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通过运行 Azure Databricks 中的 Jar 活动转换数据

  • 项目

适用于： Azure 数据工厂 Azure Synapse Analytics

提示

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管道中的 Azure Databricks Jar 活动在 Azure Databricks 群集中运行 Spark Jar。 本文基于数据转换活动一文，它概述了数据转换和受支持的转换活动。 Azure Databricks 是一个用于运行 Apache Spark 的托管平台。

有关此功能的十一分钟介绍和演示，请观看以下视频：

使用 UI 向管道添加 Azure Databricks 的 Jar 活动

若要在管道中使用 Azure Databricks 的 Jar 活动，请完成以下步骤：

  1. 在管道“活动”窗格中搜索“Jar”，然后将 Jar 活动拖动到管道画布上。

  2. 在画布上选择新的 Jar 活动（如果尚未选择）。

  3. 选择“Azure Databricks”选项卡，选择或创建将执行 Jar 活动的新 Azure Databricks 链接服务。

    Shows the UI for a Jar activity.

  4. 选择“设置”选项卡，并指定要在 Azure Databricks 上执行的类名、要传递给 Jar 的可选参数以及要在群集上安装以执行作业的库。

    Shows the UI for the Settings tab for a Jar activity.

Databricks Jar 活动定义

下面是 Databricks Jar 活动的示例 JSON 定义：

{
    "name": "SparkJarActivity",
    "type": "DatabricksSparkJar",
    "linkedServiceName": {
        "referenceName": "AzureDatabricks",
        "type": "LinkedServiceReference"
    },
    "typeProperties": {
        "mainClassName": "org.apache.spark.examples.SparkPi",
        "parameters": [ "10" ],
        "libraries": [
            {
                "jar": "dbfs:/docs/sparkpi.jar"
            }
        ]
    }
}

Databricks Jar 活动属性

下表描述了 JSON 定义中使用的 JSON 属性：

属性 描述 必需
name 管道中活动的名称。 是
description 描述活动用途的文本。 否
type 对于 Databricks Jar 活动，活动类型是 DatabricksSparkJar。 是
linkedServiceName Databricks 链接服务的名称，Jar 活动在其上运行。 若要了解此链接服务，请参阅计算链接服务一文。 是
mainClassName 类的全名，包含要执行的主要方法。 此类必须包含在作为库提供的 JAR 中。 一个 JAR 文件中可以包含多个类。 每个类都可以包含一种主要方法。 是
parameters 将传递到主要方法的参数。 该属性是一个字符串数组。 否
库 要安装在将执行作业的群集上的库列表。 它可以是 <string, object> 数组 是（至少有一个包含 mainClassName 方法）

注意

已知问题 - 当使用同一交互式群集来运行并发的 Databricks Jar 活动（没有重启群集）时，在 Databricks 中存在一个已知问题，即第一个活动的输入参数也会被后续活动使用。 这会导致将不正确的参数传递给后续作业。 若要缓解此问题，请改用作业群集。

databricks 活动支持的库

在前面的 Databricks 活动定义中，已指定以下库类型：jar、egg、maven、pypi 和 cran。

{
    "libraries": [
        {
            "jar": "dbfs:/mnt/libraries/library.jar"
        },
        {
            "egg": "dbfs:/mnt/libraries/library.egg"
        },
        {
            "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"
            }
        }
    ]
}

有关详细信息，请参阅针对库类型的 Databricks 文档。

如何上传 Databricks 中的库

可以使用工作区 UI：

  1. 使用 Databricks 工作区 UI

  2. 若要获取使用 UI 添加的库的 dbfs 路径，可以使用 Databricks CLI。

    使用 UI 时，Jar 库通常存储在 dbfs:/FileStore/jars 下。 可以通过 CLI 列出所有库：databricks fs ls dbfs:/FileStore/job-jars

或者，可以使用 Databricks CLI：

  1. 按照使用 Databricks CLI 复制库操作

  2. 使用 Databricks CLI（安装步骤）

    例如，将 JAR 复制到 dbfs：dbfs cp SparkPi-assembly-0.1.jar dbfs:/docs/sparkpi.jar

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有关此功能的十一分钟介绍和演示，请观看视频。