Apache Spark を使用して分析を行う

[アーティクル]
03/25/2023

このチュートリアルでは、Apache Spark for Azure Synapse でデータを読み込んで分析する基本的な手順について説明します。

サーバーレス Apache Spark プールを作成する

Synapse Studio の左側のペインで、 [管理]>[Apache Spark プール] を選択します。
[新規] を選択します。
[Apache Spark プール名] に「Spark1」と入力します。
[ノードサイズ] に「Small」と入力します。
[ノード数] で、最小数を 3 に、最大数を 3 に設定します。
[確認と作成]>[作成] の順に選択します。 Apache Spark プールの準備は数秒で完了します。

サーバーレス Apache Spark プールについて

サーバーレス Spark プールは、ユーザーが Spark の操作方法を示すための手段です。プールの使用を開始すると、必要に応じて Spark セッションが作成されます。プールでは、そのセッションで使用される Spark リソースの数と、セッションが自動的に一時停止するまでの継続時間を制御します。課金は、プール自体ではなく、そのセッション中に使用された Spark リソースに対して発生します。このように、Spark プールを使用すると、クラスターを管理せずに Apache Spark を使用できます。これは、サーバーレス SQL プールの動作に似ています。

Spark プールで NYC タクシーのデータを分析する

Note

サンプルデータがプライマリストレージアカウントに配置されていることを確認します。

Synapse Studio で、 [開発] ハブに移動します。
新しい Notebook を作成します。

新しいコードセルを作成し、以下のコードをそのセルに貼り付けます。

%%pyspark
df = spark.read.load('abfss://users@contosolake.dfs.core.windows.net/NYCTripSmall.parquet', format='parquet')
display(df.limit(10))

abfss URI スキームに従ってストレージアカウント内のサンプルファイルを参照するように、読み込み URI を変更します。
ノートブックの [アタッチ先] メニューで、前に作成した Spark1 サーバーレス Spark プールを選択します。
セルで [実行] を選択します。このセルを実行するために必要であれば、Synapse によって新しい Spark セッションが開始されます。新しい Spark セッションが必要な場合、最初の作成に約 2 から 5 分かかります。セッションが一旦作成されると、約 2 秒でセルが実行されます。
データフレームのスキーマを表示するだけの場合は、次のコードを使用してセルを実行します。
```
%%pyspark
df.printSchema()
```

NYC タクシーのデータを Spark nyctaxi データベースに読み込む

データは、df という名前のデータフレームを使って取得できます。それを nyctaxi という名前の Spark データベースに読み込みます。

ノートブックに新しいコードセルを追加し、次のコードを入力します。

%%pyspark
spark.sql("CREATE DATABASE IF NOT EXISTS nyctaxi")
df.write.mode("overwrite").saveAsTable("nyctaxi.trip")

Spark とノートブックを使用して NYC タクシーのデータを分析する

新しいコードセルを作成し、次のコードを入力します。
```
%%pyspark
df = spark.sql("SELECT * FROM nyctaxi.trip") 
display(df)
```
このセルを実行して、nyctaxi Spark データベースに読み込んだ NYC Taxi データを表示します。

新しいコードセルを作成し、次のコードを入力します。このデータを分析し、nyctaxi.passengercountstats というテーブルに結果を保存します。

%%pyspark
df = spark.sql("""
   SELECT passenger_count,
       SUM(trip_distance) as SumTripDistance,
       AVG(trip_distance) as AvgTripDistance
   FROM nyctaxi.trip
   WHERE trip_distance > 0 AND passenger_count > 0
   GROUP BY passenger_count
   ORDER BY passenger_count
""") 
display(df)
df.write.saveAsTable("nyctaxi.passengercountstats")

セルの結果で [グラフ] を選択し、視覚化されたデータを確認します。

次の手順

専用の SQL プールを使用してデータを分析する

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