Dela via

Transformera data genom att köra en Databricks-notebook-fil

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 Databricks Notebook-aktiviteten i en pipeline kör en Databricks-notebook-fil på din Azure Databricks-arbetsyta. Den här artikeln bygger på artikeln om datatransformeringsaktiviteter , som visar en allmän översikt över datatransformering och de omvandlingsaktiviteter som stöds. Azure Databricks är en hanterad plattform för att köra Apache Spark.

Du kan skapa en Databricks-notebook-fil med en ARM-mall med hjälp av JSON eller direkt via Användargränssnittet för Azure Data Factory Studio. En stegvis genomgång av hur du skapar en databricks notebook-aktivitet med hjälp av användargränssnittet finns i självstudien Kör en Databricks-anteckningsbok med Databricks Notebook-aktiviteten i Azure Data Factory.

Lägga till en Notebook-aktivitet för Azure Databricks i en pipeline med användargränssnittet

Utför följande steg för att använda en Notebook-aktivitet för Azure Databricks i en pipeline:

  1. Sök efter Notebook i fönstret PipelineAktiviteter och dra en notebook-aktivitet till pipelinearbetsytan.

  2. Välj den nya notebook-aktiviteten på arbetsytan om den inte redan är markerad.

  3. Välj fliken Azure Databricks för att välja eller skapa en ny länkad Azure Databricks-tjänst som ska köra notebook-aktiviteten.

    Visar användargränssnittet för en notebook-aktivitet.

  4. Välj fliken Inställningar och ange den notebook-sökväg som ska köras på Azure Databricks, valfria basparametrar som ska skickas till notebook-filen och andra bibliotek som ska installeras i klustret för att köra jobbet.

    Visar användargränssnittet för fliken Inställningar för en notebook-aktivitet.

Databricks Notebook-aktivitetsdefinition

Här är JSON-exempeldefinitionen för en Databricks Notebook-aktivitet:

{
    "activity": {
        "name": "MyActivity",
        "description": "MyActivity description",
        "type": "DatabricksNotebook",
        "linkedServiceName": {
            "referenceName": "MyDatabricksLinkedservice",
            "type": "LinkedServiceReference"
        },
        "typeProperties": {
            "notebookPath": "/Users/user@example.com/ScalaExampleNotebook",
            "baseParameters": {
                "inputpath": "input/folder1/",
                "outputpath": "output/"
            },
            "libraries": [
                {
                "jar": "dbfs:/docs/library.jar"
                }
            ]
        }
    }
}

Databricks Notebook-aktivitetsegenskaper

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 Databricks Notebook-aktivitet är aktivitetstypen DatabricksNotebook. Ja
linkedServiceName Namnet på den länkade Databricks-tjänst som Databricks-notebook-filen körs på. Mer information om den här länkade tjänsten finns i artikeln Compute linked services (Beräkningslänkade tjänster ). Ja
notebookPath Den absoluta sökvägen för anteckningsboken som ska köras på Databricks-arbetsytan. Den här sökvägen måste börja med ett snedstreck. Ja
baseParameters En matris med nyckel/värde-par. Basparametrar kan användas för varje aktivitetskörning. Om notebook-filen tar en parameter som inte har angetts används standardvärdet från notebook-filen. Läs mer om parametrar i Databricks Notebooks. Nej
bibliotek En lista över bibliotek som ska installeras i klustret som ska köra jobbet. Det kan vara en matris med <sträng, objekt>. Nej

Bibliotek som stöds för Databricks-aktiviteter

I databricks-aktivitetsdefinitionen ovan anger du följande bibliotekstyper: jar, egg, whl, maven, pypi, cran. 

{
    "libraries": [
        {
            "jar": "dbfs:/mnt/libraries/library.jar"
        },
        {
            "egg": "dbfs:/mnt/libraries/library.egg"
        },
        {
            "whl": "dbfs:/mnt/libraries/mlflow-0.0.1.dev0-py2-none-any.whl"
        },
        {
            "whl": "dbfs:/mnt/libraries/wheel-libraries.wheelhouse.zip"
        },
        {
            "maven": {
                "coordinates": "org.jsoup:jsoup:1.7.2",
                "exclusions": [ "slf4j:slf4j" ]
            }
        },
        {
            "pypi": {
                "package": "simplejson",
                "repo": "http://my-pypi-mirror.com"
            }
        },
        {
            "cran": {
                "package": "ada",
                "repo": "https://cran.us.r-project.org"
            }
        }
    ]
}

Mer information finns i Databricks-dokumentationen för bibliotekstyper.

Skicka parametrar mellan notebook-filer och pipelines

Du kan skicka parametrar till notebook-filer med hjälp av egenskapen baseParameters i databricks-aktiviteten.

I vissa fall kan du behöva skicka tillbaka vissa värden från notebook-filen till tjänsten, som kan användas för kontrollflöde (villkorsstyrda kontroller) i tjänsten eller användas av underordnade aktiviteter (storleksgränsen är 2 MB).

  1. I notebook-filen kan du anropa dbutils.notebook.exit("returnValue") och motsvarande "returnValue" returneras till tjänsten.

  2. Du kan använda utdata i tjänsten med hjälp av uttryck som @{activity('databricks notebook activity name').output.runOutput}.

    Viktigt!

    Om du skickar JSON-objekt kan du hämta värden genom att lägga till egenskapsnamn. Exempel: @{activity('databricks notebook activity name').output.runOutput.PropertyName}

Ladda upp ett bibliotek i Databricks

Du kan använda arbetsytans användargränssnitt:

  1. Använda användargränssnittet för Databricks-arbetsytan

  2. Om du vill hämta dbfs-sökvägen för biblioteket som lagts till med hjälp av användargränssnittet kan du använda Databricks CLI.

    Vanligtvis lagras Jar-biblioteken under dbfs:/FileStore/jars när användargränssnittet används. Du kan visa en lista över hela CLI: databricks fs ls dbfs:/FileStore/job-jars

Eller så kan du använda Databricks CLI:

  1. Följ Kopiera biblioteket med Databricks CLI

  2. Använda Databricks CLI (installationssteg)

    Om du till exempel vill kopiera en JAR-fil till dbfs: dbfs cp SparkPi-assembly-0.1.jar dbfs:/docs/sparkpi.jar

  • Last updated on