Tutoriel : Exécuter un travail Batch par le biais de Data Factory avec Batch Explorer, l’Explorateur Stockage et Python

Ce tutoriel vous guide tout au long de la création et de l’exécution d’un pipeline Azure Data Factory qui exécute une charge de travail Azure Batch. Un script Python s’exécute sur les nœuds Batch pour obtenir une entrée de valeurs séparées par des virgules (CSV) à partir d’un conteneur Stockage Blob Azure, manipuler les données et écrire la sortie dans un autre conteneur de stockage. Vous utilisez Batch Explorer pour créer un pool et des nœuds Batch ainsi que l’Explorateur Stockage Azure pour utiliser les conteneurs et les fichiers de stockage.

Dans ce tutoriel, vous allez apprendre à :

• Utiliser Batch Explorer pour créer un pool et des nœuds Batch.
• Utiliser l’Explorateur Stockage pour créer des conteneurs de stockage et charger des fichiers d’entrée.
• Développer un script Python pour manipuler les données d’entrée et produire une sortie.
• Créer un pipeline Data Factory qui exécute la charge de travail Batch.
• Utiliser Batch Explorer pour examiner les fichiers journaux de sortie.

Prérequis

• Compte Azure avec un abonnement actif. Si vous n’en avez pas, créez un compte gratuit.
• Un compte Batch et un compte Stockage Azure lié. Vous pouvez créer les comptes à l’aide de l’une des méthodes suivantes : Portail Azure | Azure CLI | Bicep | Modèle ARM | Terraform.
• Une instance Data Factory. Pour créer la fabrique de données, suivez les instructions fournies dans Créer une fabrique de données.
• Batch Explorer téléchargé et installé.
• L’Explorateur Stockage téléchargé et installé.
• Python 3.8 ou supérieur, avec le package azure-storage-blob installé à l'aide de pip.
• Le jeu de données d’entrée iris.csv téléchargé à partir de GitHub.

Utiliser Batch Explorer pour créer un pool et des nœuds Batch

Utilisez Batch Explorer pour créer un pool de nœuds de calcul afin d’exécuter votre charge de travail.

1. Connectez-vous à Batch Explorer avec vos informations d’identification Azure.

2. Sélectionnez votre compte Batch.

3. Sélectionnez Pools dans la barre latérale gauche, puis sélectionnez l’icône + pour ajouter un pool.

   

4. Remplissez le formulaire Ajouter un pool au compte comme suit :

   • Sous ID, entrez custom-activity-pool.
   • Sous Nœuds dédiés, entrez 2.
   • Pour Sélectionner une configuration de système d’exploitation, sélectionnez l’onglet Science des données, puis sélectionnez Dsvm Win 2019.
   • Pour Choisir une taille de machine virtuelle, sélectionnez Standard_F2s_v2.
   • Pour Tâche de démarrage, sélectionnez Ajouter une tâche de démarrage. Dans l’écran de la tâche de démarrage, sous Ligne de commande, entrez cmd /c "pip install azure-storage-blob pandas", puis sélectionnez Sélectionner. Cette commande installe le package azure-storage-blob sur chaque nœud à mesure qu’il démarre.

5. Sélectionnez Enregistrer et fermer.

Utiliser l’Explorateur Stockage pour créer des conteneurs d’objets blob

Utilisez l’Explorateur Stockage pour créer des conteneurs d’objets blob afin de stocker les fichiers d’entrée et de sortie, puis chargez vos fichiers d’entrée.

1. Connectez-vous à l’Explorateur Stockage avec vos informations d’identification Azure.
2. Dans la barre latérale gauche, recherchez et développez le compte de stockage lié à votre compte Batch.
3. Cliquez avec le bouton droit sur Conteneurs d’objets blob, puis sélectionnez Créer un conteneur d’objets blob, ou sélectionnez Créer un conteneur d’objets blob à partir d’Actions en bas de la barre latérale.
4. Entrez input dans le champ d’entrée.
5. Créez un autre conteneur d’objets blob nommé output.
6. Sélectionnez le conteneur input, puis sélectionnez Charger>Charger des fichiers dans le volet droit.
7. Dans l’écran Charger des fichiers, sous Fichiers sélectionnés, sélectionnez les points de suspension ... en regard du champ d’entrée.
8. Accédez à l’emplacement du fichier iris.csv téléchargé, sélectionnez Ouvrir, puis Charger.

Développer un script Python

Le script Python suivant charge le fichier de jeu de données iris.csv à partir de votre conteneur input de l’Explorateur Stockage, manipule les données et enregistre les résultats dans le conteneur output.

Le script doit utiliser la chaîne de connexion pour le compte de stockage Azure lié à votre compte Batch. Pour obtenir la chaîne de connexion :

1. Dans le portail Azure, recherchez et sélectionnez le nom du compte de stockage lié à votre compte Batch.
2. Dans la page du compte de stockage, sélectionnez Clés d’accès dans le volet de navigation gauche sous Sécurité + réseau.
3. Sous key1, sélectionnez Afficher en regard de Chaîne de connexion, puis sélectionnez l’icône Copier pour copier la chaîne de connexion.

Collez la chaîne de connexion dans le script suivant, en remplaçant l’espace réservé <storage-account-connection-string>. Enregistrez le script en tant que fichier nommé main.py.

Important

L’exposition des clés de compte dans la source de l’application n’est pas recommandée pour l’utilisation en production. Vous devez restreindre l’accès aux informations d’identification et y faire référence dans votre code à l’aide de variables ou d’un fichier de configuration. Il est préférable de stocker les clés de compte Batch et de stockage dans Azure Key Vault.

# Load libraries
from azure.storage.blob import BlobClient
import pandas as pd

# Define parameters
connectionString = "<storage-account-connection-string>"
containerName = "output"
outputBlobName	= "iris_setosa.csv"

# Establish connection with the blob storage account
blob = BlobClient.from_connection_string(conn_str=connectionString, container_name=containerName, blob_name=outputBlobName)

# Load iris dataset from the task node
df = pd.read_csv("iris.csv")

# Take a subset of the records
df = df[df['Species'] == "setosa"]

# Save the subset of the iris dataframe locally in the task node
df.to_csv(outputBlobName, index = False)

with open(outputBlobName, "rb") as data:
    blob.upload_blob(data, overwrite=True)

Exécutez le script localement pour tester et valider les fonctionnalités.

python main.py

Le script doit produire un fichier de sortie nommé iris_setosa.csv qui contient uniquement les enregistrements de données pour lesquels « Species » a pour valeur « setosa ». Après avoir vérifié qu’il fonctionne correctement, chargez le fichier de script main.py dans votre conteneur input de l’Explorateur Stockage.

Configurer un pipeline Data Factory

Créez et validez un pipeline Data Factory qui utilise votre script Python.

Obtenir les informations de compte

Le pipeline Data Factory utilise les noms de vos comptes Batch et de stockage, les valeurs de clé de compte et le point de terminaison de compte Batch. Pour vous procurer ces informations à partir du portail Azure :

1. Dans la barre recherche Azure, recherchez et sélectionnez le nom de votre compte Batch.

2. Sur la page de votre compte Batch, sélectionnez Clés dans le volet de navigation de gauche.

3. Sur la page Clés, copiez les valeurs suivantes :

   • Compte Batch
   • Point de terminaison de compte
   • Clé d’accès primaire
   • Nom du compte de stockage
   • Key1

Créer et exécuter le pipeline

1. Si Azure Data Factory Studio n’est pas déjà en cours d’exécution, sélectionnez Lancer studio dans votre page Data Factory dans le portail Azure.

2. Dans Data Factory Studio, sélectionnez l’icône de crayon Créer dans le volet de navigation gauche.

3. Sous Ressources de fabrique, sélectionnez l’icône +, puis sélectionnez Pipeline.

4. Dans le volet Propriétés à droite, remplacez le nom du pipeline par Exécuter Python.

   

5. Dans le volet Activités, développez Service Batch et faites glisser l’activité Personnalisé vers la surface du concepteur de pipeline.

6. Sous le canevas du concepteur, sous l’onglet Général, entrez testPipeline sous Nom.

   

7. Sélectionnez l’onglet Azure Batch, puis sélectionnez Nouveau.

8. Remplissez le formulaire Nouveau service lié comme suit :

   • Nom : entrez un nom pour le service lié, par exemple AzureBatch1.
   • Clé d’accès : entrez la clé d’accès primaire que vous avez copiée à partir de votre compte Batch.
   • Nom du compte : entrez le nom de votre compte Batch.
   • URL Batch : entrez le point de terminaison de compte que vous avez copié à partir de votre compte Batch, par exemple https://batchdotnet.eastus.batch.azure.com.
   • Nom du pool : entrez custom-activity-pool, le pool que vous avez créé dans Batch Explorer.
   • Nom du service lié au compte de stockage : sélectionnez Nouveau. Dans l’écran suivant, entrez un Nom pour le service de stockage lié, par exemple AzureBlobStorage1, sélectionnez votre abonnement Azure et votre compte de stockage lié, puis sélectionnez Créer.

9. En bas de l’écran Nouveau service lié Batch, sélectionnez Tester la connexion. Quand la connexion est correctement effectuée, sélectionnez Créer.

   

10. Sélectionnez l’onglet Paramètres et entrez ou sélectionnez les paramètres suivants :

    • Commande : entrez cmd /C python main.py.
    • Service lié aux ressources : sélectionnez le service de stockage lié que vous avez créé, tel qu’AzureBlobStorage1, puis testez la connexion pour vous assurer qu’elle réussit.
    • Chemin du dossier : sélectionnez l’icône de dossier, puis sélectionnez le conteneur input et sélectionnez OK. Les fichiers de ce dossier sont téléchargés à partir du conteneur vers les nœuds des pools avant l’exécution du script Python.

    

11. Sélectionnez Valider dans la barre d’outils du pipeline pour valider celui-ci.

12. Sélectionnez Déboguer pour tester le pipeline et vérifier qu’il fonctionne correctement.

13. Sélectionnez Publier tout pour publier le pipeline.

14. Sélectionnez Ajouter un déclencheur, puis sélectionnez Déclencher maintenant pour exécuter le pipeline ou Nouveau/Modifier pour le planifier.

    

Utiliser Batch Explorer pour afficher les fichiers journaux

Si l’exécution de votre pipeline génère des avertissements ou des erreurs, vous pouvez utiliser Batch Explorer pour consulter les fichiers de sortie stdout.txt et stderr.txt pour plus d’informations.

1. Dans Batch Explorer, sélectionnez Travaux dans la barre latérale gauche.
2. Sélectionnez le travail adfv2-custom-activity-pool.
3. Sélectionnez une tâche pour laquelle un code de sortie d’échec a été retourné.
4. Affichez les fichiers stdout.txt et stderr.txt pour investiguer et diagnostiquer votre problème.

Nettoyer les ressources

Les comptes, travaux et tâches Batch sont gratuits, mais les nœuds de calcul entraînent des frais même s’ils n’exécutent pas de travaux. Il est préférable d’allouer des pools de nœuds uniquement en fonction des besoins et de les supprimer quand vous en avez terminé. La suppression de pools supprime toutes les sorties des tâches sur les nœuds et les nœuds eux-mêmes.

Les fichiers d’entrée et de sortie restent dans le compte de stockage et peuvent entraîner des frais. Quand vous n’avez plus besoin des fichiers, vous pouvez supprimer les fichiers ou conteneurs. Quand vous n’avez plus besoin de votre compte Batch ou de votre compte de stockage lié, vous pouvez les supprimer.

Étapes suivantes

Dans ce tutoriel, vous avez appris à utiliser un script Python avec Batch Explorer, l’Explorateur Stockage et Data Factory pour exécuter une charge de travail Batch. Pour plus d’informations sur Data Factory, consultez Qu’est-ce qu’Azure Data Factory ?