Dela via

Självstudie: Implementera data lake capture-mönstret för att uppdatera en Databricks Delta-tabell

  • Artikel

Den här självstudien visar hur du hanterar händelser i ett lagringskonto som har ett hierarkiskt namnområde.

Du skapar en liten lösning som gör det möjligt för en användare att fylla i en Databricks Delta-tabell genom att ladda upp en fil med kommaavgränsade värden (csv) som beskriver en försäljningsorder. Du skapar den här lösningen genom att ansluta en Event Grid-prenumeration, en Azure-funktion och ett jobb i Azure Databricks.

I de här självstudierna får du:

  • Skapa en Event Grid-prenumeration som anropar en Azure-funktion.
  • Skapa en Azure-funktion som tar emot ett meddelande från en händelse och kör sedan jobbet i Azure Databricks.
  • Skapa ett Databricks-jobb som infogar en kundorder i en Databricks Delta-tabell som finns i lagringskontot.

Vi skapar den här lösningen i omvänd ordning och börjar med Azure Databricks-arbetsytan.

Förutsättningar

Skapa en försäljningsorder

Skapa först en csv-fil som beskriver en försäljningsorder och ladda sedan upp filen till lagringskontot. Senare använder du data från den här filen för att fylla i den första raden i vår Databricks Delta-tabell.

  1. Navigera till ditt nya lagringskonto i Azure Portal.

  2. Välj Storage browser-Blob>containers-Add>container och skapa en ny container med namnet data.

    Skärmbild av hur du skapar en mapp i lagringswebbläsaren.

  3. Skapa en katalog med namnet input i datacontainern.

  4. Klistra in följande text i en textredigerare.

    InvoiceNo,StockCode,Description,Quantity,InvoiceDate,UnitPrice,CustomerID,Country
536365,85123A,WHITE HANGING HEART T-LIGHT HOLDER,6,12/1/2010 8:26,2.55,17850,United Kingdom

  5. Spara filen på den lokala datorn och ge den namnet data.csv.

  6. Ladda upp filen till indatamappen i lagringswebbläsaren.

Skapa ett jobb i Azure Databricks

I det här avsnittet utför du följande uppgifter:

  • Skapa en Azure Databricks-arbetsyta.
  • Skapa en anteckningsbok.
  • Skapa och fylla i en Databricks Delta-tabell.
  • Lägg till kod som infogar rader i Databricks Delta-tabellen.
  • Skapa ett jobb.

Skapa en Azure Databricks-arbetsyta

I det här avsnittet skapar du en Azure Databricks-arbetsyta med Azure-portalen.

  1. Skapa en Azure Databricks-arbetsyta. Namnge arbetsytan contoso-orders. Se Skapa en Azure Databricks-arbetsyta.

  2. Skapa ett kluster. Ge klustret customer-order-clusternamnet . Se Skapa ett kluster.

  3. Skapa en anteckningsbok. Namnge anteckningsboken configure-customer-table och välj Python som standardspråk för anteckningsboken. Se Skapa en anteckningsbok.

Skapa och fylla i en Databricks Delta-tabell

  1. I anteckningsboken som du skapade kopierar och klistrar du in följande kodblock i den första cellen, men kör inte den här koden ännu.

    appId password tenant Ersätt platshållarvärdena , i det här kodblocket med de värden som du samlade in när du slutförde förutsättningarna för den här självstudien.

    dbutils.widgets.text('source_file', "", "Source File")

spark.conf.set("fs.azure.account.auth.type", "OAuth")
spark.conf.set("fs.azure.account.oauth.provider.type", "org.apache.hadoop.fs.azurebfs.oauth2.ClientCredsTokenProvider")
spark.conf.set("fs.azure.account.oauth2.client.id", "<appId>")
spark.conf.set("fs.azure.account.oauth2.client.secret", "<password>")
spark.conf.set("fs.azure.account.oauth2.client.endpoint", "https://login.microsoftonline.com/<tenant>/oauth2/token")

adlsPath = 'abfss://data@contosoorders.dfs.core.windows.net/'
inputPath = adlsPath + dbutils.widgets.get('source_file')
customerTablePath = adlsPath + 'delta-tables/customers'

    Den här koden skapar en widget med namnet source_file. Senare skapar du en Azure-funktion som anropar den här koden och skickar en filsökväg till widgeten. Den här koden autentiserar även tjänstens huvudnamn med lagringskontot och skapar några variabler som du ska använda i andra celler.

    Anteckning

    I en produktionsinställning bör du överväga att lagra din autentiseringsnyckel i Azure Databricks. Sedan lägger du till en lookup-nyckel i kodblocket i stället för autentiseringsnyckeln.

    I stället för att till exempel använda den här kodraden: spark.conf.set("fs.azure.account.oauth2.client.secret", "<password>")använder du följande kodrad: spark.conf.set("fs.azure.account.oauth2.client.secret", dbutils.secrets.get(scope = "<scope-name>", key = "<key-name-for-service-credential>")).

    När du har slutfört den här självstudien kan du läsa artikeln Azure Data Lake Storage Gen2 på Webbplatsen för Azure Databricks för att se exempel på den här metoden.

  2. Tryck på SKIFT + RETUR för att köra koden i det här blocket.

  3. Kopiera och klistra in följande kodblock i en annan cell och tryck sedan på SKIFT + RETUR för att köra koden i det här blocket.

    from pyspark.sql.types import StructType, StructField, DoubleType, IntegerType, StringType

inputSchema = StructType([
StructField("InvoiceNo", IntegerType(), True),
StructField("StockCode", StringType(), True),
StructField("Description", StringType(), True),
StructField("Quantity", IntegerType(), True),
StructField("InvoiceDate", StringType(), True),
StructField("UnitPrice", DoubleType(), True),
StructField("CustomerID", IntegerType(), True),
StructField("Country", StringType(), True)
])

rawDataDF = (spark.read
 .option("header", "true")
 .schema(inputSchema)
 .csv(adlsPath + 'input')
)

(rawDataDF.write
  .mode("overwrite")
  .format("delta")
  .saveAsTable("customer_data", path=customerTablePath))

    Den här koden skapar tabellen Databricks Delta i ditt lagringskonto och läser sedan in några initiala data från csv-filen som du laddade upp tidigare.

  4. När det här kodblocket har körts tar du bort det här kodblocket från anteckningsboken.

Lägg till kod som infogar rader i Databricks Delta-tabellen

  1. Kopiera och klistra in följande kodblock i en annan cell, men kör inte den här cellen.

    upsertDataDF = (spark
  .read
  .option("header", "true")
  .csv(inputPath)
)
upsertDataDF.createOrReplaceTempView("customer_data_to_upsert")

    Den här koden infogar data i en tillfällig tabellvy med hjälp av data från en csv-fil. Sökvägen till csv-filen kommer från den indatawidget som du skapade i ett tidigare steg.

  2. Kopiera och klistra in följande kodblock i en annan cell. Den här koden sammanfogar innehållet i den tillfälliga tabellvyn med Databricks Delta-tabellen.

    %sql
MERGE INTO customer_data cd
USING customer_data_to_upsert cu
ON cd.CustomerID = cu.CustomerID
WHEN MATCHED THEN
  UPDATE SET
    cd.StockCode = cu.StockCode,
    cd.Description = cu.Description,
    cd.InvoiceNo = cu.InvoiceNo,
    cd.Quantity = cu.Quantity,
    cd.InvoiceDate = cu.InvoiceDate,
    cd.UnitPrice = cu.UnitPrice,
    cd.Country = cu.Country
WHEN NOT MATCHED
  THEN INSERT (InvoiceNo, StockCode, Description, Quantity, InvoiceDate, UnitPrice, CustomerID, Country)
  VALUES (
    cu.InvoiceNo,
    cu.StockCode,
    cu.Description,
    cu.Quantity,
    cu.InvoiceDate,
    cu.UnitPrice,
    cu.CustomerID,
    cu.Country)

Skapa ett jobb

Skapa ett jobb som kör anteckningsboken som du skapade tidigare. Senare skapar du en Azure-funktion som kör det här jobbet när en händelse aktiveras.

  1. Välj Nytt>jobb.

  2. Ge jobbet ett namn och välj den notebook-fil som du skapade och klustret. Välj sedan Skapa för att skapa jobbet.

Skapa en Azure-funktion

Skapa en Azure-funktion som kör jobbet.

  1. I din Azure Databricks-arbetsyta klickar du på ditt Azure Databricks-användarnamn i det övre fältet och väljer sedan Användarinställningar i listrutan.

  2. På fliken Åtkomsttoken väljer du Generera ny token.

  3. Kopiera token som visas och klicka sedan på Klar.

  4. I det övre hörnet på Databricks-arbetsytan väljer du personikonen och sedan Användarinställningar.

    Hantera

  5. Välj knappen Generera ny token och välj sedan knappen Generera .

    Se till att kopiera token till en säker plats. Din Azure-funktion behöver den här token för att autentisera med Databricks så att den kan köra jobbet.

  6. I menyn i Azure-portalen eller på sidan Start väljer du Skapa en resurs.

  7. På sidan Nytt väljer du Beräkningsfunktionsapp>.

  8. På fliken Grundläggande på sidan Skapa funktionsapp väljer du en resursgrupp och ändrar eller verifierar sedan följande inställningar:

    Inställning Värde
    Funktionsappens namn contosoorder
    Körningsstack .NET
    Publicera Kod
    Operativsystem Windows
    Plantyp Förbrukning (serverlös)

  9. Välj Granska + skapaoch välj sedan Skapa.

    När distributionen är klar väljer du Gå till resurs för att öppna översiktssidan för funktionsappen.

  10. I gruppen Inställningar väljer du Konfiguration.

  11. På sidan Programinställningar väljer du knappen Ny programinställning för att lägga till varje inställning.

    Lägg till konfigurationsinställning

    Lägg till följande inställningar:

    Inställningsnamn Värde
    DBX_INSTANCE Regionen för databricks-arbetsytan. Exempelvis: westus2.azuredatabricks.net
    DBX_PAT Den personliga åtkomsttoken som du skapade tidigare.
    DBX_JOB_ID Identifieraren för det jobb som körs.

  12. Välj Spara för att checka in de här inställningarna.

  13. I gruppen Funktioner väljer du Funktioner och sedan Skapa.

  14. Välj Azure Event Grid Utlösare.

    Installera tillägget Microsoft.Azure.WebJobs.Extensions.EventGrid om du uppmanas att göra det. Om du måste installera den måste du välja Azure Event Grid Utlösare igen för att skapa funktionen.

    Fönstret Ny funktion visas.

  15. I fönstret Ny funktionnamnger du funktionen UpsertOrder och väljer sedan knappen Skapa .

  16. Ersätt innehållet i kodfilen med den här koden och välj sedan knappen Spara :

      #r "Azure.Messaging.EventGrid"
  #r "System.Memory.Data"
  #r "Newtonsoft.Json"
  #r "System.Text.Json"
  using Azure.Messaging.EventGrid;
  using Azure.Messaging.EventGrid.SystemEvents;
  using Newtonsoft.Json;
  using Newtonsoft.Json.Linq;

  private static HttpClient httpClient = new HttpClient();

  public static async Task Run(EventGridEvent eventGridEvent, ILogger log)
  {
     log.LogInformation("Event Subject: " + eventGridEvent.Subject);
     log.LogInformation("Event Topic: " + eventGridEvent.Topic);
     log.LogInformation("Event Type: " + eventGridEvent.EventType);
     log.LogInformation(eventGridEvent.Data.ToString());

     if (eventGridEvent.EventType == "Microsoft.Storage.BlobCreated" || eventGridEvent.EventType == "Microsoft.Storage.FileRenamed") {
        StorageBlobCreatedEventData fileData = eventGridEvent.Data.ToObjectFromJson<StorageBlobCreatedEventData>();
        if (fileData.Api == "FlushWithClose") {
              log.LogInformation("Triggering Databricks Job for file: " + fileData.Url);
              var fileUrl = new Uri(fileData.Url);
              var httpRequestMessage = new HttpRequestMessage {
                 Method = HttpMethod.Post,
                 RequestUri = new Uri(String.Format("https://{0}/api/2.0/jobs/run-now", System.Environment.GetEnvironmentVariable("DBX_INSTANCE", EnvironmentVariableTarget.Process))),
                 Headers = { 
                    { System.Net.HttpRequestHeader.Authorization.ToString(), "Bearer " + System.Environment.GetEnvironmentVariable("DBX_PAT", EnvironmentVariableTarget.Process)},
                    { System.Net.HttpRequestHeader.ContentType.ToString(), "application/json" }
                 },
                 Content = new StringContent(JsonConvert.SerializeObject(new {
                    job_id = System.Environment.GetEnvironmentVariable("DBX_JOB_ID", EnvironmentVariableTarget.Process),
                    notebook_params = new {
                          source_file = String.Join("", fileUrl.Segments.Skip(2))
                    }
                 }))
              };
              var response = await httpClient.SendAsync(httpRequestMessage);
              response.EnsureSuccessStatusCode();
        }
     }
  }

Den här koden parsar information om lagringshändelsen som utlöstes och skapar sedan ett begärandemeddelande med URL:en för filen som utlöste händelsen. Som en del av meddelandet skickar funktionen ett värde till den source_file widget som du skapade tidigare. funktionskoden skickar meddelandet till Databricks-jobbet och använder den token som du fick tidigare som autentisering.

Skapa en Event Grid-prenumeration

I det här avsnittet skapar du en Event Grid-prenumeration som anropar Azure-funktionen när filer laddas upp till lagringskontot.

  1. Välj Integrering och välj sedan Event Grid-utlösare på sidan Integrering.

  2. I fönstret Redigera utlösare namnger du händelsen eventGridEventoch väljer sedan Skapa händelseprenumeration.

    Anteckning

    Namnet eventGridEvent matchar parametern med namnet som skickas till Azure-funktionen.

  3. På fliken Grunder på sidan Skapa händelseprenumeration ändrar eller verifierar du följande inställningar:

    Inställningen Värde
    Namn contoso-order-event-subscription
    Typ av ämne Lagringskonto
    Källresurs contosoorders
    Systemämnesnamn <create any name>
    Filtrera efter händelsetyper Skapad blob och blob borttagen

  4. Välj knappen Skapa.

Testa Event Grid-prenumerationen

  1. Skapa en fil med namnet customer-order.csv, klistra in följande information i filen och spara den på den lokala datorn.

    InvoiceNo,StockCode,Description,Quantity,InvoiceDate,UnitPrice,CustomerID,Country
536371,99999,EverGlow Single,228,1/1/2018 9:01,33.85,20993,Sierra Leone

  2. I Storage Explorer laddar du upp den här filen till indatamappen för ditt lagringskonto.

    När du laddar upp en fil genereras händelsen Microsoft.Storage.BlobCreated . Event Grid meddelar alla prenumeranter på händelsen. I vårt fall är Azure-funktionen den enda prenumeranten. Azure-funktionen parsar händelseparametrarna för att avgöra vilken händelse som inträffade. Den skickar sedan filens URL till Databricks-jobbet. Databricks-jobbet läser filen och lägger till en rad i Databricks Delta-tabellen som finns på ditt lagringskonto.

  3. Om du vill kontrollera om jobbet lyckades kan du visa körningarna för jobbet. Du ser en slutförandestatus. Mer information om hur du visar körningar för ett jobb finns i Visa körningar för ett jobb

  4. I en ny arbetsbokscell kör du den här frågan i en cell för att se den uppdaterade deltatabellen.

    %sql select * from customer_data

    Den returnerade tabellen visar den senaste posten.

    Den senaste posten visas i tabellen

  5. Om du vill uppdatera den här posten skapar du en fil med namnet customer-order-update.csv, klistrar in följande information i filen och sparar den på den lokala datorn.

    InvoiceNo,StockCode,Description,Quantity,InvoiceDate,UnitPrice,CustomerID,Country
536371,99999,EverGlow Single,22,1/1/2018 9:01,33.85,20993,Sierra Leone

    Den här csv-filen är nästan identisk med den tidigare, förutom att orderkvantiteten ändras från 228 till 22.

  6. I Storage Explorer laddar du upp den här filen till indatamappen för ditt lagringskonto.

  7. Kör frågan select igen för att se den uppdaterade deltatabellen.

    %sql select * from customer_data

    Den returnerade tabellen visar den uppdaterade posten.

    Uppdaterad post visas i tabellen

Rensa resurser

Ta bort resursgruppen och alla relaterade resurser när de inte längre behövs. Det gör du genom att välja resursgruppen för lagringskontot och sedan Ta bort.

Nästa steg

Reagera på Blob Storage-händelser