# EvaluateDataQuality 클래스
<a name="glue-etl-scala-apis-glue-dq-EvaluateDataQuality"></a>


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|  AWS Glue 데이터 품질은 AWS Glue의 미리 보기 릴리스이므로 변경될 수 있습니다. | 

**패키지: com.amazonaws.services.glue.dq**

```
object EvaluateDataQuality
```

## def apply
<a name="glue-etl-scala-apis-glue-dq-EvaluateDataQuality-defs-apply"></a>

```
def apply(frame: DynamicFrame,
            ruleset: String,
            publishingOptions: JsonOptions = JsonOptions.empty): DynamicFrame
```

`DynamicFrame`을 기준으로 데이터 품질 규칙 세트를 평가하고 새 `DynamicFrame`을 평가 결과와 함께 반환합니다. AWS Glue 데이터 품질에 대한 자세한 내용은 [AWS Glue Data Quality](glue-data-quality.md) 섹션을 참조하세요.
+ `frame` - 데이터 품질을 평가하려는 `DynamicFrame`입니다.
+ `ruleset` - 문자열 형식의 DQDL(데이터 품질 정의 언어) 규칙 세트입니다. DQDL에 대한 자세한 내용은 [데이터 품질 정의 언어(DQDL) 참조](dqdl.md) 안내서를 참조하세요.
+ `publishingOptions` - 평가 결과 및 지표를 게시하기 위해 다음 옵션을 지정하는 사전입니다.
  + `dataQualityEvaluationContext` - AWS Glue가 Amazon CloudWatch 지표와 데이터 품질 결과를 게시할 네임스페이스를 지정하는 문자열입니다. 집계된 지표는 CloudWatch에 표시되고 전체 결과는 AWS Glue Studio 인터페이스에 표시됩니다.
    + 필수 여부: 아니요
    + 기본 값: `default_context`
  + `enableDataQualityCloudWatchMetrics` - 데이터 품질 평가 결과를 CloudWatch에 게시할지 여부를 지정합니다. `dataQualityEvaluationContext` 옵션을 사용하여 지표의 네임스페이스를 지정합니다.
    + 필수 여부: 아니요
    + 기본값: False
  + `enableDataQualityResultsPublishing` - AWS Glue Studio 인터페이스의 **Data Quality**(데이터 품질) 탭에 데이터 품질 결과를 표시할지 여부를 지정합니다.
    + 필수 여부: 아니요
    + 기본값: True
  + `resultsS3Prefix` - AWS Glue가 데이터 품질 평가 결과를 기록할 수 있는 Amazon S3 위치를 지정합니다.
    + 필수 여부: 아니요
    + 기본값: ""(빈 문자열)

## 예시
<a name="glue-etl-scala-apis-glue-dq-EvaluateDataQuality-example"></a>

다음 예제 코드는`SelectFields` 변환을 수행하기 전에 `DynamicFrame`의 데이터 품질을 평가하는 방법을 보여줍니다. 스크립트는 변환을 시도하기 전에 모든 데이터 품질 규칙이 통과하는지 확인합니다.

```
import com.amazonaws.services.glue.GlueContext
import com.amazonaws.services.glue.MappingSpec
import com.amazonaws.services.glue.errors.CallSite
import com.amazonaws.services.glue.util.GlueArgParser
import com.amazonaws.services.glue.util.Job
import com.amazonaws.services.glue.util.JsonOptions
import org.apache.spark.SparkContext
import scala.collection.JavaConverters._
import com.amazonaws.services.glue.dq.EvaluateDataQuality

object GlueApp {
  def main(sysArgs: Array[String]) {
    val spark: SparkContext = new SparkContext()
    val glueContext: GlueContext = new GlueContext(spark)
    // @params: [JOB_NAME]
    val args = GlueArgParser.getResolvedOptions(sysArgs, Seq("JOB_NAME").toArray)
    Job.init(args("JOB_NAME"), glueContext, args.asJava)
    
    // Create DynamicFrame with data
    val Legislators_Area = glueContext.getCatalogSource(database="legislators", tableName="areas_json", transformationContext="S3bucket_node1").getDynamicFrame()

    // Define data quality ruleset
    val DQ_Ruleset = """
      Rules = [ColumnExists "id"]
    """

    // Evaluate data quality
    val DQ_Results = EvaluateDataQuality.apply(frame=Legislators_Area, ruleset=DQ_Ruleset, publishingOptions=JsonOptions("""{"dataQualityEvaluationContext": "Legislators_Area", "enableDataQualityMetrics": "true", "enableDataQualityResultsPublishing": "true"}"""))
    assert(DQ_Results.filter(_.getField("Outcome").contains("Failed")).count == 0, "Failing DQ rules for Legislators_Area caused the job to fail.")

    // Script generated for node Select Fields
    val SelectFields_Results = Legislators_Area.selectFields(paths=Seq("id", "name"), transformationContext="Legislators_Area")

    Job.commit()
  }
}
```