Создание кластеров, записных книжек и заданий с помощью Terraform

Статья
10/04/2024

В этой статье описано, как использовать поставщик Databricks Terraform для создания кластера, записной книжки и задания в существующей рабочей области Azure Databricks.

Эта статья является сопроводительной к следующим статьям, посвященным началу работы с Azure Databricks:

Руководство. Запуск сквозного конвейера аналитики lakehouse, который использует кластер, который работает с каталогом Unity, записной книжкой Python и заданием для запуска записной книжки.
Краткое руководство. Выполнение задания Spark в рабочей области Azure Databricks с помощью портала Azure. Это задание использует кластер общего назначения и записную книжку Python.

Вы также можете адаптировать конфигурации Terraform, как описано в этой статье, для создания настраиваемых кластеров, записных книжек и заданий в рабочих областях.

Шаг 1. Создание и настройка проекта Terraform

Создайте проект Terraform, следуя инструкциям в разделе "Требования " статьи о поставщике Databricks Terraform.

Чтобы создать кластер, создайте файл с именем cluster.tfи добавьте в файл следующее содержимое. Это содержимое создает кластер с наименьшим количеством разрешенных ресурсов. В этом кластере используется последняя версия Databricks Runtime Long Term Support (LTS).

Для кластера, который работает с Unity Catalog:

variable "cluster_name" {}
variable "cluster_autotermination_minutes" {}
variable "cluster_num_workers" {}
variable "cluster_data_security_mode" {}

# Create the cluster with the "smallest" amount
# of resources allowed.
data "databricks_node_type" "smallest" {
  local_disk = true
}

# Use the latest Databricks Runtime
# Long Term Support (LTS) version.
data "databricks_spark_version" "latest_lts" {
  long_term_support = true
}

resource "databricks_cluster" "this" {
  cluster_name            = var.cluster_name
  node_type_id            = data.databricks_node_type.smallest.id
  spark_version           = data.databricks_spark_version.latest_lts.id
  autotermination_minutes = var.cluster_autotermination_minutes
  num_workers             = var.cluster_num_workers
  data_security_mode      = var.cluster_data_security_mode
}

output "cluster_url" {
 value = databricks_cluster.this.url
}

Для кластера общего назначения:

variable "cluster_name" {
  description = "A name for the cluster."
  type        = string
  default     = "My Cluster"
}

variable "cluster_autotermination_minutes" {
  description = "How many minutes before automatically terminating due to inactivity."
  type        = number
  default     = 60
}

variable "cluster_num_workers" {
  description = "The number of workers."
  type        = number
  default     = 1
}

# Create the cluster with the "smallest" amount
# of resources allowed.
data "databricks_node_type" "smallest" {
  local_disk = true
}

# Use the latest Databricks Runtime
# Long Term Support (LTS) version.
data "databricks_spark_version" "latest_lts" {
  long_term_support = true
}

resource "databricks_cluster" "this" {
  cluster_name            = var.cluster_name
  node_type_id            = data.databricks_node_type.smallest.id
  spark_version           = data.databricks_spark_version.latest_lts.id
  autotermination_minutes = var.cluster_autotermination_minutes
  num_workers             = var.cluster_num_workers
}

output "cluster_url" {
 value = databricks_cluster.this.url
}

Чтобы создать кластер, создайте другой файл с именем cluster.auto.tfvarsи добавьте в файл следующее содержимое. Этот файл содержит значения переменных для настройки кластера. Замените значения заполнителей собственными значениями.

Для кластера, который работает с Unity Catalog:
```
cluster_name                    = "My Cluster"
cluster_autotermination_minutes = 60
cluster_num_workers             = 1
cluster_data_security_mode      = "SINGLE_USER"
```
Для кластера общего назначения:
```
cluster_name                    = "My Cluster"
cluster_autotermination_minutes = 60
cluster_num_workers             = 1
```

Чтобы создать записную книжку, создайте другой файл с именем notebook.tfи добавьте в файл следующее содержимое:

variable "notebook_subdirectory" {
  description = "A name for the subdirectory to store the notebook."
  type        = string
  default     = "Terraform"
}

variable "notebook_filename" {
  description = "The notebook's filename."
  type        = string
}

variable "notebook_language" {
  description = "The language of the notebook."
  type        = string
}

resource "databricks_notebook" "this" {
  path     = "${data.databricks_current_user.me.home}/${var.notebook_subdirectory}/${var.notebook_filename}"
  language = var.notebook_language
  source   = "./${var.notebook_filename}"
}

output "notebook_url" {
 value = databricks_notebook.this.url
}

Если вы создаете кластер, сохраните следующий код записной книжки в файл в том же каталоге, что notebook.tf и файл:

Для записной книжки Python для учебника: запуск сквозного конвейера аналитики lakehouse— файл с следующим notebook-getting-started-lakehouse-e2e.py содержимым:

# Databricks notebook source
external_location = "<your_external_location>"
catalog = "<your_catalog>"

dbutils.fs.put(f"{external_location}/foobar.txt", "Hello world!", True)
display(dbutils.fs.head(f"{external_location}/foobar.txt"))
dbutils.fs.rm(f"{external_location}/foobar.txt")

display(spark.sql(f"SHOW SCHEMAS IN {catalog}"))

# COMMAND ----------

from pyspark.sql.functions import col

# Set parameters for isolation in workspace and reset demo
username = spark.sql("SELECT regexp_replace(current_user(), '[^a-zA-Z0-9]', '_')").first()[0]
database = f"{catalog}.e2e_lakehouse_{username}_db"
source = f"{external_location}/e2e-lakehouse-source"
table = f"{database}.target_table"
checkpoint_path = f"{external_location}/_checkpoint/e2e-lakehouse-demo"

spark.sql(f"SET c.username='{username}'")
spark.sql(f"SET c.database={database}")
spark.sql(f"SET c.source='{source}'")

spark.sql("DROP DATABASE IF EXISTS ${c.database} CASCADE")
spark.sql("CREATE DATABASE ${c.database}")
spark.sql("USE ${c.database}")

# Clear out data from previous demo execution
dbutils.fs.rm(source, True)
dbutils.fs.rm(checkpoint_path, True)

# Define a class to load batches of data to source
class LoadData:

  def __init__(self, source):
    self.source = source

  def get_date(self):
    try:
      df = spark.read.format("json").load(source)
    except:
        return "2016-01-01"
    batch_date = df.selectExpr("max(distinct(date(tpep_pickup_datetime))) + 1 day").first()[0]
    if batch_date.month == 3:
      raise Exception("Source data exhausted")
      return batch_date

  def get_batch(self, batch_date):
    return (
      spark.table("samples.nyctaxi.trips")
        .filter(col("tpep_pickup_datetime").cast("date") == batch_date)
    )

  def write_batch(self, batch):
    batch.write.format("json").mode("append").save(self.source)

  def land_batch(self):
    batch_date = self.get_date()
    batch = self.get_batch(batch_date)
    self.write_batch(batch)

RawData = LoadData(source)

# COMMAND ----------

RawData.land_batch()

# COMMAND ----------

# Import functions
from pyspark.sql.functions import col, current_timestamp

# Configure Auto Loader to ingest JSON data to a Delta table
(spark.readStream
  .format("cloudFiles")
  .option("cloudFiles.format", "json")
  .option("cloudFiles.schemaLocation", checkpoint_path)
  .load(file_path)
  .select("*", col("_metadata.file_path").alias("source_file"), current_timestamp().alias("processing_time"))
  .writeStream
  .option("checkpointLocation", checkpoint_path)
  .trigger(availableNow=True)
  .option("mergeSchema", "true")
  .toTable(table))

# COMMAND ----------

df = spark.read.table(table_name)

# COMMAND ----------

display(df)

Записная книжка Python для статьи Краткое руководство. Выполнение задания Spark в рабочей области Azure Databricks с помощью портала Azure, файл notebook-quickstart-create-databricks-workspace-portal.py со следующим содержимым.

# Databricks notebook source
blob_account_name = "azureopendatastorage"
blob_container_name = "citydatacontainer"
blob_relative_path = "Safety/Release/city=Seattle"
blob_sas_token = r""

# COMMAND ----------

wasbs_path = 'wasbs://%s@%s.blob.core.windows.net/%s' % (blob_container_name, blob_account_name,blob_relative_path)
spark.conf.set('fs.azure.sas.%s.%s.blob.core.windows.net' % (blob_container_name, blob_account_name), blob_sas_token)
print('Remote blob path: ' + wasbs_path)

# COMMAND ----------

df = spark.read.parquet(wasbs_path)
print('Register the DataFrame as a SQL temporary view: source')
df.createOrReplaceTempView('source')

# COMMAND ----------

print('Displaying top 10 rows: ')
display(spark.sql('SELECT * FROM source LIMIT 10'))

Если вы создаете записную книжку, создайте другой файл с именем notebook.auto.tfvarsи добавьте в файл следующее содержимое. Этот файл содержит значения переменных для настройки конфигурации записной книжки.

Для записной книжки Python для учебника: запуск сквозного конвейера аналитики lakehouse:
```
notebook_subdirectory = "Terraform"
notebook_filename     = "notebook-getting-started-lakehouse-e2e.py"
notebook_language     = "PYTHON"
```
Записная книжка Python для статьи Краткое руководство. Выполнение задания Spark в рабочей области Azure Databricks с помощью портала Azure.
```
notebook_subdirectory = "Terraform"
notebook_filename     = "notebook-quickstart-create-databricks-workspace-portal.py"
notebook_language     = "PYTHON"
```
При создании записной книжки в рабочей области Azure Databricks обязательно настройте все требования для успешного выполнения записной книжки, выполнив следующие инструкции.
- Записная книжка Python для учебника: запуск сквозного конвейера аналитики lakehouse
- Записная книжка Python для статьи Краткое руководство. Выполнение задания Spark в рабочей области Azure Databricks с помощью портала Azure.

Чтобы создать задание, создайте другой файл с именем job.tfи добавьте в файл следующее содержимое. Это содержимое создает задание для выполнения записной книжки.

variable "job_name" {
  description = "A name for the job."
  type        = string
  default     = "My Job"
}

variable "task_key" {
  description = "A name for the task."
  type        = string
  default     = "my_task"
}

resource "databricks_job" "this" {
  name = var.job_name
  task {
    task_key = var.task_key
    existing_cluster_id = databricks_cluster.this.cluster_id
    notebook_task {
      notebook_path = databricks_notebook.this.path
    }
  }
  email_notifications {
    on_success = [ data.databricks_current_user.me.user_name ]
    on_failure = [ data.databricks_current_user.me.user_name ]
  }
}

output "job_url" {
  value = databricks_job.this.url
}

При создании задания создайте другой файл с именем job.auto.tfvars и добавьте в него следующее содержимое. Этот файл содержит значение переменной для настройки конфигурации задания.
```
job_name = "My Job"
task_key = "my_task"
```

Шаг 2. Выполнение конфигураций

На этом шаге вы выполните конфигурации Terraform для развертывания кластера, записной книжки и задания в рабочей области Azure Databricks.

Проверьте, являются ли конфигурации Terraform допустимыми, выполнив команду terraform validate. Если будет сообщено об ошибках, исправьте их и снова выполните команду.
```
terraform validate
```
Предусмотрительно узнайте об операциях, которые Terraform выполнит в вашей рабочей области, выполнив команду terraform plan.
```
terraform plan
```
Разверните кластер, записную книжку и задание в рабочей области, выполнив команду terraform apply. При появлении запроса на развертывание введите yes и нажмите клавишу ВВОД.
```
terraform apply
```
Terraform развернет ресурсы, указанные в проекте. Развертывание этих ресурсов (особенно кластера) может занять несколько минут.

Шаг 3. Изучение результатов

Если вы создали кластер, в выходных данных команды terraform apply скопируйте ссылку рядом с cluster_url и вставьте ее в адресную строку веб-браузера.
Если вы создали записную книжку, в выходных данных команды terraform apply скопируйте ссылку рядом с notebook_url и вставьте ее в адресную строку веб-браузера.

Примечание.

Перед использованием записной книжки может потребоваться настроить ее содержимое. См. соответствующую документацию по настройке записной книжки.
Если вы создали задание, в выходных данных команды terraform apply скопируйте ссылку рядом с job_url и вставьте ее в адресную строку веб-браузера.

Примечание.

Перед выполнением записной книжки может потребоваться настроить ее содержимое. См. ссылки в начале этой статьи, чтобы узнать, как настроить записную книжку.
Если вы создали задание, выполните задание следующим образом:
1. Щелкните Выполнить на странице задания.
2. Чтобы просмотреть результаты выполнения задания после завершения задания, в списке Завершенные запуски (за последние 60 дней) на странице задания щелкните последнюю запись по времени в столбце Время начала. В области Выходные данные появится результат выполнения кода записной книжки.

Шаг 4. Очистка

На этом шаге вы удалите использовавшиеся ресурсы из рабочей области.

Предусмотрительно узнайте об операциях, которые Terraform выполнит в вашей рабочей области, выполнив команду terraform plan.
```
terraform plan
```
Удалите кластер, записную книжку и задание из рабочей области, выполнив команду terraform destroy. При появлении запроса на удаление введите yes и нажмите клавишу ВВОД.
```
terraform destroy
```
Terraform удалит ресурсы, указанные в проекте.

Поделиться через

Создание кластеров, записных книжек и заданий с помощью Terraform

Шаг 1. Создание и настройка проекта Terraform

Шаг 2. Выполнение конфигураций

Шаг 3. Изучение результатов

Шаг 4. Очистка

Обратная связь

Дополнительные ресурсы