Что такое автозагрузчик?
Автозагрузчик поэтапно и эффективно обрабатывает новые файлы данных по мере их поступления в облачное хранилище без дополнительной настройки.
Как работает автозагрузчик?
Автозагрузчик поэтапно и эффективно обрабатывает новые файлы данных по мере их поступления в облачное хранилище. Он предоставляет структурированный cloudFilesисточник потоковой передачи. При наличии пути к входному каталогу в облачном хранилище файлов источник cloudFiles автоматически обрабатывает новые файлы по мере их поступления, при этом также обрабатывает существующие файлы в этом каталоге. Автозагрузчик поддерживает как Python, так и SQL в Delta Live Tables.
Автозагрузчик можно использовать для обработки миллиардов файлов для переноса или заполнения таблицы задним числом. Автозагрузчик масштабируется для поддержки приема миллионов файлов в час почти в реальном времени.
Поддерживаемые источники автозагрузчика
Автозагрузчик может загружать файлы данных из следующих источников:
Amazon S3 (
s3://)Azure Data Lake Storage 2-го поколения (ADLS 2-го поколения,
abfss://)Google Cloud Storage (GCS,
gs://)Хранилище BLOB-объектов Azure (
wasbs://)Примечание.
Устаревший драйвер Windows Azure Storage Blob (WASB) объявлен нерекомендуемым. ABFS имеет множество преимуществ по сравнению с WASB. См. документацию Azure по ABFS. Документацию по работе с устаревшим драйвером WASB см. в статье Подключение к Хранилищу BLOB-объектов Azure с использованием WASB (устаревшее решение).
ADLS 1-го поколения (
adl://)Примечание.
В Azure объявлено о прекращении поддержки Azure Data Lake Storage 1-го поколения. Databricks рекомендует перенести все данные из Azure Data Lake Storage 1-го поколения в Azure Data Lake Storage 2-го поколения. Если вы еще не выполнили миграцию, см. статью Доступ к Azure Data Lake Storage 1-го поколения из Azure Databricks.
Файловая система Databricks (DBFS,
dbfs:/).
Автозагрузчик может выполнять JSONприем , CSVXML, PARQUET, AVRO, , ORCи TEXTBINARYFILE форматы файлов.
Как автозагрузчик отслеживает ход приема?
По мере обнаружения файлов их метаданные сохраняются в масштабируемом хранилище пар "ключ — значение" (RocksDB) в расположении контрольной точки конвейера Автозагрузчика. Это хранилище пар "ключ — значение" гарантирует, что данные обрабатываются только один раз.
В случае сбоя Автозагрузчик может возобновить работу с того места, где он остановился, благодаря информации, хранящейся в расположении контрольной точки, и продолжать предоставлять гарантии "только один раз" при записи данных в Delta Lake. Для обеспечения отказоустойчивости или семантики обработки "только один раз" не требуется поддерживать состояние или управлять им самостоятельно.
Добавочное прием с помощью автозагрузчика с разностными динамическими таблицами
В Databricks рекомендуется использовать автозагрузчик в Delta Live Tables для добавочного приема данных. Delta Live Tables расширяет функции Apache Spark Structured Streaming и позволяет использовать всего несколько строк декларативного кода Python или SQL для развертывания конвейера данных производственного качества со следующими возможностями:
- Автомасштабирование вычислительной инфраструктуры для экономии затрат.
- Проверки качества данных с ожиданиями.
- Автоматическая обработка развития схемы.
- Мониторинг с помощью метрик в журнале событий.
Вам не нужно указывать схему или расположение контрольной точки, так как Delta Live Tables автоматически управляет этими параметрами для ваших конвейеров. См. сведения о загрузке данных с помощью разностных динамических таблиц.
Databricks также рекомендует автозагрузчик при использовании структурированной потоковой передачи Apache Spark для приема данных из облачного хранилища объектов. API доступны в Python и Scala.
Начало работы с автозагрузчиком Databricks
Ознакомьтесь со следующими статьями, чтобы приступить к настройке добавочного приема данных с помощью автозагрузчика с разностными динамическими таблицами:
Примеры. Распространенные шаблоны автозагрузчика
Примеры распространенных шаблонов автозагрузчика см . в общих шаблонах загрузки данных.
Настройка параметров автозагрузчика
Автозагрузчик можно настроить на основе объема данных, разнообразия и скорости.
См. полный список параметров Автозагрузчика:
Если вы столкнулись с неожиданной производительностью, ознакомьтесь с часто задаваемыми вопросами.
Настройка режимов обнаружения файлов автозагрузчика
Автозагрузчик поддерживает два режима обнаружения файлов. См.
- Что такое режим списка каталогов автозагрузчика?
- Что такое режим уведомлений о файлах автозагрузчика?
Преимущества использования автозагрузчика во время структурированной потоковой передачи непосредственно в файлах
В Apache Spark можно выполнять добавочное чтение файлов с помощью spark.readStream.format(fileFormat).load(directory). Автозагрузчик обеспечивает следующие преимущества по сравнению с источником файлов.
- Масштабируемость — Автозагрузчик может эффективно обнаруживать миллиарды файлов. Операции обратного заполнения могут выполняться асинхронно, чтобы вычислительные ресурсы не тратились впустую.
- Производительность — стоимость обнаружения файлов с помощью Автозагрузчика зависит от количества принимаемых файлов, а не от количества каталогов, в которых эти файлы могут находиться. См. раздел " Что такое режим списка каталогов автозагрузчика?".
- Поддержка вывода и развития схемы — Автозагрузчик может обнаруживать смещения схемы, уведомлять вас об изменениях схемы и спасать данные, которые в противном случае были бы проигнорированы или потеряны. Узнайте, как работает вывод схемы автозагрузчика?.
- Стоимость — Автозагрузчик использует собственные облачные API для получения списков файлов, находящихся в хранилище. Кроме того, режим уведомления о файлах Автозагрузчика позволяет сократить затраты на облачные ресурсы и полностью избежать формирования списка каталога. Автозагрузчик может автоматически настроить службы уведомлений о файлах в хранилище, чтобы сделать обнаружение файлов намного дешевле.