Transformer des données en exécutant un bloc-notes Databricks
S’APPLIQUE À :
Azure Data Factory Azure Synapse Analytics
Conseil
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L’activité Azure Databricks Notebook dans un pipeline exécute un notebook Databricks dans votre espace de travail Azure Databricks. Cet article s'appuie sur l'article Activités de transformation des données qui présente une vue d'ensemble de la transformation des données et les activités de transformation prises en charge. Azure Databricks est une plateforme gérée pour exécuter Apache Spark.
Vous pouvez créer un notebook Databricks avec un modèle ARM à l’aide de JSON ou directement par le biais de l’interface utilisateur de Azure Data Factory Studio. Pour obtenir une procédure pas à pas de création d’une activité de notebook Databricks à l’aide de l’interface utilisateur, consultez le tutoriel Exécuter un notebook Databricks avec l’activité Databricks Notebook dans Azure Data Factory.
Ajouter une activité Notebook pour Azure Databricks à un pipeline avec l’interface utilisateur
Si vous souhaitez utiliser une activité Notebook pour Azure Databricks dans un pipeline, procédez comme suit :
Recherchez Notebook dans le volet Activités de pipeline, puis faites glisser une activité Notebook vers le canevas du pipeline.
Sélectionnez l’activité Notebook sur le canevas si elle n’est pas déjà sélectionnée.
Sélectionnez l’onglet Azure Databricks pour sélectionner ou créer un service lié Azure Databricks qui va exécuter l’activité Notebook.
Sélectionnez l’onglet Paramètres et spécifiez le chemin d'accès du notebook à exécuter sur Azure Databricks, les paramètres de base facultatifs à passer au fichier notebook et les bibliothèques supplémentaires à installer sur le cluster afin d’exécuter le travail.
Définition de l’activité Databricks Notebook
Voici l’exemple de définition JSON d’une activité Databricks Notebook :
{
"activity": {
"name": "MyActivity",
"description": "MyActivity description",
"type": "DatabricksNotebook",
"linkedServiceName": {
"referenceName": "MyDatabricksLinkedservice",
"type": "LinkedServiceReference"
},
"typeProperties": {
"notebookPath": "/Users/user@example.com/ScalaExampleNotebook",
"baseParameters": {
"inputpath": "input/folder1/",
"outputpath": "output/"
},
"libraries": [
{
"jar": "dbfs:/docs/library.jar"
}
]
}
}
}
Propriétés de l’activité Databricks Notebook
Le tableau suivant décrit les propriétés JSON utilisées dans la définition JSON :
| Propriété | Description | Obligatoire |
|---|---|---|
| name | Nom de l'activité dans le pipeline. | Oui |
| description | Texte décrivant l’activité. | Non |
| type | Pour l’activité Databricks Notebook, le type d’activité est DatabricksNotebook. | Oui |
| linkedServiceName | Nom du service lié Databricks sur lequel s’exécute le bloc-notes Databricks. Pour en savoir plus sur ce service lié, consultez l’article Services liés de calcul. | Oui |
| notebookPath | Chemin absolu du notebook à exécuter dans l’espace de travail Databricks. Ce chemin doit commencer par une barre oblique. | Oui |
| baseParameters | Tableau de paires clé-valeur. Des paramètres de base peuvent être utilisés pour chaque exécution d’activité. Si le notebook accepte un paramètre qui n’est pas spécifié, la valeur par défaut du notebook est utilisée. Pour obtenir d’autres paramètres, consultez Databricks Notebooks. | Non |
| libraries | Liste de bibliothèques à installer sur le cluster qui exécute le travail. Il peut s’agir d’un tableau de <chaîne, objet>. | Non |
Bibliothèques prises en charge pour les activités Databricks
Dans la définition d’activité Databricks ci-dessus, vous précisez ces types de bibliothèques : jar, egg, whl, maven, pypi, cran.
{
"libraries": [
{
"jar": "dbfs:/mnt/libraries/library.jar"
},
{
"egg": "dbfs:/mnt/libraries/library.egg"
},
{
"whl": "dbfs:/mnt/libraries/mlflow-0.0.1.dev0-py2-none-any.whl"
},
{
"whl": "dbfs:/mnt/libraries/wheel-libraries.wheelhouse.zip"
},
{
"maven": {
"coordinates": "org.jsoup:jsoup:1.7.2",
"exclusions": [ "slf4j:slf4j" ]
}
},
{
"pypi": {
"package": "simplejson",
"repo": "http://my-pypi-mirror.com"
}
},
{
"cran": {
"package": "ada",
"repo": "https://cran.us.r-project.org"
}
}
]
}
Pour plus d’informations, consultez la documentation Databricks pour les types de bibliothèques.
Transmission de paramètres entre des notebooks et des pipelines
Vous pouvez transmettre les paramètres à des notebooks en utilisant la propriété baseParameters dans l'activité Databricks.
Dans certains cas, il peut être nécessaire de retransmettre certaines valeurs du notebook vers le service. Celles-ci peuvent être utilisées pour le flux de contrôle (vérifications conditionnelles) dans le service ou être consommées par les activités situées en aval (taille maximale autorisée : 2 Mo).
Dans votre notebook, vous pouvez appeler dbutils.notebook.exit ("returnValue") et la valeur « returnValue » correspondante sera renvoyée au service.
Vous pouvez utiliser la sortie dans le service en utilisant une expression telle que
@{activity('databricks notebook activity name').output.runOutput}.Important
Si vous transmettez un objet JSON, vous pouvez récupérer des valeurs en ajoutant des noms de propriété. Exemple :
@{activity('databricks notebook activity name').output.runOutput.PropertyName}
Comment charger une bibliothèque dans Databricks
Vous pouvez utiliser l’interface utilisateur de l’espace de travail :
Utiliser l’interface utilisateur de l’espace de travail Databricks
Pour obtenir le chemin dbfs de la bibliothèque ajoutée par le biais de l’interface utilisateur, vous pouvez utiliser l’interface CLI de Databricks.
En général, les bibliothèques Jar sont stockées sous dbfs:/FileStore/jars lors de l’utilisation de l’interface utilisateur. Vous pouvez répertorier toutes les répertorier à l’aide de l’interface CLI : databricks fs ls dbfs:/FileStore/job-jars
Vous pouvez utiliser l’interface CLI de Databricks :
Suivez Copier la bibliothèque avec l’interface CLI de Databricks.
Utilisez l’interface CLI de Databricks (étapes d’installation).
Par exemple, pour copier un fichier JAR sur dbfs :
dbfs cp SparkPi-assembly-0.1.jar dbfs:/docs/sparkpi.jar