通过运行 Azure Databricks 中的 Python 活动转换数据

项目
08/13/2024

适用于： Azure 数据工厂 Azure Synapse Analytics

提示

试用 Microsoft Fabric 中的数据工厂，这是一种适用于企业的一站式分析解决方案。 Microsoft Fabric 涵盖从数据移动到数据科学、实时分析、商业智能和报告的所有内容。了解如何免费开始新的试用！

管道中的 Azure Databricks Python 活动在 Azure Databricks 群集中运行 Python 文件。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。

使用 UI 将 Azure Databricks 的 Python 活动添加到管道

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

在“管道活动”窗格中搜索“Python”，然后将“Python”活动拖到管道画布上。
在画布上选择新的 Python 活动（如果尚未选择）。
选择“Azure Databricks”选项卡，选择或创建将执行 Python 活动的新 Azure Databricks 链接服务。
选择“设置”选项卡并指定 Azure Databricks 中要执行的 Python 文件的路径、要传递的可选参数以及要安装在群集上以执行作业的任何其他库。

Databricks Python 活动定义

下面是 Databricks Python 活动的示例 JSON 定义：

{
    "activity": {
        "name": "MyActivity",
        "description": "MyActivity description",
        "type": "DatabricksSparkPython",
        "linkedServiceName": {
            "referenceName": "MyDatabricksLinkedService",
            "type": "LinkedServiceReference"
        },
        "typeProperties": {
            "pythonFile": "dbfs:/docs/pi.py",
            "parameters": [
                "10"
            ],
            "libraries": [
                {
                    "pypi": {
                        "package": "tensorflow"
                    }
                }
            ]
        }
    }
}

Databricks Python 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 Python 活动，活动类型是 DatabricksSparkPython。	是
linkedServiceName	Databricks 链接服务的名称，Python 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
pythonFile	要执行的 Python 文件的 URI。仅支持 DBFS 路径。	是
parameters	将传递到 Python 文件的命令行参数。这是一个字符串数组。	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	否

databricks 活动支持的库

在以上 Databricks 活动定义中，指定这些库类型：jar、egg、maven、pypi、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，请参阅库类型的 Databricks 文档。

如何上传 Databricks 中的库

可以使用工作区 UI：

使用 Databricks 工作区 UI
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：

按照使用 Databricks CLI 复制库操作
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

通过