Интерактивная обработка данных с помощью Apache Spark в Машинное обучение Azure

Статья
09/26/2024

Обработка данных становится одним из наиболее важных аспектов проектов машинного обучения. Интеграция Машинное обучение Azure интеграции с Azure Synapse Analytics предоставляет доступ к пулу Apache Spark с поддержкой Azure Synapse для интерактивных данных, использующих Машинное обучение Azure Записные книжки.

Из этой статьи вы узнаете, как обрабатывать обработку обработки данных с помощью

Бессерверные вычисления Spark
Присоединенный пул Synapse Spark

Необходимые компоненты

Подписка Azure; Если у вас нет подписки Azure, создайте бесплатную учетную запись перед началом работы.
Рабочая область Машинного обучения Azure. Дополнительные сведения см. в разделе "Создание ресурсов рабочей области".
Учетная запись хранения Azure Data Lake Storage (ADLS) 2-го поколения. Дополнительные сведения см . в статье о создании учетной записи хранения Azure Data Lake Storage (ADLS) 2-го поколения.
(Необязательно): Azure Key Vault. Дополнительные сведения см. в статье "Создание Azure Key Vault ".
(Необязательно): субъект-служба. Дополнительные сведения см. в статье "Создание субъекта-службы ".
(Необязательно): присоединенный пул Synapse Spark в рабочей области Машинное обучение Azure.

Прежде чем запускать задачи обработки данных, ознакомьтесь с процессом хранения секретов

Ключ доступа к учетной записи хранения BLOB-объектов Azure
Маркер подписанного URL-адреса (SAS)
Сведения о субъекте-службе Azure Data Lake Storage (ADLS) 2-го поколения

в Azure Key Vault. Кроме того, необходимо знать, как обрабатывать назначения ролей в учетных записях хранения Azure. В следующих разделах этого документа описываются эти понятия. Затем мы рассмотрим сведения об интерактивном обработке данных с помощью пулов Spark в Машинное обучение Azure записных книжек.

Совет

Дополнительные сведения о настройке назначения ролей учетной записи хранения Azure или доступе к данным в учетных записях хранения с помощью сквозного руководства удостоверения пользователя см. в статье "Добавление назначений ролей в учетных записях хранения Azure".

Интерактивное взаимодействие с данными с помощью Apache Spark

Для интерактивной обработки данных с помощью Apache Spark в записных книжках Машинное обучение Azure Машинное обучение Azure предоставляет бессерверные вычислительные ресурсы Spark и подключенный пул Synapse Spark. Для бессерверных вычислений Spark не требуется создание ресурсов в рабочей области Azure Synapse. Вместо этого полностью управляемое бессерверное вычисление Spark становится доступным непосредственно в Машинное обучение Azure Записных книжек. Использование бессерверных вычислений Spark — самый простой способ доступа к кластеру Spark в Машинное обучение Azure.

Бессерверные вычисления Spark в записных книжках Машинное обучение Azure

Бессерверные вычисления Spark доступны в Машинное обучение Azure Записных книжек по умолчанию. Чтобы получить доступ к ней в записной книжке, выберите бессерверные вычисления Spark в разделе Машинное обучение Azure Бессерверный Spark в меню выбора вычислений.

Пользовательский интерфейс записных книжек также предоставляет параметры конфигурации сеанса Spark для бессерверных вычислений Spark. Чтобы настроить сеанс Spark, выполните действия.

Выберите " Настройка сеанса " в верхней части экрана.
Выберите версию Apache Spark в раскрывающемся меню.
Внимание

Среда выполнения Azure Synapse для Apache Spark: объявления
- Среда выполнения Azure Synapse для Apache Spark 3.2:
  - Дата объявления EOLA: 8 июля 2023 г.
  - Дата окончания поддержки: 8 июля 2024 г. После этой даты среда выполнения будет отключена.
- Apache Spark 3.3:
  - Дата объявления EOLA: 12 июля 2024 г.
  - Дата окончания поддержки: 31 марта 2025 г. После этой даты среда выполнения будет отключена.
- Для непрерывной поддержки и оптимальной производительности мы советуем выполнить миграцию в Apache Spark 3.4.
Выберите тип экземпляра в раскрывающемся меню. В настоящее время поддерживаются следующие типы:
- Standard_E4s_v3
- Standard_E8s_v3
- Standard_E16s_v3
- Standard_E32s_v3
- Standard_E64s_v3
Введите значение времени ожидания сеанса Spark в минутах.
Выберите, следует ли динамически выделять исполнителей.
Выберите количество исполнителей для сеанса Spark.
Выберите размер исполнителя в раскрывающемся меню.
Выберите размер драйвера в раскрывающемся меню.
Чтобы использовать файл Conda для настройки сеанса Spark, установите флажок "Отправить файл conda". Затем нажмите кнопку "Обзор" и выберите файл Conda с нужной конфигурацией сеанса Spark.
Добавьте свойства параметров конфигурации, входные значения в текстовые поля "Свойство и значение" и нажмите кнопку "Добавить".
Выберите Применить.
Во всплывающем окну "Настройка нового сеанса" выберите "Остановить сеанс".

Изменения конфигурации сеанса сохраняются и становятся доступными для другого сеанса записной книжки, запущенного с помощью бессерверных вычислений Spark.

Совет

Если вы используете пакеты Conda уровня сеанса, вы можете улучшить время холодного запуска сеанса Spark, если задать для переменной spark.hadoop.aml.enable_cache конфигурации значение true. Холодный запуск сеанса с пакетами Conda уровня сеанса обычно занимает от 10 до 15 минут, когда сеанс начинается в первый раз. Однако последующий холодный сеанс начинается с переменной конфигурации, заданной значением true, обычно занимает три–пять минут.

Импорт и обработка данных из Azure Data Lake Storage (ADLS) 2-го поколения

Доступ к данным и обработке данных, хранящихся в учетных записях хранения Azure Data Lake Storage (ADLS) 2-го поколения с abfss:// помощью URI данных. Для этого необходимо выполнить один из двух механизмов доступа к данным:

Сквозное руководство по идентификации пользователя
Доступ к данным на основе субъекта-службы

Совет

Для доступа к данным в учетной записи хранения Azure Data Lake Storage (ADLS) 2-го поколения требуется наименьшее количество шагов конфигурации.

Чтобы начать интерактивные действия по обработке данных с помощью сквозного руководства удостоверения пользователя:

Убедитесь, что удостоверение пользователя имеет назначение ролей участника и участника данных BLOB-объектов хранилища в учетной записи хранения Azure Data Lake Storage (ADLS) 2-го поколения.
Чтобы использовать бессерверные вычисления Spark, выберите бессерверные вычисления Spark в разделе Машинное обучение Azure Бессерверный Spark в меню выбора вычислений.
Чтобы использовать подключенный пул Synapse Spark, выберите подключенный пул Synapse Spark в пулах Synapse Spark в меню выбора вычислений .

В этом примере кода для обработки титанических данных показано использование URI данных в формате abfss://<FILE_SYSTEM_NAME>@<STORAGE_ACCOUNT_NAME>.dfs.core.windows.net/<PATH_TO_DATA> и pyspark.pandas pyspark.ml.feature.Imputer.

import pyspark.pandas as pd
from pyspark.ml.feature import Imputer

df = pd.read_csv(
    "abfss://<FILE_SYSTEM_NAME>@<STORAGE_ACCOUNT_NAME>.dfs.core.windows.net/data/titanic.csv",
    index_col="PassengerId",
)
imputer = Imputer(inputCols=["Age"], outputCol="Age").setStrategy(
    "mean"
)  # Replace missing values in Age column with the mean value
df.fillna(
    value={"Cabin": "None"}, inplace=True
)  # Fill Cabin column with value "None" if missing
df.dropna(inplace=True)  # Drop the rows which still have any missing value
df.to_csv(
    "abfss://<FILE_SYSTEM_NAME>@<STORAGE_ACCOUNT_NAME>.dfs.core.windows.net/data/wrangled",
    index_col="PassengerId",
)

Примечание.

В этом примере кода Python используется pyspark.pandas. Поддерживается только среда выполнения Spark версии 3.2 или более поздней.

Чтобы выполнить обработку данных путем доступа через субъект-службу, выполните приведенные далее действия.

Убедитесь, что субъект-служба имеет назначения ролей участника и участника данных BLOB-объектов хранилища в учетной записи хранения Azure Data Lake Storage (ADLS) 2-го поколения.
Создайте секреты Azure Key Vault для идентификатора клиента субъекта-службы, идентификатора клиента и значений секрета клиента.
В меню выбора вычислений выберите бессерверные вычисления Spark в разделе Машинное обучение Azure Бессерверный Spark. Вы также можете выбрать подключенный пул Synapse Spark в пулах Synapse Spark в меню выбора вычислений .

Задайте идентификатор клиента субъекта-службы, идентификатор клиента и значения секрета клиента в конфигурации и выполните следующий пример кода.

Вызов get_secret() в коде зависит от имени Azure Key Vault и имен секретов Azure Key Vault, созданных для идентификатора клиента субъекта-службы, идентификатора клиента и секрета клиента. Задайте в конфигурации следующие соответствующие имена и значения свойств:

Свойство идентификатора клиента: fs.azure.account.oauth2.client.id.<STORAGE_ACCOUNT_NAME>.dfs.core.windows.net
Свойство секрета клиента: fs.azure.account.oauth2.client.secret.<STORAGE_ACCOUNT_NAME>.dfs.core.windows.net
Свойство идентификатора клиента: fs.azure.account.oauth2.client.endpoint.<STORAGE_ACCOUNT_NAME>.dfs.core.windows.net
Значение идентификатора клиента: https://login.microsoftonline.com/<TENANT_ID>/oauth2/token

from pyspark.sql import SparkSession

sc = SparkSession.builder.getOrCreate()
token_library = sc._jvm.com.microsoft.azure.synapse.tokenlibrary.TokenLibrary

# Set up service principal tenant ID, client ID and secret from Azure Key Vault
client_id = token_library.getSecret("<KEY_VAULT_NAME>", "<CLIENT_ID_SECRET_NAME>")
tenant_id = token_library.getSecret("<KEY_VAULT_NAME>", "<TENANT_ID_SECRET_NAME>")
client_secret = token_library.getSecret("<KEY_VAULT_NAME>", "<CLIENT_SECRET_NAME>")

# Set up service principal which has access of the data
sc._jsc.hadoopConfiguration().set(
    "fs.azure.account.auth.type.<STORAGE_ACCOUNT_NAME>.dfs.core.windows.net", "OAuth"
)
sc._jsc.hadoopConfiguration().set(
    "fs.azure.account.oauth.provider.type.<STORAGE_ACCOUNT_NAME>.dfs.core.windows.net",
    "org.apache.hadoop.fs.azurebfs.oauth2.ClientCredsTokenProvider",
)
sc._jsc.hadoopConfiguration().set(
    "fs.azure.account.oauth2.client.id.<STORAGE_ACCOUNT_NAME>.dfs.core.windows.net",
    client_id,
)
sc._jsc.hadoopConfiguration().set(
    "fs.azure.account.oauth2.client.secret.<STORAGE_ACCOUNT_NAME>.dfs.core.windows.net",
    client_secret,
)
sc._jsc.hadoopConfiguration().set(
    "fs.azure.account.oauth2.client.endpoint.<STORAGE_ACCOUNT_NAME>.dfs.core.windows.net",
    "https://login.microsoftonline.com/" + tenant_id + "/oauth2/token",
)

Использование титанических данных, импорт и обработка данных с помощью URI данных в abfss://<FILE_SYSTEM_NAME>@<STORAGE_ACCOUNT_NAME>.dfs.core.windows.net/<PATH_TO_DATA> формате, как показано в примере кода.

Импорт и обработка данных из хранилища BLOB-объектов Azure

Доступ к данным хранилища BLOB-объектов Azure можно получить с помощью ключа доступа к учетной записи хранения или маркера подписанного URL-адреса (SAS). Эти учетные данные следует хранить в Azure Key Vault в качестве секрета и задать их в качестве свойств в конфигурации сеанса.

Чтобы начать интерактивное взаимодействие с данными, выполните приведенные далее действия.

На панели Студия машинного обучения Azure слева выберите "Записные книжки".
В меню выбора вычислений выберите бессерверные вычисления Spark в разделе Машинное обучение Azure Бессерверный Spark. Вы также можете выбрать подключенный пул Synapse Spark в пулах Synapse Spark в меню выбора вычислений .
Чтобы настроить ключ доступа к учетной записи хранения или маркер подписанного URL-адреса (SAS) для доступа к данным в записных книжках Машинное обучение Azure:
- Для ключа доступа задайте fs.azure.account.key.<STORAGE_ACCOUNT_NAME>.blob.core.windows.net свойство, как показано в этом фрагменте кода:
```
from pyspark.sql import SparkSession

sc = SparkSession.builder.getOrCreate()
token_library = sc._jvm.com.microsoft.azure.synapse.tokenlibrary.TokenLibrary
access_key = token_library.getSecret("<KEY_VAULT_NAME>", "<ACCESS_KEY_SECRET_NAME>")
sc._jsc.hadoopConfiguration().set(
    "fs.azure.account.key.<STORAGE_ACCOUNT_NAME>.blob.core.windows.net", access_key
)
```
- Для маркера SAS задайте fs.azure.sas.<BLOB_CONTAINER_NAME>.<STORAGE_ACCOUNT_NAME>.blob.core.windows.net свойство, как показано в этом фрагменте кода:
```
from pyspark.sql import SparkSession

sc = SparkSession.builder.getOrCreate()
token_library = sc._jvm.com.microsoft.azure.synapse.tokenlibrary.TokenLibrary
sas_token = token_library.getSecret("<KEY_VAULT_NAME>", "<SAS_TOKEN_SECRET_NAME>")
sc._jsc.hadoopConfiguration().set(
    "fs.azure.sas.<BLOB_CONTAINER_NAME>.<STORAGE_ACCOUNT_NAME>.blob.core.windows.net",
    sas_token,
)
```
  Примечание.
  
  Для get_secret() вызовов в предыдущих фрагментах кода требуется имя Azure Key Vault и имена секретов, созданных для ключа доступа к учетной записи хранения BLOB-объектов Azure или маркера SAS.

Выполните код обработки данных в той же записной книжке. Форматируйте универсальный код ресурса (URI) данных следующим wasbs://<BLOB_CONTAINER_NAME>@<STORAGE_ACCOUNT_NAME>.blob.core.windows.net/<PATH_TO_DATA>образом:

import pyspark.pandas as pd
from pyspark.ml.feature import Imputer

df = pd.read_csv(
    "wasbs://<BLOB_CONTAINER_NAME>@<STORAGE_ACCOUNT_NAME>.blob.core.windows.net/data/titanic.csv",
    index_col="PassengerId",
)
imputer = Imputer(inputCols=["Age"], outputCol="Age").setStrategy(
    "mean"
)  # Replace missing values in Age column with the mean value
df.fillna(
    value={"Cabin": "None"}, inplace=True
)  # Fill Cabin column with value "None" if missing
df.dropna(inplace=True)  # Drop the rows which still have any missing value
df.to_csv(
    "wasbs://<BLOB_CONTAINER_NAME>@<STORAGE_ACCOUNT_NAME>.blob.core.windows.net/data/wrangled",
    index_col="PassengerId",
)

Примечание.

Импорт и обработка данных из хранилища данных Машинное обучение Azure

Чтобы получить доступ к данным из хранилища данных Машинное обучение Azure, определите путь к данным в хранилище данных с форматом azureml://datastores/<DATASTORE_NAME>/paths/<PATH_TO_DATA>URI. Чтобы выполнять обработку данных из хранилища данных Машинное обучение Azure в сеансе записных книжек в интерактивном режиме:

Выберите бессерверные вычисления Spark в разделе Машинное обучение Azure Бессерверный Spark в меню выбора вычислений или выберите подключенный пул Synapse Spark в пулах Synapse Spark в меню выбора вычислений.

В этом примере кода показано, как считывать и изменять титанические данные из хранилища данных Машинное обучение Azure, используя azureml:// универсальный код ресурса (URI) хранилища данных и pyspark.pandaspyspark.ml.feature.Imputer.

import pyspark.pandas as pd
from pyspark.ml.feature import Imputer

df = pd.read_csv(
    "azureml://datastores/workspaceblobstore/paths/data/titanic.csv",
    index_col="PassengerId",
)
imputer = Imputer(inputCols=["Age"], outputCol="Age").setStrategy(
    "mean"
)  # Replace missing values in Age column with the mean value
df.fillna(
    value={"Cabin": "None"}, inplace=True
)  # Fill Cabin column with value "None" if missing
df.dropna(inplace=True)  # Drop the rows which still have any missing value
df.to_csv(
    "azureml://datastores/workspaceblobstore/paths/data/wrangled",
    index_col="PassengerId",
)

Примечание.

Хранилища данных Машинное обучение Azure могут получить доступ к данным с помощью учетных данных учетной записи хранения Azure.

Ключ доступа
Маркер SAS
участник службы

или используют доступ к данным без учетных данных. В зависимости от типа хранилища данных и базового типа учетной записи хранения Azure выберите соответствующий механизм проверки подлинности, чтобы обеспечить доступ к данным. В этой таблице перечислены механизмы проверки подлинности для доступа к данным в хранилищах данных Машинное обучение Azure:

Storage account type	Доступ к данным без учетных данных	Механизм доступа к данным	Назначения ролей
Большой двоичный объект Azure	No	Ключ доступа или маркер SAS	Нет необходимых назначений ролей
Большой двоичный объект Azure	Да	Сквозное руководство по идентификации пользователя^*	Удостоверение пользователя должно иметь соответствующие назначения ролей в учетной записи хранения BLOB-объектов Azure.
Azure Data Lake Storage (ADLS) 2-го поколения	No	Субъект-служба	Субъект-служба должен иметь соответствующие назначения ролей в учетной записи хранения Azure Data Lake Storage (ADLS) 2-го поколения.
Azure Data Lake Storage (ADLS) 2-го поколения	Да	Сквозное руководство по идентификации пользователя	Удостоверение пользователя должно иметь соответствующие назначения ролей в учетной записи хранения Azure Data Lake Storage (ADLS) 2-го поколения.

_* Сквозное руководство пользователя работает для хранилищ данных без учетных данных, указывающих на учетные записи хранения BLOB-объектов Azure, только если обратимое удаление не включено.

Общая папка по умолчанию подключена как к бессерверным вычислительным ресурсам Spark, так и к подключенным пулам Synapse Spark.

В Студия машинного обучения Azure файлы в общей папке по умолчанию отображаются в дереве каталогов на вкладке "Файлы". Код записной книжки может напрямую обращаться к файлам, хранящимся в этой общей папке с file:// протоколом, а также абсолютным путем к файлу без дополнительных конфигураций. В этом фрагменте кода показано, как получить доступ к файлу, хранящейся в общей папке по умолчанию:

import os
import pyspark.pandas as pd
from pyspark.ml.feature import Imputer

abspath = os.path.abspath(".")
file = "file://" + abspath + "/Users/<USER>/data/titanic.csv"
print(file)
df = pd.read_csv(file, index_col="PassengerId")
imputer = Imputer(
    inputCols=["Age"],
    outputCol="Age").setStrategy("mean") # Replace missing values in Age column with the mean value
df.fillna(value={"Cabin" : "None"}, inplace=True) # Fill Cabin column with value "None" if missing
df.dropna(inplace=True) # Drop the rows which still have any missing value
output_path = "file://" + abspath + "/Users/<USER>/data/wrangled"
df.to_csv(output_path, index_col="PassengerId")

Примечание.

Поделиться через

Интерактивная обработка данных с помощью Apache Spark в Машинное обучение Azure

Необходимые компоненты

Интерактивное взаимодействие с данными с помощью Apache Spark

Бессерверные вычисления Spark в записных книжках Машинное обучение Azure

Импорт и обработка данных из Azure Data Lake Storage (ADLS) 2-го поколения

Импорт и обработка данных из хранилища BLOB-объектов Azure

Импорт и обработка данных из хранилища данных Машинное обучение Azure

Следующие шаги

Обратная связь

Дополнительные ресурсы

Поделиться через

Интерактивная обработка данных с помощью Apache Spark в Машинное обучение Azure

Необходимые компоненты

Интерактивное взаимодействие с данными с помощью Apache Spark

Бессерверные вычисления Spark в записных книжках Машинное обучение Azure

Импорт и обработка данных из Azure Data Lake Storage (ADLS) 2-го поколения

Импорт и обработка данных из хранилища BLOB-объектов Azure

Импорт и обработка данных из хранилища данных Машинное обучение Azure

Доступ к данным в общей папке по умолчанию

Следующие шаги

Обратная связь

Дополнительные ресурсы