Carregar dados do Armazenamento do Azure Data Lake

Este artigo descreve como integrar dados a um novo espaço de trabalho do Azure Databricks a partir do Armazenamento do Azure Data Lake. Você aprenderá como acessar com segurança os dados de origem em um local de armazenamento de objetos na nuvem que corresponde a um volume do Catálogo Unity (recomendado) ou a um local externo do Catálogo Unity. Em seguida, você aprenderá como ingerir os dados incrementalmente em uma tabela gerenciada pelo Unity Catalog usando o Auto Loader com Lakeflow Spark Declarative Pipelines.

Antes de começar

Se você não for um administrador, este artigo pressupõe que um administrador tenha fornecido o seguinte:

• Acesso a um espaço de trabalho do Azure Databricks com o Unity Catalog habilitado. Para obter mais informações, consulte Introdução ao catálogo Unity.

• A permissão READ VOLUME no volume externo do Catálogo Unity ou a permissão READ FILES no local externo do Catálogo Unity que corresponde ao local de armazenamento em nuvem que contém os dados de origem. Para obter mais informações, consulte Conceder permissões em um local externo

• O percurso para os dados de origem.

  Exemplo de caminho de volume: /Volumes/<catalog>/<schema>/<volume>/<path>/<folder>

  Caminho de localização externa, exemplo: abfss://<container>@<storage-account>.dfs.core.windows.net/<folder>

• Os privilégios USE SCHEMA e CREATE TABLE no esquema em que pretendes carregar dados.

• Permissão de criação de cluster ou acesso a uma política de cluster que define um cluster de pipeline (cluster_type campo definido como dlt).

  Se o caminho para os dados de origem for um caminho de volume, o cluster deverá executar o Databricks Runtime 13.3 LTS ou superior.

Etapa 1: Criar um cluster

Para criar um cluster, faça o seguinte:

1. Entre no seu espaço de trabalho do Azure Databricks.
2. Na barra lateral, clique em Novo>Cluster.
3. Na interface do usuário dos clusters, especifique um nome exclusivo para o cluster.
4. Se o caminho para os dados de origem for um caminho de volume, para a versão de tempo de execução do Databricks Runtime, selecione 13.2 ou superior.
5. Clique em Criar cluster.

Etapa 2: Criar um bloco de anotações de exploração de dados

Esta seção descreve como criar um bloco de anotações de exploração de dados para que você possa entender seus dados antes de criar seu pipeline de dados.

1. Na barra lateral, clique em +Novo>Notebook.

   O bloco de anotações é anexado automaticamente ao último cluster usado (neste caso, o cluster criado na Etapa 1: Criar um cluster).

2. Introduza um nome para o bloco de notas.

3. Clique no botão 'Idioma' e, em seguida, selecione Python ou SQL no menu suspenso. Python é selecionada por padrão.

4. Para confirmar o acesso aos dados de origem no ADLS, cole o seguinte código numa célula do bloco de notas, clique em e depois clique em Executar Célula.

   SQL

   LIST '<path-to-source-data>'
   

   Python

   %fs ls '<path-to-source-data>'
   

   Substitua <path-to-source-data> pelo caminho para o diretório que contém seus dados.

   Isso exibe o conteúdo do diretório que contém o conjunto de dados.

5. Para exibir uma amostra dos registos para entender melhor o conteúdo e o formato de cada registo, cole o seguinte em uma célula do bloco de notas, clique no e depois clique em Executar Célula.

   SQL

   SELECT * from read_files('<path-to-source-data>', format => '<file-format>') LIMIT 10
   

   Python

   spark.read.format('<file-format>').load('<path-to-source-data>').limit(10).display()
   

   Substitua os seguintes valores:

   • <file-format>: Um formato de ficheiro suportado. Consulte Opções de formato de arquivo.
   • <path to source data>: O caminho para um arquivo no diretório que contém seus dados.

   Isso exibe os dez primeiros registros do arquivo especificado.

Etapa 3: Ingerir dados brutos

Para ingerir dados brutos, faça o seguinte:

1. Na barra lateral, clique em Novo>Bloco de Notas.

   O bloco de anotações é anexado automaticamente ao último cluster usado (neste caso, o cluster criado anteriormente neste artigo).

2. Introduza um nome para o bloco de notas.

3. Clique no botão 'Idioma' e, em seguida, selecione Python ou SQL no menu suspenso. Python é selecionada por padrão.

4. Cole o seguinte código em uma célula do bloco de anotações:

   SQL

   CREATE OR REFRESH STREAMING TABLE
     <table-name>
   AS SELECT
     *
   FROM
     STREAM read_files(
       '<path-to-source-data>',
       format => '<file-format>'
     )
   

   Python

   @dp.table(table_properties={'quality': 'bronze'})
   def <table-name>():
     return (
        spark.readStream.format('cloudFiles')
        .option('cloudFiles.format', '<file-format>')
        .load(f'{<path-to-source-data>}')
    )
   

   Substitua os seguintes valores:

   • <table-name>: Um nome para a tabela que conterá os registros ingeridos.
   • <path-to-source-data>: O caminho para a sua fonte de dados.
   • <file-format>: Um formato de ficheiro suportado. Consulte Opções de formato de arquivo.

Etapa 4: Criar e publicar um pipeline

Para criar um pipeline e publicá-lo no Unity Catalog, faça o seguinte:

1. No espaço de trabalho, clique no Jobs & Pipelines na barra lateral.
2. Em Novo, clique em Pipeline ETL.
3. Insira um nome para o seu pipeline.
4. Para modo Pipeline, selecione Acionado.
5. Em Código-fonte, selecione o bloco de anotações que contém o código-fonte do pipeline.
6. Em Destino, selecione Catálogo Unity.
7. Para garantir que a sua tabela seja gerida pelo Unity Catalog e que qualquer utilizador com acesso ao esquema pai possa efetuar consultas, selecione um Catálogo e um Esquema Alvo nas listas pendentes.
8. Se você não tiver permissão de criação de cluster, selecione uma política de cluster que ofereça suporte a Lakeflow Spark Declarative Pipelines na lista suspensa.
9. Em Avançado, defina o Canal como Visualização.
10. Aceite todos os outros valores padrão e clique em Criar.

Etapa 5: Agendar a linha de processamento

Para programar a execução, siga os passos abaixo:

1. No espaço de trabalho, clique no Jobs & Pipelines na barra lateral.
2. Clique no nome do pipeline que você deseja agendar.
3. Clique em Agendar>Adicionar uma agenda.
4. Em Nome do trabalho, insira um nome para o trabalho.
5. Defina o cronograma como Agendado.
6. Especifique o período, a hora de início e o fuso horário.
7. Configure um ou mais endereços de e-mail para receber alertas sobre início, sucesso ou falha do pipeline.
8. Clique em Criar.

Próximos passos

• Conceda aos usuários acesso à nova tabela. Para obter mais informações, consulte privilégios do Catálogo Unity e objetos securáveis.
• Os utilizadores com acesso à nova tabela agora podem consultar a tabela num notebook ou usar o Databricks SQL editor.