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# DataFreshness
Prüft die Aktualität der Daten in einer Spalte, indem die Differenz zwischen der aktuellen Uhrzeit und den Werten einer Datumsspalte ausgewertet wird. Sie können einen zeitbasierten Ausdruck für diesen Regeltyp angeben, um sicherzustellen, dass die Spaltenwerte aktuell sind.
**Syntax**
```
DataFreshness
```
+ **COL\$1NAME** – Der Name der Spalte, anhand der Sie die Datenqualitätsregel auswerten möchten.
**Unterstützte Spaltentypen**: Datum
+ **AUSDRUCK** – Ein numerischer Ausdruck in Stunden oder Tagen. Sie müssen die Zeiteinheit in Ihrem Ausdruck angeben.
**Beispiel: Datenaktualität**
Die folgenden Beispielregeln prüfen die Datenaktualität.
```
DataFreshness "Order_Date" <= 24 hours
DataFreshness "Order_Date" between 2 days and 5 days
```
**Nullverhalten**
Die `DataFreshness`-Regeln schlagen bei Zeilen mit `NULL`-Werten fehl. Wenn die Regel aufgrund eines Nullwerts nicht erfüllt ist, wird die Fehlerursache wie folgt angezeigt:
```
80.00 % of rows passed the threshold
```
wobei 20 % der fehlgeschlagenen Zeilen die Zeilen mit `NULL` enthalten.
Die folgende zusammengesetzte Beispielregel bietet eine Möglichkeit, `NULL`-Werte explizit zuzulassen:
```
(DataFreshness "Order_Date" <= 24 hours) OR (ColumnValues "Order_Date" = NULL)
```
**Datenaktualität für Amazon-S3-Objekte**
Manchmal müssen Sie die Aktualität der Daten anhand der Erstellungszeit der Amazon-S3-Datei überprüfen. Dazu können Sie den folgenden Code verwenden, um den Zeitstempel abzurufen und ihn Ihrem Datenrahmen hinzuzufügen. Anschließend können Sie Datenaktualisierungsprüfungen durchführen.
```
df = glueContext.create_data_frame.from_catalog(database = "default", table_name = "mytable")
df = df.withColumn("file_ts", df["_metadata.file_modification_time"])
Rules = [
DataFreshness "file_ts" < 24 hours
]
```