Gegevens transformeren door een Jar-activiteit uit te voeren in Azure Databricks

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 Azure Databricks Jar-activiteit in een pijplijn voert een Spark Jar uit in uw Azure Databricks-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. Azure Databricks is een beheerd platform voor het uitvoeren van Apache Spark.

Bekijk de volgende video voor een inleiding en demonstratie van deze functie van 11 minuten:

Een Jar-activiteit voor Azure Databricks toevoegen aan een pijplijn met ui

Voer de volgende stappen uit om een Jar-activiteit voor Azure Databricks in een pijplijn te gebruiken:

1. Zoek jar in het deelvenster Activiteiten van de pijplijn en sleep een Jar-activiteit naar het pijplijncanvas.

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

3. Selecteer het tabblad Azure Databricks om een nieuwe gekoppelde Azure Databricks-service te selecteren of te maken waarmee de Jar-activiteit wordt uitgevoerd.

   

4. Selecteer het tabblad Instellingen en geef een klassenaam op die moet worden uitgevoerd in Azure Databricks, optionele parameters die moeten worden doorgegeven aan de Jar en bibliotheken die moeten worden geïnstalleerd op het cluster om de taak uit te voeren.

   

Databricks Jar-activiteitsdefinitie

Hier volgt de JSON-voorbeelddefinitie van een Databricks Jar-activiteit:

{
    "name": "SparkJarActivity",
    "type": "DatabricksSparkJar",
    "linkedServiceName": {
        "referenceName": "AzureDatabricks",
        "type": "LinkedServiceReference"
    },
    "typeProperties": {
        "mainClassName": "org.apache.spark.examples.SparkPi",
        "parameters": [ "10" ],
        "libraries": [
            {
                "jar": "dbfs:/docs/sparkpi.jar"
            }
        ]
    }
}

Activiteitseigenschappen van Databricks Jar

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 Databricks Jar-activiteit is het activiteitstype DatabricksSparkJar.	Ja
linkedServiceName	Naam van de gekoppelde Databricks-service waarop de Jar-activiteit wordt uitgevoerd. Zie het artikel Gekoppelde services berekenen voor meer informatie over deze gekoppelde service.	Ja
mainClassName	De volledige naam van de klasse die de hoofdmethode bevat die moet worden uitgevoerd. Deze klasse moet zijn opgenomen in een JAR die als bibliotheek wordt geleverd. Een JAR-bestand kan meerdere klassen bevatten. Elk van de klassen kan een hoofdmethode bevatten.	Ja
parameters	Parameters die worden doorgegeven aan de hoofdmethode. Deze eigenschap is een matrix met tekenreeksen.	Nee
bibliotheken	Een lijst met bibliotheken die moeten worden geïnstalleerd op het cluster waarmee de taak wordt uitgevoerd. Het kan een matrix van <tekenreeks, object zijn>	Ja (ten minste één met de mainClassName-methode)

Notitie

Bekend probleem : wanneer u hetzelfde interactieve cluster gebruikt voor het uitvoeren van gelijktijdige Databricks Jar-activiteiten (zonder opnieuw opstarten van het cluster), is er een bekend probleem in Databricks waarbij in parameters van de 1e activiteit ook door de volgende activiteiten worden gebruikt. Hierdoor worden onjuiste parameters doorgegeven aan de volgende taken. Als u dit wilt beperken, gebruikt u in plaats daarvan een taakcluster .

Ondersteunde bibliotheken voor databricks-activiteiten

In de vorige Databricks-activiteitsdefinitie hebt u deze bibliotheektypen opgegeven: jar, egg, maven, pypi, . cran

{
    "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"
            }
        }
    ]
}

Zie de Databricks-documentatie voor bibliotheektypen voor meer informatie.

Een bibliotheek uploaden in Databricks

U kunt de gebruikersinterface van de werkruimte gebruiken:

1. De gebruikersinterface van de Databricks-werkruimte gebruiken

2. Als u het dbfs-pad van de bibliotheek wilt ophalen die is toegevoegd met behulp van de gebruikersinterface, kunt u Databricks CLI gebruiken.

   Normaal gesproken worden de Jar-bibliotheken opgeslagen onder dbfs:/FileStore/jars tijdens het gebruik van de gebruikersinterface. U kunt alles weergeven via de CLI: databricks fs ls dbfs:/FileStore/job-jars

U kunt ook de Databricks CLI gebruiken:

1. De bibliotheek kopiëren volgen met behulp van Databricks CLI

2. Databricks CLI gebruiken (installatiestappen)

   Als u bijvoorbeeld een JAR naar dbfs wilt kopiëren: dbfs cp SparkPi-assembly-0.1.jar dbfs:/docs/sparkpi.jar

Gerelateerde inhoud

Bekijk de video voor een inleiding van elf minuten en demonstratie van deze functie.