Поделиться через


Разработка U-SQL с помощью Python, R и C# для Azure Data Lake Analytics в Visual Studio Code

Узнайте, как использовать Visual Studio Code (VS Code) для записи кода Python, R и C# с помощью U-SQL и отправки заданий в службу Azure Data Lake. Дополнительные сведения о средствах Azure Data Lake для VS Code см. в статье "Использование средств Azure Data Lake для Visual Studio Code".

Прежде чем писать пользовательский код, необходимо открыть папку или рабочую область в VS Code.

Предварительные требования для Python и R

Зарегистрируйте сборки расширений Python и R для учетной записи ADL.

  1. Откройте учетную запись на портале.

    • Выберите Обзор.
    • Выберите пример скрипта.
  2. Выберите Дополнительно.

  3. Выберите "Установить расширения U-SQL".

  4. Сообщение подтверждения отображается после установки расширений U-SQL.

    Снимок экрана: выбор примеров скриптов в обзоре, выбор дополнительных и установка расширений U-SQL.

    Замечание

    Чтобы лучше всего использовать языковую службу Python и R, установите расширение VSCode Python и R.

Разработка файла Python

  1. Выберите новый файл в рабочей области.

  2. Напишите код в U-SQL. Ниже приведен пример кода.

    REFERENCE ASSEMBLY [ExtPython];
    @t  = 
        SELECT * FROM 
        (VALUES
            ("D1","T1","A1","@foo Hello World @bar"),
            ("D2","T2","A2","@baz Hello World @beer")
        ) AS 
            D( date, time, author, tweet );
    
    @m  =
        REDUCE @t ON date
        PRODUCE date string, mentions string
        USING new Extension.Python.Reducer("pythonSample.usql.py", pyVersion : "3.5.1");
    
    OUTPUT @m
        TO "/tweetmentions.csv"
        USING Outputters.Csv();
    
  3. Щелкните правой кнопкой мыши файл скрипта и выберите ADL: Создать код Python за файлом.

  4. Файл xxx.usql.py создается в рабочей папке. Напишите код в файле Python. Ниже приведен пример кода.

    def get_mentions(tweet):
        return ';'.join( ( w[1:] for w in tweet.split() if w[0]=='@' ) )
    
    def usqlml_main(df):
        del df['time']
        del df['author']
        df['mentions'] = df.tweet.apply(get_mentions)
        del df['tweet']
        return df
    
  5. Щелкните правой кнопкой мыши в USQL-файле , выберите "Компиляция скрипта " или " Отправить задание " для выполнения задания.

Разработка R-файла

  1. Выберите новый файл в рабочей области.

  2. Напишите код в U-SQL-файле. Ниже приведен пример кода.

    DEPLOY RESOURCE @"/usqlext/samples/R/my_model_LM_Iris.rda";
    DECLARE @IrisData string = @"/usqlext/samples/R/iris.csv";
    DECLARE @OutputFilePredictions string = @"/my/R/Output/LMPredictionsIris.txt";
    DECLARE @PartitionCount int = 10;
    
    @InputData =
        EXTRACT SepalLength double,
                SepalWidth double,
                PetalLength double,
                PetalWidth double,
                Species string
        FROM @IrisData
        USING Extractors.Csv();
    
    @ExtendedData =
        SELECT Extension.R.RandomNumberGenerator.GetRandomNumber(@PartitionCount) AS Par,
            SepalLength,
            SepalWidth,
            PetalLength,
            PetalWidth
        FROM @InputData;
    
    // Predict Species
    
    @RScriptOutput =
        REDUCE @ExtendedData
        ON Par
        PRODUCE Par,
                fit double,
                lwr double,
                upr double
        READONLY Par
        USING new Extension.R.Reducer(scriptFile : "RClusterRun.usql.R", rReturnType : "dataframe", stringsAsFactors : false);
    OUTPUT @RScriptOutput
    TO @OutputFilePredictions
    USING Outputters.Tsv();
    
  3. Щелкните правой кнопкой мыши в файле USQL и выберите ADL: Сгенерировать код R для файла.

  4. Файл xxx.usql.r создается в рабочей папке. Напишите код в R-файле. Ниже приведен пример кода.

    load("my_model_LM_Iris.rda")
    outputToUSQL=data.frame(predict(lm.fit, inputFromUSQL, interval="confidence"))
    
  5. Щелкните правой кнопкой мыши в USQL-файле , выберите "Компиляция скрипта " или " Отправить задание " для выполнения задания.

Разработка файла C#

Файл программной части — это файл C#, связанный с одним скриптом U-SQL. Вы можете определить скрипт, предназначенный для UDO, UDA, UDT и UDF в файле кода. UDO, UDA, UDT и UDF можно использовать непосредственно в скрипте без регистрации сборки. Файл кода находится в той же папке, что и связанный с ним файл скрипта U-SQL. Если скрипт называется xxx.usql, код программной части называется xxx.usql.cs. Если вручную удалить файл код-за-кулисами, функция код-за-кулисами будет отключена для связанного сценария U-SQL. Дополнительные сведения о написании клиентского кода для скрипта U-SQL см. в статье "Написание и использование пользовательского кода в U-SQL: User-Defined Функции".

  1. Выберите новый файл в рабочей области.

  2. Напишите код в U-SQL-файле. Ниже приведен пример кода.

    @a = 
        EXTRACT 
            Iid int,
        Starts DateTime,
        Region string,
        Query string,
        DwellTime int,
        Results string,
        ClickedUrls string 
        FROM @"/Samples/Data/SearchLog.tsv" 
        USING Extractors.Tsv();
    
    @d =
        SELECT DISTINCT Region 
        FROM @a;
    
    @d1 = 
        PROCESS @d
        PRODUCE 
            Region string,
        Mkt string
        USING new USQLApplication_codebehind.MyProcessor();
    
    OUTPUT @d1 
        TO @"/output/SearchLogtest.txt" 
        USING Outputters.Tsv();
    
  3. Щелкните правой кнопкой мыши файл USQL , а затем выберите ADL: Создать CS-код за файлом.

  4. Файл xxx.usql.cs создается в рабочей папке. Напишите код в CS-файле. Ниже приведен пример кода.

    namespace USQLApplication_codebehind
    {
        [SqlUserDefinedProcessor]
    
        public class MyProcessor : IProcessor
        {
            public override IRow Process(IRow input, IUpdatableRow output)
            {
                output.Set(0, input.Get<string>(0));
                output.Set(1, input.Get<string>(0));
                return output.AsReadOnly();
            } 
        }
    }
    
  5. Щелкните правой кнопкой мыши в USQL-файле , выберите "Компиляция скрипта " или " Отправить задание " для выполнения задания.

Дальнейшие действия