Transformera data genom att köra en Synapse Spark-jobbdefinition

GÄLLER FÖR: Azure Data Factory Azure Synapse Analytics

Dricks

Prova Data Factory i Microsoft Fabric, en allt-i-ett-analyslösning för företag. Microsoft Fabric omfattar allt från dataflytt till datavetenskap, realtidsanalys, business intelligence och rapportering. Lär dig hur du startar en ny utvärderingsversion kostnadsfritt!

Azure Synapse Spark-jobbdefinitionsaktiviteten i en pipeline kör en Synapse Spark-jobbdefinition på din Azure Synapse Analytics-arbetsyta. Den här artikeln bygger på artikeln om datatransformeringsaktiviteter , som visar en allmän översikt över datatransformering och de omvandlingsaktiviteter som stöds.

Ange Arbetsyta för Apache Spark-jobbdefinition

Utför följande steg för att använda en Spark-jobbdefinitionsaktivitet för Synapse i en pipeline:

Allmänna inställningar

1. Sök efter Spark-jobbdefinition i fönstret PipelineAktiviteter och dra en Aktivitet för Spark-jobbdefinition under Synapse till pipelinearbetsytan.

2. Välj den nya Spark-jobbdefinitionsaktiviteten på arbetsytan om den inte redan är markerad.

3. På fliken Allmänt anger du exempel för Namn.

4. (Alternativ) Du kan också ange en beskrivning.

5. Tidsgräns: Maximal tid som en aktivitet kan köras. Standardvärdet är sju dagar, vilket också är den maximala tillåtna tiden. Formatet finns i D.HH:MM:SS.

6. Försök igen: Maximalt antal återförsök.

7. Återförsöksintervall: Antalet sekunder mellan varje återförsök.

8. Säkra utdata: När den är markerad registreras inte utdata från aktiviteten i loggningen.

9. Säkra indata: När den är markerad registreras inte indata från aktiviteten i loggningen.

Azure Synapse Analytics-inställningar (artefakter)

1. Välj den nya Spark-jobbdefinitionsaktiviteten på arbetsytan om den inte redan är markerad.

2. Välj fliken Azure Synapse Analytics (Artifacts) för att välja eller skapa en ny länkad Azure Synapse Analytics-tjänst som ska köra spark-jobbdefinitionsaktiviteten.

   

Fliken Inställningar

1. Välj den nya Spark-jobbdefinitionsaktiviteten på arbetsytan om den inte redan är markerad.

2. Välj fliken Inställningar.

3. Expandera listan med Spark-jobbdefinitioner. Du kan välja en befintlig Apache Spark-jobbdefinition på den länkade Azure Synapse Analytics-arbetsytan.

4. (Valfritt) Du kan fylla i information för Apache Spark-jobbdefinitionen. Om följande inställningar är tomma används inställningarna för själva spark-jobbdefinitionen för att köras. Om följande inställningar inte är tomma ersätter de här inställningarna själva inställningarna för spark-jobbdefinitionen.

   Property	beskrivning
   Huvuddefinitionsfil	Huvudfilen som används för jobbet. Välj en PY/JAR/ZIP-fil från lagringen. Du kan välja Ladda upp fil för att ladda upp filen till ett lagringskonto. Exempel: abfss://…/path/to/wordcount.jar
   Referenser från undermappar	Genom att skanna undermappar från rotmappen i huvuddefinitionsfilen läggs dessa filer till som referensfiler. Mapparna med namnet "jars", "pyFiles", "files" eller "archives" genomsöks och mappnamnet är skiftlägeskänsligt.
   Huvudklassnamn	Den fullständigt kvalificerade identifieraren eller huvudklassen som finns i huvuddefinitionsfilen. Exempel: WordCount
   Kommandoradsargument	Du kan lägga till kommandoradsargument genom att klicka på knappen Nytt . Observera att om du lägger till kommandoradsargument åsidosätts de kommandoradsargument som definieras av Spark-jobbdefinitionen. Prov: abfss://…/path/to/shakespeare.txtabfss://…/path/to/result
   Apache Spark-pool	Du kan välja Apache Spark-pool i listan.
   Python-kodreferens	Ytterligare Python-kodfiler som används som referens i huvuddefinitionsfilen. Den stöder överföring av filer (.py, .py3, .zip) till egenskapen "pyFiles". Den åsidosätter egenskapen "pyFiles" som definierats i Spark-jobbdefinitionen.
   Referensfiler	Ytterligare filer som används som referens i huvuddefinitionsfilen.
   Apache Spark-pool	Du kan välja Apache Spark-pool i listan.
   Dynamiskt allokera köre	Den här inställningen mappar till den dynamiska allokeringsegenskapen i Spark-konfigurationen för Spark Application Executors-allokering.
   Minsta körbara filer	Minsta antal utförare som ska allokeras i den angivna Spark-poolen för jobbet.
   Maximalt antal körbara filer	Maximalt antal utförare som ska allokeras i den angivna Spark-poolen för jobbet.
   Drivrutinsstorlek	Antal kärnor och minne som ska användas för drivrutinen som anges i den angivna Apache Spark-poolen för jobbet.
   Apache Spark-konfiguration	Ange värden för Spark-konfigurationsegenskaper som anges i avsnittet: Spark-konfiguration – Programegenskaper. Användare kan använda standardkonfiguration och anpassad konfiguration.

   

5. Du kan lägga till dynamiskt innehåll genom att klicka på knappen Lägg till dynamiskt innehåll eller genom att trycka på kortkommandot Alt+Shift+D. På sidan Lägg till dynamiskt innehåll kan du använda valfri kombination av uttryck, funktioner och systemvariabler för att lägga till dynamiskt innehåll.

   

Fliken Användaregenskaper

Du kan lägga till egenskaper för Apache Spark-jobbdefinitionsaktivitet i den här panelen.

Aktivitetsdefinition för Azure Synapse spark-jobb

Här är JSON-exempeldefinitionen för en Azure Synapse Analytics Notebook-aktivitet:

 {
        "activities": [
            {
                "name": "Spark job definition1",
                "type": "SparkJob",
                "dependsOn": [],
                "policy": {
                    "timeout": "7.00:00:00",
                    "retry": 0,
                    "retryIntervalInSeconds": 30,
                    "secureOutput": false,
                    "secureInput": false
                },
                "typeProperties": {
                    "sparkJob": {
                        "referenceName": {
                            "value": "Spark job definition 1",
                            "type": "Expression"
                        },
                        "type": "SparkJobDefinitionReference"
                    }
                },
                "linkedServiceName": {
                    "referenceName": "AzureSynapseArtifacts1",
                    "type": "LinkedServiceReference"
                }
            }
        ],
    }

Egenskaper för Azure Synapse Spark-jobbdefinition

I följande tabell beskrivs de JSON-egenskaper som används i JSON-definitionen:

Property	Beskrivning	Obligatoriskt
name	Namnet på aktiviteten i pipelinen.	Ja
description	Text som beskriver vad aktiviteten gör.	Nej
type	För Azure Synapse Spark-jobbdefinitionsaktivitet är aktivitetstypen SparkJob.	Ja

Se Körningshistorik för Azure Synapse Spark-jobbdefinition

Gå till Pipelinekörningar under fliken Övervaka . Du ser den pipeline som du har utlöst. Öppna pipelinen som innehåller Azure Synapse Spark-jobbdefinitionsaktiviteten för att se körningshistoriken.

Du kan se in- eller utdata för notebook-aktiviteten genom att välja indata- eller utdataknappen. Om pipelinen misslyckades med ett användarfel markerar du utdata för att kontrollera resultatfältet för att se den detaljerade spårningen av användarfel.