Share via

Gegevens transformeren met behulp van Spark-activiteit in Azure Data Factory en Synapse Analytics

  • Artikel

VAN TOEPASSING OP: Azure Data Factory Azure Synapse Analytics

Tip

Probeer Data Factory uit in Microsoft Fabric, een alles-in-één analyseoplossing voor ondernemingen. Microsoft Fabric omvat alles, van gegevensverplaatsing tot gegevenswetenschap, realtime analyses, business intelligence en rapportage. Meer informatie over het gratis starten van een nieuwe proefversie .

De Spark-activiteit in een data factory en Synapse-pijplijnen voert een Spark-programma uit op uw eigen of on-demand HDInsight-cluster. Dit artikel is gebaseerd op het artikel over activiteiten voor gegevenstransformatie , waarin een algemeen overzicht wordt weergegeven van de gegevenstransformatie en de ondersteunde transformatieactiviteiten. Wanneer u een gekoppelde Spark-service op aanvraag gebruikt, maakt de service automatisch een Spark-cluster voor u just-in-time om de gegevens te verwerken en wordt het cluster vervolgens verwijderd zodra de verwerking is voltooid.

Een Spark-activiteit toevoegen aan een pijplijn met de gebruikersinterface

Voer de volgende stappen uit om een Spark-activiteit te gebruiken voor een pijplijn:

  1. Zoek naar Spark in het deelvenster Pijplijnactiviteiten en sleep een Spark-activiteit naar het pijplijncanvas.

  2. Selecteer de nieuwe Spark-activiteit op het canvas als deze nog niet is geselecteerd.

  3. Selecteer het tabblad HDI-cluster om een nieuwe gekoppelde service te selecteren of te maken voor een HDInsight-cluster dat wordt gebruikt om de Spark-activiteit uit te voeren.

    Toont de gebruikersinterface voor een Spark-activiteit.

  4. Selecteer het tabblad Script/Jar om een nieuwe taak te selecteren of te maken die is gekoppeld aan een Azure Storage-account dat als host fungeert voor uw script. Geef een pad op naar het bestand dat daar moet worden uitgevoerd. U kunt ook geavanceerde details configureren, waaronder een proxygebruiker, foutopsporingsconfiguratie en argumenten en Spark-configuratieparameters die moeten worden doorgegeven aan het script.

    Toont de gebruikersinterface voor het tabblad Script/Jar voor een Spark-activiteit.

Eigenschappen van Spark-activiteit

Hier volgt de JSON-voorbeelddefinitie van een Spark-activiteit:

{
    "name": "Spark Activity",
    "description": "Description",
    "type": "HDInsightSpark",
    "linkedServiceName": {
        "referenceName": "MyHDInsightLinkedService",
        "type": "LinkedServiceReference"
    },
    "typeProperties": {
        "sparkJobLinkedService": {
            "referenceName": "MyAzureStorageLinkedService",
            "type": "LinkedServiceReference"
        },
        "rootPath": "adfspark",
        "entryFilePath": "test.py",
        "sparkConfig": {
            "ConfigItem1": "Value"
        },
        "getDebugInfo": "Failure",
        "arguments": [
            "SampleHadoopJobArgument1"
        ]
    }
}

In de volgende tabel worden de JSON-eigenschappen beschreven die worden gebruikt in de JSON-definitie:

Eigenschappen Beschrijving Vereist
naam Naam van de activiteit in de pijplijn. Ja
beschrijving Tekst die beschrijft wat de activiteit doet. Nee
type Voor Spark-activiteit is het activiteitstype HDInsightSpark. Ja
linkedServiceName Naam van de gekoppelde HDInsight Spark-service waarop het Spark-programma wordt uitgevoerd. Zie het artikel Gekoppelde services berekenen voor meer informatie over deze gekoppelde service. Ja
SparkJobLinkedService De gekoppelde Azure Storage-service met het Spark-taakbestand, afhankelijkheden en logboeken. Hier worden alleen gekoppelde Azure Blob Storage- en ADLS Gen2-services ondersteund. Als u geen waarde voor deze eigenschap opgeeft, wordt de opslag die is gekoppeld aan het HDInsight-cluster gebruikt. De waarde van deze eigenschap kan alleen een gekoppelde Azure Storage-service zijn. Nee
rootPath De Azure Blob-container en -map die het Spark-bestand bevat. De bestandsnaam is hoofdlettergevoelig. Raadpleeg de sectie Mapstructuur (volgende sectie) voor meer informatie over de structuur van deze map. Ja
entryFilePath Relatief pad naar de hoofdmap van de Spark-code/het pakket. Het invoerbestand moet een Python-bestand of een .jar-bestand zijn. Ja
className Java/Spark-hoofdklasse van de toepassing Nee
Argumenten Een lijst met opdrachtregelargumenten voor het Spark-programma. Nee
proxyUser Het gebruikersaccount dat moet worden geïmiteerd om het Spark-programma uit te voeren Nee
sparkConfig Geef waarden op voor Spark-configuratie-eigenschappen die worden vermeld in het onderwerp: Spark-configuratie - toepassingseigenschappen. Nee
getDebugInfo Hiermee geeft u op wanneer de Spark-logboekbestanden worden gekopieerd naar de Azure-opslag die wordt gebruikt door het HDInsight-cluster (of) dat is opgegeven door sparkJobLinkedService. Toegestane waarden: Geen, Altijd of Fout. Standaardwaarde: Geen. Nee

Mapstructuur

Spark-taken zijn uitbreidbaarer dan Pig/Hive-taken. Voor Spark-taken kunt u meerdere afhankelijkheden opgeven, zoals JAR-pakketten (geplaatst in Java CLASSPATH), Python-bestanden (geplaatst op pythonPATH) en andere bestanden.

Maak de volgende mapstructuur in de Azure Blob Storage waarnaar wordt verwezen door de gekoppelde HDInsight-service. Upload vervolgens afhankelijke bestanden naar de juiste submappen in de hoofdmap die worden vertegenwoordigd door entryFilePath. Upload bijvoorbeeld Python-bestanden naar de submap pyFiles en JAR-bestanden naar de JAR-submap van de hoofdmap. Tijdens runtime verwacht de service de volgende mapstructuur in de Azure Blob-opslag:

Pad Beschrijving Vereist Type
. (hoofdmap) Het hoofdpad van de Spark-taak in de gekoppelde opslagservice Ja Map
<door de gebruiker gedefinieerd > Het pad dat verwijst naar het invoerbestand van de Spark-taak Ja Bestand
./Potten Alle bestanden onder deze map worden geüpload en op het Java-klassepad van het cluster geplaatst Nee Map
./pyFiles Alle bestanden onder deze map worden geüpload en op het PYTHONPATH van het cluster geplaatst Nee Map
./archief Alle bestanden onder deze map worden geüpload en in de werkmap van de uitvoerders geplaatst Nee Map
./archief Alle bestanden onder deze map zijn niet gecomprimeerd Nee Map
./Logs De map die logboeken uit het Spark-cluster bevat. Nee Map

Hier volgt een voorbeeld voor een opslag met twee Spark-taakbestanden in azure Blob Storage waarnaar wordt verwezen door de gekoppelde HDInsight-service.

SparkJob1
	main.jar
	files
		input1.txt
		input2.txt
	jars
		package1.jar
		package2.jar
	logs
	
	archives
	
	pyFiles

SparkJob2
	main.py
	pyFiles
		scrip1.py
		script2.py
	logs
	
	archives
	
	jars
	
	files

Gerelateerde inhoud

Zie de volgende artikelen waarin wordt uitgelegd hoe u gegevens op andere manieren kunt transformeren: