-e选项，则会进入交互式命令行模式。在此模式下，程序通过raw_input函数获取用户输入的命令，并根据命令执行相应的函数。这些函数中封装了SQL语句，通过Presto读取Hive元数据或通过pyHive的Hive模块连接Hive。
技术选型
在技术选型方面，团队在面对众多Python连接Hive的工具时，选择了Presto作为主要的查询工具。这是因为Presto的执行模式与Hive有根本的不同，大部分场景下Presto比Hive快一个数量级。虽然Presto在部分HiveQL上存在不兼容问题，但设计团队通过pyHive作为功能弥补工具来解决这些问题。