# ColumnDataType
<a name="dqdl-rule-types-ColumnDataType"></a>

 Verifica se os valores em uma determinada coluna podem ser convertidos no Apache Spark para o tipo fornecido. Aceita uma expressão `with threshold` para verificar um subconjunto dos valores da coluna. 

 **Sintaxe** 

```
ColumnDataType <COL_NAME> = <EXPECTED_TYPE>
```
+ **COL\$1NAME**: o nome da coluna em relação à qual você deseja avaliar a regra de qualidade de dados.

  Tipos de coluna compatíveis: string

  **Tipos de coluna compatíveis**: byte, decimal, duplo, flutuante, inteiro, longo, curto
+ **EXPECTED\$1TYPE**: o tipo esperado dos valores da coluna.

  Valores compatíveis: booleano, data, timestamp, inteiro, duplo, flutuante, longo

  **Tipos de coluna compatíveis**: byte, decimal, duplo, flutuante, inteiro, longo, curto
+ **EXPRESSION**: uma expressão opcional para especificar a porcentagem de valores que devem ser do tipo esperado.

  **Tipos de coluna compatíveis**: byte, decimal, duplo, flutuante, inteiro, longo, curto

 **Exemplo: números inteiros do tipo de dados da coluna como strings** 

 O exemplo de regra a seguir verifica se os valores na coluna indicada, que é do tipo string, podem ser números inteiros.

```
ColumnDataType "colA" = "INTEGER"
```

 **Exemplo: números inteiros do tipo de dados da coluna como strings verificam um subconjunto dos valores** 

 O exemplo de regra a seguir verifica se mais de 90% dos valores na coluna indicada, que é do tipo string, podem ser números inteiros. 

```
ColumnDataType "colA" = "INTEGER" with threshold > 0.9
```