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Ejemplos de código para Databricks Connect para Python

  • Artículo

Nota:

En este artículo se trata Databricks Connect para Databricks Runtime 13.0 y versiones posteriores.

En este artículo se proporcionan ejemplos de código que usan Databricks Connect para Python. Databricks Connect le permite conectar los clústeres de Azure Databricks a entornos de desarrollo integrado populares, servidores de cuadernos y otras aplicaciones personalizadas. Consulte ¿Qué es Databricks Connect?. Para obtener la versión de Scala de este artículo, consulte Ejemplos de código para Databricks Connect para Scala.

Nota:

Antes de empezar a usar Databricks Connect, debe configurar el cliente de Databricks Connect.

Databricks proporciona varias aplicaciones de ejemplo que muestran cómo usar Databricks Connect. Vea el repositorio de aplicaciones de ejemplo para Databricks Connect en GitHub, específicamente:

También puede usar los siguientes ejemplos de código más simples para experimentar con Databricks Connect. En estos ejemplos se supone que usa la autenticación predeterminada para la configuración de cliente de Databricks Connect.

Este ejemplo de código simple consulta la tabla especificada y, a continuación, muestra las cinco primeras filas de la tabla especificada. Para usar otra tabla, ajuste la llamada a spark.read.table.

from databricks.connect import DatabricksSession

spark = DatabricksSession.builder.getOrCreate()

df = spark.read.table("samples.nyctaxi.trips")
df.show(5)

Este ejemplo de código más largo hace lo siguiente:

  1. Crea un DataFrame en memoria.
  2. Crea una tabla con el nombre zzz_demo_temps_table dentro del esquema default. Si la tabla con este nombre ya existe, primero se elimina la tabla. Para usar un esquema o tabla diferente, ajuste las llamadas a spark.sql, temps.write.saveAsTable o ambas.
  3. Guarda el contenido de DataFrame en la tabla.
  4. Ejecuta una consulta SELECT en el contenido de la tabla.
  5. Muestra el resultado de la consulta.
  6. Elimina la tabla.
from databricks.connect import DatabricksSession
from pyspark.sql.types import *
from datetime import date

spark = DatabricksSession.builder.getOrCreate()

# Create a Spark DataFrame consisting of high and low temperatures
# by airport code and date.
schema = StructType([
  StructField('AirportCode', StringType(), False),
  StructField('Date', DateType(), False),
  StructField('TempHighF', IntegerType(), False),
  StructField('TempLowF', IntegerType(), False)
])

data = [
  [ 'BLI', date(2021, 4, 3), 52, 43],
  [ 'BLI', date(2021, 4, 2), 50, 38],
  [ 'BLI', date(2021, 4, 1), 52, 41],
  [ 'PDX', date(2021, 4, 3), 64, 45],
  [ 'PDX', date(2021, 4, 2), 61, 41],
  [ 'PDX', date(2021, 4, 1), 66, 39],
  [ 'SEA', date(2021, 4, 3), 57, 43],
  [ 'SEA', date(2021, 4, 2), 54, 39],
  [ 'SEA', date(2021, 4, 1), 56, 41]
]

temps = spark.createDataFrame(data, schema)

# Create a table on the Databricks cluster and then fill
# the table with the DataFrame's contents.
# If the table already exists from a previous run,
# delete it first.
spark.sql('USE default')
spark.sql('DROP TABLE IF EXISTS zzz_demo_temps_table')
temps.write.saveAsTable('zzz_demo_temps_table')

# Query the table on the Databricks cluster, returning rows
# where the airport code is not BLI and the date is later
# than 2021-04-01. Group the results and order by high
# temperature in descending order.
df_temps = spark.sql("SELECT * FROM zzz_demo_temps_table " \
  "WHERE AirportCode != 'BLI' AND Date > '2021-04-01' " \
  "GROUP BY AirportCode, Date, TempHighF, TempLowF " \
  "ORDER BY TempHighF DESC")
df_temps.show()

# Results:
#
# +-----------+----------+---------+--------+
# |AirportCode|      Date|TempHighF|TempLowF|
# +-----------+----------+---------+--------+
# |        PDX|2021-04-03|       64|      45|
# |        PDX|2021-04-02|       61|      41|
# |        SEA|2021-04-03|       57|      43|
# |        SEA|2021-04-02|       54|      39|
# +-----------+----------+---------+--------+

# Clean up by deleting the table from the Databricks cluster.
spark.sql('DROP TABLE zzz_demo_temps_table')

Nota:

El siguiente ejemplo describe cómo escribir código que sea portable entre Databricks Connect para Databricks Runtime 13.3 LTS y versiones posteriores en entornos en los que la clase DatabricksSession no esté disponible.

El siguiente ejemplo usa la clase DatabricksSession, o usa la clase SparkSession si la clase DatabricksSession no está disponible, para consultar la tabla especificada y devolver las 5 primeras filas. Este ejemplo usa la variable de entorno SPARK_REMOTE para la autenticación.

from pyspark.sql import SparkSession, DataFrame

def get_spark() -> SparkSession:
  try:
    from databricks.connect import DatabricksSession
    return DatabricksSession.builder.getOrCreate()
  except ImportError:
    return SparkSession.builder.getOrCreate()

def get_taxis(spark: SparkSession) -> DataFrame:
  return spark.read.table("samples.nyctaxi.trips")

get_taxis(get_spark()).show(5)