读取和写入协议缓冲区

项目
08/02/2024

Azure Databricks 原生支持 Apache Spark 结构和协议缓冲区 (protobuf) 之间的序列化和反序列化。 Protobuf 支持作为 Apache Spark 数据帧转换器实现，可以与结构化流式处理配合使用或用于批处理操作。

如何反序列化和序列化协议缓冲区

在 Databricks Runtime 12.2 LTS 及更高版本中，可以使用 from_protobuf 和 to_protobuf 函数来序列化和反序列化数据。 Protobuf 序列化通常用于流式处理工作负载。

protobuf 函数的基本语法与读取和写入函数类似。在使用之前，必须导入这些函数。

from_protobuf 将二进制列强制转换为结构，并将 to_protobuf 结构列强制转换为二进制。必须提供使用 options 参数指定的架构注册表或由 descFilePath 参数标识的描述符文件。

Python

from_protobuf(data: 'ColumnOrName', messageName: Optional[str] = None, descFilePath: Optional[str] = None, options: Optional[Dict[str, str]] = None)

to_protobuf(data: 'ColumnOrName', messageName: Optional[str] = None, descFilePath: Optional[str] = None, options: Optional[Dict[str, str]] = None)

Scala

// While using with Schema registry:
from_protobuf(data: Column, options: Map[String, String])

// Or with Protobuf descriptor file:
from_protobuf(data: Column, messageName: String, descFilePath: String, options: Map[String, String])

// While using with Schema registry:
to_protobuf(data: Column, options: Map[String, String])

// Or with Protobuf descriptor file:
to_protobuf(data: Column, messageName: String, descFilePath: String, options: Map[String, String])

以下示例演示如何使用 from_protobuf() 处理二进制 protobuf 记录，以及使用 to_protobuf() 将 Spark SQL 结构转换为二进制 protobuf。

将 protobuf 与 Confluent 架构注册表配合使用

Azure Databricks 支持使用 Confluent 架构注册表来定义 Protobuf。

Python

from pyspark.sql.protobuf.functions import to_protobuf, from_protobuf

schema_registry_options = {
  "schema.registry.subject" : "app-events-value",
  "schema.registry.address" : "https://schema-registry:8081/"
}

# Convert binary Protobuf to SQL struct with from_protobuf():
proto_events_df = (
  input_df
    .select(
      from_protobuf("proto_bytes", options = schema_registry_options)
        .alias("proto_event")
    )
)

# Convert SQL struct to binary Protobuf with to_protobuf():
protobuf_binary_df = (
  proto_events_df
    .selectExpr("struct(name, id, context) as event")
    .select(
      to_protobuf("event", options = schema_registry_options)
        .alias("proto_bytes")
    )
)

Scala

import org.apache.spark.sql.protobuf.functions._
import scala.collection.JavaConverters._

val schemaRegistryOptions = Map(
    "schema.registry.subject" -> "app-events-value",
    "schema.registry.address" -> "https://schema-registry:8081/"
)

// Convert binary Protobuf to SQL struct with from_protobuf():
val protoEventsDF = inputDF
    .select(
        from_protobuf($"proto_bytes", options = schemaRegistryOptions.asJava)
            .as("proto_event")
    )

// Convert SQL struct to binary Protobuf with to_protobuf():
val protobufBinaryDF = protoEventsDF
    .selectExpr("struct(name, id, context) as event")
    .select(
        to_protobuf($"event", options = schemaRegistryOptions.asJava)
            .as("proto_bytes")
    )

向外部 Confluent 架构注册表进行身份验证

若要向外部 Confluent 架构注册表进行身份验证，请更新架构注册表选项以包含身份验证凭据和 API 密钥。

Python

schema_registry_options = {
    "schema.registry.subject" : "app-events-value",
    "schema.registry.address" : "https://remote-schema-registry-endpoint",
    "confluent.schema.registry.basic.auth.credentials.source" : "USER_INFO",
    "confluent.schema.registry.basic.auth.user.info" : "confluentApiKey:confluentApiSecret"
  }

Scala

val schemaRegistryOptions = Map(
      "schema.registry.subject" -> "app-events-value",
      "schema.registry.address" -> "https://remote-schema-registry-endpoint",
      "confluent.schema.registry.basic.auth.credentials.source" -> "USER_INFO",
      "confluent.schema.registry.basic.auth.user.info" -> "confluentApiKey:confluentApiSecret"
)

Unity 目录卷中使用信任存储和密钥存储文件

在 Databricks Runtime 14.3 LTS 及更高版本中，可以使用 Unity Catalog 卷中的信任存储和密钥存储文件向 Confluent 架构注册表进行身份验证。根据以下示例更新架构注册表选项：

Python

schema_registry_options = {
    "schema.registry.subject" : "app-events-value",
    "schema.registry.address" : "https://remote-schema-registry-endpoint",
    "confluent.schema.registry.ssl.truststore.location" : "/Volumes/<catalog_name>/<schema_name>/<volume_name>/kafka.client.truststore.jks",
    "confluent.schema.registry.ssl.truststore.password" : "<password>",
    "confluent.schema.registry.ssl.keystore.location" : "/Volumes/<catalog_name>/<schema_name>/<volume_name>/kafka.client.keystore.jks",
    "confluent.schema.registry.ssl.keystore.password" : "<password>",
    "confluent.schema.registry.ssl.key.password" : "<password>"
  }

Scala

val schemaRegistryOptions = Map(
      "schema.registry.subject" -> "app-events-value",
      "schema.registry.address" -> "https://remote-schema-registry-endpoint",
      "confluent.schema.registry.ssl.truststore.location" -> "/Volumes/<catalog_name>/<schema_name>/<volume_name>/kafka.client.truststore.jks",
      "confluent.schema.registry.ssl.truststore.password" -> "<password>",
      "confluent.schema.registry.ssl.keystore.location" -> "/Volumes/<catalog_name>/<schema_name>/<volume_name>/kafka.client.keystore.jks",
      "confluent.schema.registry.ssl.keystore.password" -> "<password>",
      "confluent.schema.registry.ssl.key.password" -> "<password>"
)

将 Protobuf 与描述符文件配合使用

还可以引用可用于计算群集的 protobuf 描述符文件。请确保你具有读取文件的适当权限，具体取决于其位置。

Python

from pyspark.sql.protobuf.functions import to_protobuf, from_protobuf

descriptor_file = "/path/to/proto_descriptor.desc"

proto_events_df = (
    input_df.select(
      from_protobuf(input_df.value, "BasicMessage", descFilePath=descriptor_file).alias("proto")
    )
)

proto_binary_df = (
  proto_events_df
    .select(
      to_protobuf(proto_events_df.proto, "BasicMessage", descriptor_file).alias("bytes")
    )
)

Scala

import org.apache.spark.sql.protobuf.functions._

val descriptorFile = "/path/to/proto_descriptor.desc"

val protoEventsDF = inputDF
  .select(
    from_protobuf($"value", "BasicMessage", descFilePath=descriptorFile).as("proto")
  )

val protoBytesDF = protoEventsDF
  .select(
    to_protobuf($"proto", "BasicMessage", descriptorFile).as("bytes")
  )

Protobuf 函数中支持的选项

Protobuf 函数中支持以下选项。

mode：确定反序列化 Protobuf 记录时的错误处理方式。这些错误可能由各种类型的格式错误的记录引起，包括记录的实际架构与 from_protobuf() 中提供的预期架构不匹配。
- 值：
  - FAILFAST（默认值）：遇到格式错误的记录且任务失败时，会引发错误。
  - PERMISSIVE：为格式错误的记录返回 NULL。请谨慎使用此选项，因为它可能导致丢弃许多记录。当源中的一小部分记录不正确时，这非常有用。
recursive.fields.max.depth：添加对递归字段的支持。 Spark SQL 架构不支持递归字段。未指定此选项时，不允许递归字段。为了在 Protobuf 中支持递归字段，需要将该字段扩展到指定的深度。
- 值：
  - -1 （默认值）：不允许递归字段。
  - 0：丢弃递归字段。
  - 1：允许单个级别的递归。
  - [2-10]：指定多级递归的阈值，最多为 10 级。
    
    将值设置为大于 0 可以通过将嵌套字段扩展到配置的深度来允许递归字段。不允许设置大于 10 的值，以避免无意中创建非常大的架构。如果 Protobuf 消息的深度超出了配置的限制，则返回的 Spark 结构将在超出递归限制后被截断。
- 示例：假设有一个具有以下递归字段的 Protobuf：
```
message Person { string name = 1; Person friend = 2; }
```
  下面列出了此设置具有不同值的结束架构：
  - 选项设置为 1：STRUCT<name: STRING>
  - 选项设置为 2：STRUCT<name STRING, friend: STRUCT<name: STRING>>
  - 选项设置为 3：STRUCT<name STRING, friend: STRUCT<name STRING, friend: STRUCT<name: STRING>>>
convert.any.fields.to.json：此选项可用于将 Protobuf Any 字段转换为 JSON。应谨慎启用此功能。 JSON 转换和处理效率低下。此外，JSON 字符串字段会丢失 Protobuf 架构安全性，使下游处理容易出错。
- 值：
  - False（默认值）：在运行时，此类通配符字段可以以二进制数据的形式包含任意 Protobuf 消息。默认情况下，此类字段的处理方式类似于普通 Protobuf 消息。它有两个架构为 (STRUCT<type_url: STRING, value: BINARY>) 的字段。默认情况下，不会以任何方式解释二进制 value 字段。但在实际操作中，二进制数据在一些应用程序中可能不方便使用。
  - True：通过将此值设置为 True，可在运行时将 Any 字段转换为 JSON 字符串。使用此选项，将分析二进制文件，并将 Protobuf 消息反序列化为 JSON 字符串。
- 示例：假设有两个定义如下的 Protobuf 类型：
```
message ProtoWithAny {
   string event_name = 1;
   google.protobuf.Any details = 2;
}

message Person {
   string name = 1;
   int32 id = 2;
}
```
  启用此选项后，from_protobuf("col", messageName ="ProtoWithAny") 的架构为：STRUCT<event_name: STRING, details: STRING>。
  
  在运行时，如果 details 字段包含 Person Protobuf 消息，则返回的值如下所示：('click', '{"@type":"type.googleapis.com/...ProtoWithAny","name":"Mario","id":100}')。
- 要求：
  - Any 字段中使用的所有可能的 Protobuf 类型的定义应在传递给 from_protobuf() 的 Protobuf 描述符文件中提供。
  - 如果找不到 Any Protobuf，则会导致该记录出错。
  - Schema-registry 目前不支持此功能。
emit.default.values：在将 Protobuf 反序列化为 Spark 结构时，启用零值呈现字段。应谨慎使用此选项。通常不建议依赖语义中的这种细微差异。
- 值
  - False（默认值）：当序列化 Protobuf 中的字段为空时，Spark 结构中生成的字段默认为 null。不启用此选项并将 null 视为默认值会更简单。
  - True：启用此选项后，会用相应的默认值填充这些字段。
- 示例：假设以下 Protobuf 的 Protobuf 构造类似于 Person(age=0, middle_name="")：
```
syntax = "proto3";

message Person {
   string name = 1;
   int64 age = 2;
   optional string middle_name = 3;
   optional int64 salary = 4;
}
```
  - 如果此选项设置为 False，则调用 from_protobuf() 后的 Spark 结构将全部为 null：{"name": null, "age": null, "middle_name": "", "salary": null}。即使设置了两个字段（age 和 middle_name）的值，Protobuf 也不以有线格式包含它们，因为它们是默认值。
  - 如果此选项设置为 True，则调用 from_protobuf() 后的 Spark 结构将为：{"name": "", "age": 0, "middle_name": "", "salary": null}。 salary 字段保留为 null，因为它被显式声明为 optional，并且未在输入记录中设置。
enums.as.ints：启用后，Protobuf 中的枚举字段在 Spark 中呈现为整数字段。
- 值
  - False（默认值）
  - True：启用后，Protobuf 中的枚举字段在 Spark 中呈现为整数字段。
- 示例：考虑以下 Protobuf：
```
syntax = "proto3";

message Person {
   enum Job {
     NONE = 0;
     ENGINEER = 1;
     DOCTOR = 2;
     NURSE = 3;
   }
   Job job = 1;
}
```
  给定一条类似 Person(job = ENGINEER) 的 Protobuf 消息：
  - 禁用此选项后，相应的 Spark 结构将为 {"job": "ENGINEER"}。
  - 启用此选项后，相应的 Spark 结构将为 {"job": 1}。
  请注意，这些字段的架构在每种情况下都是不同的（整数而不是默认字符串）。此类更改可能会影响下游表的架构。

架构注册表选项

将架构注册表与 Protobuf 函数一起使用时，以下架构注册表选项是相关的。

schema.registry.subject
- 必须
- 指定架构注册表中架构的主题，例如“client-event”
schema.registry.address
- 必须
- 架构注册表的 URL，例如 https://schema-registry.example.com:8081
schema.registry.protobuf.name
- 可选
- 默认：<NONE>。
- 主题的 schema-registry 条目可以包含多个 Protobuf 定义，就像单个 proto 文件一样。如果未指定此选项，则第一个 Protobuf 用于架构。当 Protobuf 消息不是条目中的第一个消息时，请指定该消息的名称。例如，假设一个条目有两个 Protobuf 定义：依次是“Person”和“Location”。如果流对应于“Location”而不是“Person”，请将此选项设置为“Location”（或其全名，包括包“com.example.protos.Location”）。
schema.registry.schema.evolution.mode
- 默认值：“restart”。
- 支持的模式：
  - “restart”
  - “none”
- 此选项为 from_protobuf() 设置架构演变模式。在查询开始时，Spark 会记录给定主题的最新 schema-id。这可确定 from_protobuf() 的架构。查询启动后，可能会将新架构发布到架构注册表。当在传入记录中发现较新的 schema-id 时，它表明架构发生了更改。此选项确定如何处理此类架构更改：
  - restart（默认值）：在发现较新的 schema-id 时触发 UnknownFieldException。这会终止查询。 Databricks 建议将作业配置为在查询失败时重启，以获取架构更改。
  - none：忽略 schema-id 更改。具有较新 schema-id 的记录使用在查询开始时观察到的同一架构进行分析。较新的 Protobuf 定义应向后兼容，并忽略新字段。
confluent.schema.registry.<schema-registy-client-option>
- 可选
- Schema-registry 使用 Confluent 架构注册表客户端连接到 Confluent schema-registry。可以使用前缀“confluent.schema.registry”指定客户端支持的任何配置选项。例如，以下两个设置提供“USER_INFO”身份验证凭据：
  - “confluent.schema.registry.basic.auth.credentials.source”：‘USER_INFO’
  - “confluent.schema.registry.basic.auth.user.info”：“<KEY> : <SECRET>”

通过

读取和写入协议缓冲区

如何反序列化和序列化协议缓冲区

Python

Scala

将 protobuf 与 Confluent 架构注册表配合使用

Python

Scala

向外部 Confluent 架构注册表进行身份验证

Python

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Unity 目录卷中使用信任存储和密钥存储文件

Python

Scala

将 Protobuf 与描述符文件配合使用

Python

Scala

Protobuf 函数中支持的选项

架构注册表选项

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