Azure Databricks で Python アクティビティを実行してデータを変換する

[アーティクル]
05/15/2024

適用対象: Azure Data Factory Azure Synapse Analytics

ヒント

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パイプラインの Azure Databricks Python アクティビティは、Azure Databricks クラスターで Python ファイルを実行します。この記事は、データ変換とサポートされる変換アクティビティの概要を説明する、データ変換アクティビティに関する記事に基づいています。 Azure Databricks は、Apache Spark を実行するための管理されたプラットフォームです。

この機能の概要とデモンストレーションについては、以下の 11 分間の動画を視聴してください。

UI で Azure Databricks の Python アクティビティをパイプラインに追加する

Azure Databricks の Python アクティビティをパイプラインで使用するには、以下の手順を実行します。

パイプラインの [アクティビティ] ペイン内で Python を検索し、Python アクティビティをパイプラインキャンバスにドラッグします。
まだ選択されていない場合は、キャンバスで新しい Python アクティビティを選択します。
[Azure Databricks] タブを選択し、Python アクティビティを実行する、新しい Azure Databricks のリンクされたサービスを選択または作成します。
[設定] タブを選択し、Azure Databricks 内で、実行する Python ファイルのパス、渡すオプションのパラメータ、ジョブを実行するためにクラスターにインストールする追加のライブラリを指定します。

Databricks Python アクティビティの定義

Databricks Python アクティビティのサンプルの JSON 定義を次に示します。

{
    "activity": {
        "name": "MyActivity",
        "description": "MyActivity description",
        "type": "DatabricksSparkPython",
        "linkedServiceName": {
            "referenceName": "MyDatabricksLinkedService",
            "type": "LinkedServiceReference"
        },
        "typeProperties": {
            "pythonFile": "dbfs:/docs/pi.py",
            "parameters": [
                "10"
            ],
            "libraries": [
                {
                    "pypi": {
                        "package": "tensorflow"
                    }
                }
            ]
        }
    }
}

Databricks Python アクティビティのプロパティ

次の表で、JSON 定義で使用される JSON プロパティについて説明します。

プロパティ	説明	必須
name	パイプラインのアクティビティの名前。	はい
description	アクティビティの動作を説明するテキスト。	いいえ
type	Databricks Python アクティビティでは、アクティビティの種類は DatabricksSparkPython です。	はい
linkedServiceName	Python アクティビティが実行されている Databricks リンクサービスの名前です。このリンクされたサービスの詳細については、計算のリンクされたサービスに関する記事をご覧ください。	はい
pythonFile	実行される Python ファイルの URI。 DBFS パスのみがサポートされています。	はい
parameters	Python ファイルに渡されるコマンドラインパラメーター。文字列の配列です。	いいえ
libraries	ジョブを実行するクラスターにインストールされるライブラリのリスト。 <文字列, オブジェクト> の配列を指定できます。	いいえ

databricks アクティビティでサポートされるライブラリ

前述の Databricks アクティビティ定義では、jar、egg、maven、pypi、cran というライブラリの種類を指定しています。

{
    "libraries": [
        {
            "jar": "dbfs:/mnt/libraries/library.jar"
        },
        {
            "egg": "dbfs:/mnt/libraries/library.egg"
        },
        {
            "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"
            }
        }
    ]
}

ライブラリの種類の詳細については、Databricks のドキュメントを参照してください。

Databricks でライブラリをアップロードする方法

ワークスペース UI を使用できます。

Databricks ワークスペース UI を使用する
UI を使用して追加されたライブラリの dbfs パスを取得するには、Databricks CLI を使用します。

UI を使用する場合、通常、Jar ライブラリは dbfs:/FileStore/jars に保存されます。 CLI databricks fs ls dbfs:/FileStore/job-jars を使用してすべてを一覧表示することができます

または、Databricks CLI を使用できます。

Databricks CLI を使用したライブラリのコピーに関するページの手順を行います
Databricks CLI を使用します (インストール手順)。

たとえば、JAR を dbfs にコピーする場合: dbfs cp SparkPi-assembly-0.1.jar dbfs:/docs/sparkpi.jar

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