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

Artikel
10/03/2024

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 Python-activiteit van Azure Databricks in een pijplijn voert een Python-bestand 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 Python-activiteit voor Azure Databricks toevoegen aan een pijplijn met ui

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

Zoek naar Python in het deelvenster Pijplijnactiviteiten en sleep een Python-activiteit naar het pijplijncanvas.
Selecteer de nieuwe Python-activiteit op het canvas als deze nog niet is geselecteerd.
Selecteer het tabblad Azure Databricks om een nieuwe gekoppelde Azure Databricks-service te selecteren of te maken waarmee de Python-activiteit wordt uitgevoerd.
Selecteer het tabblad Instellingen en geef het pad in Azure Databricks op naar een Python-bestand dat moet worden uitgevoerd, optionele parameters die moeten worden doorgegeven en eventuele extra bibliotheken die op het cluster moeten worden geïnstalleerd om de taak uit te voeren.

Definitie van Databricks Python-activiteit

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

{
    "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"
                    }
                }
            ]
        }
    }
}

Eigenschappen van Databricks Python-activiteit

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 Python-activiteit is het activiteitstype DatabricksSparkPython.	Ja
linkedServiceName	Naam van de gekoppelde Databricks-service waarop de Python-activiteit wordt uitgevoerd. Zie het artikel Gekoppelde services berekenen voor meer informatie over deze gekoppelde service.	Ja
pythonFile	De URI van het Python-bestand dat moet worden uitgevoerd. Alleen DBFS-paden worden ondersteund.	Ja
parameters	Opdrachtregelparameters die worden doorgegeven aan het Python-bestand. Dit 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>	Nee

Ondersteunde bibliotheken voor databricks-activiteiten

In de bovenstaande Databricks-activiteitsdefinitie geeft u deze bibliotheektypen op: jar, ei, 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"
            }
        }
    ]
}

Raadpleeg de Databricks-documentatie voor bibliotheektypen voor meer informatie.

Een bibliotheek uploaden in Databricks

U kunt de gebruikersinterface van de werkruimte gebruiken:

De gebruikersinterface van de Databricks-werkruimte gebruiken
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:

De bibliotheek kopiëren volgen met behulp van Databricks CLI
Databricks CLI gebruiken (installatiestappen)

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

Delen via