Transformieren von Daten in der Cloud mithilfe einer Spark-Aktivität in Azure Data Factory

Artikel
05/15/2024

GILT FÜR: Azure Data Factory Azure Synapse Analytics

Tipp

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In diesem Tutorial verwenden Sie Azure PowerShell, um eine Data Factory-Pipeline zu erstellen, die Daten mithilfe einer Spark-Aktivität und einem bedarfsgesteuerten verknüpften HDInsight-Dienst transformiert. In diesem Tutorial führen Sie die folgenden Schritte aus:

Erstellen einer Data Factory.
Erstellen und Bereitstellen von verknüpften Diensten
Erstellen und Bereitstellen einer Pipeline.
Starten einer Pipelineausführung
Überwachen der Pipelineausführung.

Wenn Sie kein Azure-Abonnement besitzen, können Sie ein kostenloses Konto erstellen, bevor Sie beginnen.

Voraussetzungen

Hinweis

Es wird empfohlen, das Azure Az PowerShell-Modul für die Interaktion mit Azure zu verwenden. Informationen zu den ersten Schritten finden Sie unter Installieren von Azure PowerShell. Informationen zum Migrieren zum Az PowerShell-Modul finden Sie unter Migrieren von Azure PowerShell von AzureRM zum Az-Modul.

Azure Storage-Konto. Sie erstellen ein Python-Skript und eine Eingabedatei und laden diese in Azure Storage hoch. Die Ausgabe des Spark-Programms wird in diesem Storage-Konto gespeichert. Der bedarfsgesteuerte Spark-Cluster verwendet dieses Storage-Konto als primären Speicher.
Azure PowerShell. Befolgen Sie die Anweisungen unter Get started with Azure PowerShell cmdlets (Erste Schritte mit Azure PowerShell-Cmdlets).

Hochladen eines Python-Skripts in Ihr Blob Storage-Konto

Erstellen Sie eine Python-Datei mit dem Namen WordCount_Spark.py und dem folgenden Inhalt:

import sys
from operator import add

from pyspark.sql import SparkSession

def main():
    spark = SparkSession\
        .builder\
        .appName("PythonWordCount")\
        .getOrCreate()

    lines = spark.read.text("wasbs://adftutorial@<storageaccountname>.blob.core.windows.net/spark/inputfiles/minecraftstory.txt").rdd.map(lambda r: r[0])
    counts = lines.flatMap(lambda x: x.split(' ')) \
        .map(lambda x: (x, 1)) \
        .reduceByKey(add)
    counts.saveAsTextFile("wasbs://adftutorial@<storageaccountname>.blob.core.windows.net/spark/outputfiles/wordcount")

    spark.stop()

if __name__ == "__main__":
    main()

Ersetzen Sie <storageAccountName> durch den Namen Ihres Azure Storage-Kontos. Speichern Sie dann die Datei.
Erstellen Sie in Azure Blob Storage einen Container mit dem Namen adftutorial, falls dieser noch nicht vorhanden ist.
Erstellen Sie einen Ordner mit dem Namen spark.
Erstellen Sie unterhalb des Ordners spark einen Unterordner mit dem Namen script.
Laden Sie die Datei WordCount_Spark.py in den Unterordner script hoch.

Hochladen der Eingabedatei

Erstellen Sie eine Datei mit dem Namen minecraftstory.txt und etwas Text darin. Das Spark-Programm zählt die Wörter in diesem Text.
Erstellen Sie im Ordner spark einen Unterordner mit dem Namen inputfiles.
Laden Sie minecraftstory.txt in den Unterordner inputfiles hoch.

Erstellen verknüpfter Dienste

In diesem Abschnitt erstellen Sie zwei verknüpfte Dienste:

Einen verknüpften Azure Storage-Dienst, der ein Azure Storage-Konto mit der Data Factory verbindet. Dieser Speicher wird vom bedarfsgesteuerten HDInsight-Cluster verwendet. Er enthält auch das Spark-Skript, das ausgeführt werden soll.
Einen bedarfsgesteuerten verknüpften HDInsight-Dienst. Azure Data Factory erstellt automatisch einen HDInsight-Cluster, führt das Spark-Programm aus und löscht dann den HDInsight-Cluster, wenn dieser für einen vorab konfigurierten Zeitraum inaktiv ist.

Mit Azure Storage verknüpfter Dienst

Erstellen Sie in Ihrem bevorzugten Editor eine JSON-Datei, kopieren Sie die folgende JSON-Definition eines verknüpften Azure Storage-Diensts hinein, und speichern Sie die Datei als MyStorageLinkedService.json.

{
    "name": "MyStorageLinkedService",
    "properties": {
      "type": "AzureStorage",
      "typeProperties": {
        "connectionString": "DefaultEndpointsProtocol=https;AccountName=<storageAccountName>;AccountKey=<storageAccountKey>"
      }
    }
}

Aktualisieren Sie <storageAccountName> und <storageAccountKey> mit dem Namen und dem Schlüssel Ihres Azure Storage-Kontos.

Bedarfsgesteuerter verknüpfter HDInsight-Dienst

Erstellen Sie in Ihrem bevorzugten Editor eine JSON-Datei, kopieren Sie die folgende JSON-Definition eines verknüpften Azure HDInsight-Diensts hinein, und speichern Sie die Datei als MyOnDemandSparkLinkedService.json.

{
    "name": "MyOnDemandSparkLinkedService",
    "properties": {
      "type": "HDInsightOnDemand",
      "typeProperties": {
        "clusterSize": 2,
        "clusterType": "spark",
        "timeToLive": "00:15:00",
        "hostSubscriptionId": "<subscriptionID> ",
        "servicePrincipalId": "<servicePrincipalID>",
        "servicePrincipalKey": {
          "value": "<servicePrincipalKey>",
          "type": "SecureString"
        },
        "tenant": "<tenant ID>",
        "clusterResourceGroup": "<resourceGroupofHDICluster>",
        "version": "3.6",
        "osType": "Linux",
        "clusterNamePrefix":"ADFSparkSample",
        "linkedServiceName": {
          "referenceName": "MyStorageLinkedService",
          "type": "LinkedServiceReference"
        }
      }
    }
}

Aktualisieren Sie die Werte der folgenden Eigenschaften in der Definition des verknüpften Diensts:

hostSubscriptionId. Ersetzen Sie <subscriptionID> durch die ID Ihres Azure-Abonnements. Der bedarfsgesteuerte HDInsight-Cluster wird in diesem Abonnement erstellt.
tenant. Ersetzen Sie <tenantID> durch die ID Ihres Azure-Mandanten.
servicePrincipalId, servicePrincipalKey. Ersetzen Sie <servicePrincipalID> und <servicePrincipalKey> durch die ID und den Schlüssel Ihres Dienstprinzipals in Microsoft Entra ID. Dieser Dienstprinzipal muss Mitglied der Rolle „Mitwirkender“ in dem Abonnement oder der Ressourcengruppe sein, in dem bzw. der der Cluster erstellt wird. SieheErstellen der Microsoft Entra-Anwendung und des Dienstprinzipals für weitere Details. Die Dienstprinzipal-ID entspricht der Anwendungs-ID und ein Dienstprinzipalschlüssel dem Wert für ein Clientgeheimnis.
clusterResourceGroup. Ersetzen Sie <resourceGroupOfHDICluster> durch den Namen der Ressourcengruppe, in der der HDInsight-Cluster erstellt werden muss.

Hinweis

Die Gesamtanzahl von Kernen, die Sie in jeder von Azure HDInsight unterstützten Azure-Region verwenden können, ist begrenzt. Bei bedarfsgesteuerten verknüpften HDInsight-Diensten wird der HDInsight-Cluster in Azure Storage im gleichen Speicherort erstellt, der als primärer Speicher verwendet wird. Stellen Sie sicher, dass Sie über genügend Kernkontingente verfügen, sodass der Cluster erfolgreich erstellt werden kann. Weitere Informationen finden Sie unter Einrichten von Clustern in HDInsight mit Hadoop, Spark, Kafka usw.

Erstellen einer Pipeline

In diesem Schritt erstellen Sie eine neue Pipeline mit einer Spark-Aktivität. Die Aktivität verwendet das Beispiel word count. Laden Sie die Inhalte von diesem Speicherort herunter, falls Sie dies nicht bereits getan haben.

Erstellen Sie in Ihrem bevorzugten Editor eine JSON-Datei, kopieren Sie die folgende JSON-Definition einer Pipelinedefinition hinein, und speichern Sie die Datei als MySparkOnDemandPipeline.json.

{
  "name": "MySparkOnDemandPipeline",
  "properties": {
    "activities": [
      {
        "name": "MySparkActivity",
        "type": "HDInsightSpark",
        "linkedServiceName": {
            "referenceName": "MyOnDemandSparkLinkedService",
            "type": "LinkedServiceReference"
        },
        "typeProperties": {
          "rootPath": "adftutorial/spark",
          "entryFilePath": "script/WordCount_Spark.py",
          "getDebugInfo": "Failure",
          "sparkJobLinkedService": {
            "referenceName": "MyStorageLinkedService",
            "type": "LinkedServiceReference"
          }
        }
      }
    ]
  }
}

Beachten Sie folgende Punkte:

„rootPath“ zeigt auf den Spark-Ordner im Container „adftutorial“.
„entryFilePath“ zeigt auf die Datei „WordCount_Spark.py“ im Unterordner „script“ des Ordners „spark“.

Erstellen einer Data Factory

Sie haben in JSON-Dateien Definitionen für einen verknüpften Dienst und eine Pipeline erstellt. Jetzt erstellen Sie eine Data Factory und stellen die JSON-Dateien für den verknüpften Dienst und die Pipeline mithilfe von PowerShell-Cmdlets bereit. Führen Sie nacheinander die folgenden PowerShell-Befehle aus:

Legen Sie nacheinander die Variablen fest.

Ressourcengruppenname

$resourceGroupName = "ADFTutorialResourceGroup"

Data Factory-Name. Global eindeutig

$dataFactoryName = "MyDataFactory09102017"

Pipelinename

$pipelineName = "MySparkOnDemandPipeline" # Name of the pipeline

Starten Sie PowerShell. Lassen Sie Azure PowerShell bis zum Ende dieser Schnellstartanleitung geöffnet. Wenn Sie PowerShell schließen und erneut öffnen, müssen Sie die Befehle erneut ausführen. Eine Liste der Azure-Regionen, in denen Data Factory derzeit verfügbar ist, finden Sie, indem Sie die für Sie interessanten Regionen auf der folgenden Seite auswählen und dann Analysen erweitern, um Data Factory zu finden: Verfügbare Produkte nach Region. Die von der Data Factory verwendeten Datenspeicher (Azure Storage, Azure SQL-Datenbank usw.) und Computedienste (HDInsight usw.) können sich in anderen Regionen befinden.

Führen Sie den folgenden Befehl aus, und geben Sie den Benutzernamen und das Kennwort ein, den bzw. das Sie bei der Anmeldung beim Azure-Portal verwendet haben:
```
Connect-AzAccount
```
Führen Sie den folgenden Befehl aus, um alle Abonnements für dieses Konto anzuzeigen:
```
Get-AzSubscription
```
Führen Sie den folgenden Befehl aus, um das gewünschte Abonnement auszuwählen: Ersetzen Sie SubscriptionId durch die ID Ihres Azure-Abonnements:
```
Select-AzSubscription -SubscriptionId "<SubscriptionId>"    
```

Erstellen Sie die Ressourcengruppe: ADFTutorialResourceGroup.

New-AzResourceGroup -Name $resourceGroupName -Location "East Us"

Erstellen Sie die Data Factory.

 $df = Set-AzDataFactoryV2 -Location EastUS -Name $dataFactoryName -ResourceGroupName $resourceGroupName

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Ausgabe anzuzeigen:

$df

Wechseln Sie zu dem Ordner, in dem Sie die JSON-Dateien erstellt haben, und führen Sie den folgenden Befehl aus, um einen verknüpften Azure Storage-Dienst bereitzustellen:

Set-AzDataFactoryV2LinkedService -DataFactoryName $dataFactoryName -ResourceGroupName $resourceGroupName -Name "MyStorageLinkedService" -File "MyStorageLinkedService.json"

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um einen bedarfsgesteuerten verknüpften Spark-Dienst bereitzustellen:

Set-AzDataFactoryV2LinkedService -DataFactoryName $dataFactoryName -ResourceGroupName $resourceGroupName -Name "MyOnDemandSparkLinkedService" -File "MyOnDemandSparkLinkedService.json"

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um eine Pipeline bereitzustellen:

Set-AzDataFactoryV2Pipeline -DataFactoryName $dataFactoryName -ResourceGroupName $resourceGroupName -Name $pipelineName -File "MySparkOnDemandPipeline.json"

Starten und Überwachen einer Pipelineausführung

Starten einer Pipelineausführung Die ID der Pipelineausführung wird für die zukünftige Überwachung ebenfalls erfasst.

$runId = Invoke-AzDataFactoryV2Pipeline -DataFactoryName $dataFactoryName -ResourceGroupName $resourceGroupName -PipelineName $pipelineName

Führen Sie das folgende Skript aus, um den Status der Pipelineausführung kontinuierlich zu überwachen, bis sie beendet ist.

while ($True) {
    $result = Get-AzDataFactoryV2ActivityRun -DataFactoryName $dataFactoryName -ResourceGroupName $resourceGroupName -PipelineRunId $runId -RunStartedAfter (Get-Date).AddMinutes(-30) -RunStartedBefore (Get-Date).AddMinutes(30)

    if(!$result) {
        Write-Host "Waiting for pipeline to start..." -foregroundcolor "Yellow"
    }
    elseif (($result | Where-Object { $_.Status -eq "InProgress" } | Measure-Object).count -ne 0) {
        Write-Host "Pipeline run status: In Progress" -foregroundcolor "Yellow"
    }
    else {
        Write-Host "Pipeline '"$pipelineName"' run finished. Result:" -foregroundcolor "Yellow"
        $result
        break
    }
    ($result | Format-List | Out-String)
    Start-Sleep -Seconds 15
}

Write-Host "Activity `Output` section:" -foregroundcolor "Yellow"
$result.Output -join "`r`n"

Write-Host "Activity `Error` section:" -foregroundcolor "Yellow"
$result.Error -join "`r`n"

Hier ist die Ausgabe der Beispielausführung:

Pipeline run status: In Progress
ResourceGroupName : ADFTutorialResourceGroup
DataFactoryName   : 
ActivityName      : MySparkActivity
PipelineRunId     : 94e71d08-a6fa-4191-b7d1-cf8c71cb4794
PipelineName      : MySparkOnDemandPipeline
Input             : {rootPath, entryFilePath, getDebugInfo, sparkJobLinkedService}
Output            : 
LinkedServiceName : 
ActivityRunStart  : 9/20/2017 6:33:47 AM
ActivityRunEnd    : 
DurationInMs      : 
Status            : InProgress
Error             :
…

Pipeline ' MySparkOnDemandPipeline' run finished. Result:
ResourceGroupName : ADFTutorialResourceGroup
DataFactoryName   : MyDataFactory09102017
ActivityName      : MySparkActivity
PipelineRunId     : 94e71d08-a6fa-4191-b7d1-cf8c71cb4794
PipelineName      : MySparkOnDemandPipeline
Input             : {rootPath, entryFilePath, getDebugInfo, sparkJobLinkedService}
Output            : {clusterInUse, jobId, ExecutionProgress, effectiveIntegrationRuntime}
LinkedServiceName : 
ActivityRunStart  : 9/20/2017 6:33:47 AM
ActivityRunEnd    : 9/20/2017 6:46:30 AM
DurationInMs      : 763466
Status            : Succeeded
Error             : {errorCode, message, failureType, target}

Activity Output section:
"clusterInUse": "https://ADFSparkSamplexxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx.azurehdinsight.net/"
"jobId": "0"
"ExecutionProgress": "Succeeded"
"effectiveIntegrationRuntime": "DefaultIntegrationRuntime (East US)"
Activity Error section:
"errorCode": ""
"message": ""
"failureType": ""
"target": "MySparkActivity"

Vergewissern Sie sich, dass im Ordner spark des Containers „adftutorial“ ein Ordner mit dem Namen outputfiles und der Ausgabe des Spark-Programms erstellt wurde.

Die Pipeline in diesem Beispiel kopiert Daten in einem Azure Blob Storage von einem Speicherort in einen anderen. Sie haben Folgendes gelernt:

Erstellen einer Data Factory.
Erstellen und Bereitstellen von verknüpften Diensten
Erstellen und Bereitstellen einer Pipeline.
Starten einer Pipelineausführung
Überwachen der Pipelineausführung.

Fahren Sie mit dem nächsten Tutorial fort, um zu erfahren, wie Sie Daten transformieren, indem Sie ein Hive-Skript in einem Azure HDInsight-Cluster ausführen, der sich in einem virtuellen Netzwerk befindet.

Tutorial: Transformieren von Daten mithilfe von Hive in Azure Virtual Network

Freigeben über

Transformieren von Daten in der Cloud mithilfe einer Spark-Aktivität in Azure Data Factory

Voraussetzungen

Hochladen eines Python-Skripts in Ihr Blob Storage-Konto

Hochladen der Eingabedatei

Erstellen verknüpfter Dienste

Mit Azure Storage verknüpfter Dienst

Bedarfsgesteuerter verknüpfter HDInsight-Dienst

Erstellen einer Pipeline

Erstellen einer Data Factory

Starten und Überwachen einer Pipelineausführung

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Zusätzliche Ressourcen

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Voraussetzungen

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Hochladen der Eingabedatei

Erstellen verknüpfter Dienste

Mit Azure Storage verknüpfter Dienst

Bedarfsgesteuerter verknüpfter HDInsight-Dienst

Erstellen einer Pipeline

Erstellen einer Data Factory

Starten und Überwachen einer Pipelineausführung

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