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

Artículo
12/23/2024

适用于： Azure 数据工厂 Azure Synapse Analytics

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

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