适用于 Apache Spark 的 Azure 数据资源管理器连接器

Apache Spark 是用于大规模数据处理的统一分析引擎。 Azure 数据资源管理器是一个快速、完全托管的数据分析服务，可用于实时分析大量数据。

适用于 Spark 的 Kusto 连接器是可在任何 Spark 群集上运行的开放源代码项目。 它实现了用于跨 Azure 数据资源管理器和 Spark 群集移动数据的数据源和数据接收器。 使用 Azure 数据资源管理器和 Apache Spark，可以构建面向数据驱动型方案的可缩放快速应用程序。 例如，机器学习 (ML)、提取-转换-加载 (ETL) 和 Log Analytics。 有了此连接器，Azure 数据资源管理器变成了标准 Spark 源和接收器操作（例如写入、读取和 writeStream）的有效数据存储。

可以通过排队引入或流式引入写入 Azure 数据资源管理器。 从 Azure 数据资源管理器中读取支持列删除和谓词下推，这可在 Azure 数据资源管理器中筛选数据，从而减少传输的数据量。

本主题介绍了如何安装和配置 Azure 数据资源管理器 Spark 连接器，以及如何在 Azure 数据资源管理器与 Apache Spark 群集之间移动数据。

先决条件

• Azure 订阅。 创建 Azure 帐户。
• Azure 数据资源管理器群集和数据库。 创建群集和数据库。
• Spark 群集
• 安装连接器库：
  • Spark 2.4+Scala 2.11 或 Spark 3+scala 2.12 的预生成库
  • Maven 存储库
• 已安装 Maven 3.x

如何生成 Spark 连接器

从版本 2.3.0 开始，我们引入了新的项目 ID，替换 spark-kusto-connector：针对 Spark 3.x 和 Scala 2.12 的 kusto-spark_3.0_2.12。

生成先决条件

1. 参考此源来生成 Spark 连接器。

2. 对于使用 Maven 项目定义的 Scala 和 Java 应用程序，将应用程序与最新项目链接。 在 Maven Central 上查找最新项目。

   For more information, see [https://mvnrepository.com/artifact/com.microsoft.azure.kusto/kusto-spark_3.0_2.12](https://mvnrepository.com/artifact/com.microsoft.azure.kusto/kusto-spark_3.0_2.12).
   
   

3. 如果使用的不是预生成库，则需要安装依赖项中列出的库，包括以下 Kusto Java SDK 库。 若要查找要安装的正确版本，请查看相关版本的 pom：

   • Kusto 数据客户端
   • Kusto 引入客户端

   1. 生成 jar 并运行所有测试：

      mvn clean package -DskipTests
      

   2. 生成 jar，运行所有测试，并将 jar 安装到本地 Maven 存储库：

      mvn clean install -DskipTests
      

有关详细信息，请参阅连接器用法。

Spark 群集设置

1. 根据 Azure Databricks 群集 Spark 3.0.1 和 Scala 2.12，配置以下 Spark 群集设置：

   

2. 从 Maven 安装最新 spark-kusto-connector 库：

   

3. 验证是否已安装所有必需的库：

   

4. 使用 JAR 文件进行安装时，请验证是否已安装其他依赖项：

   

身份验证

使用 Kusto Spark 连接器，可以通过下列其中一个方法使用 Microsoft Entra ID 进行身份验证：

• Microsoft Entra 应用程序
• Microsoft Entra 访问令牌
• 设备身份验证（适用于非生产方案）
• Azure Key Vault 若要访问 Key Vault 资源，请安装 azure-keyvault 包并提供应用程序凭据。

Microsoft Entra 应用程序身份验证

Microsoft Entra 应用程序身份验证是最简单且最常用的身份验证方法，建议将其用于 Kusto Spark 连接器。

1. 通过 Azure CLI 登录到你的 Azure 订阅。 然后在浏览器中进行身份验证。

   az login
   

2. 选择要托管主体的订阅。 当你有多个订阅时，此步骤是必需的。

   az account set --subscription YOUR_SUBSCRIPTION_GUID
   

3. 创建服务主体。 在此示例中，服务主体名为 my-service-principal。

   az ad sp create-for-rbac -n "my-service-principal" --role Contributor --scopes /subscriptions/{SubID}
   

4. 从返回的 JSON 数据中复制 appId、password、tenant 供将来使用。

   {
     "appId": "1234abcd-e5f6-g7h8-i9j0-1234kl5678mn",
     "displayName": "my-service-principal",
     "name": "my-service-principal",
     "password": "1234abcd-e5f6-g7h8-i9j0-1234kl5678mn",
     "tenant": "1234abcd-e5f6-g7h8-i9j0-1234kl5678mn"
   }
   

现已创建了 Microsoft Entra 应用程序和服务主体。

Spark 连接器使用以下 Entra 应用属性进行身份验证：

Kusto 权限

根据要执行的 Spark 操作，在 Kusto 端授予以下权限。

有关主体角色的详细信息，请参阅“基于角色的访问控制”。 有关如何管理安全角色，请参阅安全角色管理。

Spark 接收器：写入 Kusto

1. 设置接收器参数：

   val KustoSparkTestAppId = dbutils.secrets.get(scope = "KustoDemos", key = "KustoSparkTestAppId")
   val KustoSparkTestAppKey = dbutils.secrets.get(scope = "KustoDemos", key = "KustoSparkTestAppKey")
   
   val appId = KustoSparkTestAppId
   val appKey = KustoSparkTestAppKey
   val authorityId = "72f988bf-86f1-41af-91ab-2d7cd011db47" // Optional - defaults to microsoft.com
   val cluster = "Sparktest.chinaeast2"
   val database = "TestDb"
   val table = "StringAndIntTable"
   

2. 将 Spark 数据帧分批写入 Kusto 群集：

   import com.microsoft.kusto.spark.datasink.KustoSinkOptions
   import org.apache.spark.sql.{SaveMode, SparkSession}
   
   df.write
     .format("com.microsoft.kusto.spark.datasource")
     .option(KustoSinkOptions.KUSTO_CLUSTER, cluster)
     .option(KustoSinkOptions.KUSTO_DATABASE, database)
     .option(KustoSinkOptions.KUSTO_TABLE, "Demo3_spark")
     .option(KustoSinkOptions.KUSTO_AAD_APP_ID, appId)
     .option(KustoSinkOptions.KUSTO_AAD_APP_SECRET, appKey)
     .option(KustoSinkOptions.KUSTO_AAD_AUTHORITY_ID, authorityId)
     .option(KustoSinkOptions.KUSTO_TABLE_CREATE_OPTIONS, "CreateIfNotExist")
     .mode(SaveMode.Append)
     .save()  
   

   或者使用简化的语法：

   import com.microsoft.kusto.spark.datasink.SparkIngestionProperties
   import com.microsoft.kusto.spark.sql.extension.SparkExtension._
   
   val sparkIngestionProperties = Some(new SparkIngestionProperties()) // Optional, use None if not needed
   df.write.kusto(cluster, database, table, conf, sparkIngestionProperties)
   

3. 写入流数据：

   import org.apache.spark.sql.streaming.Trigger
   import java.util.concurrent.TimeUnit
   import java.util.concurrent.TimeUnit
   import org.apache.spark.sql.streaming.Trigger
   
   // Set up a checkpoint and disable codeGen. 
   spark.conf.set("spark.sql.streaming.checkpointLocation", "/FileStore/temp/checkpoint")
   
   // Write to a Kusto table from a streaming source
   val kustoQ = df
     .writeStream
     .format("com.microsoft.kusto.spark.datasink.KustoSinkProvider")
     .options(conf) 
     .trigger(Trigger.ProcessingTime(TimeUnit.SECONDS.toMillis(10))) // Sync this with the ingestionBatching policy of the database
     .start()
   

Spark 源：从 Kusto 读取

1. 读取少量数据时，可以定义数据查询：

   import com.microsoft.kusto.spark.datasource.KustoSourceOptions
   import org.apache.spark.SparkConf
   import org.apache.spark.sql._
   import com.microsoft.azure.kusto.data.ClientRequestProperties
   
   val query = s"$table | where (ColB % 1000 == 0) | distinct ColA"
   val conf: Map[String, String] = Map(
         KustoSourceOptions.KUSTO_AAD_APP_ID -> appId,
         KustoSourceOptions.KUSTO_AAD_APP_SECRET -> appKey
       )
   
   val df = spark.read.format("com.microsoft.kusto.spark.datasource").
     options(conf).
     option(KustoSourceOptions.KUSTO_QUERY, query).
     option(KustoSourceOptions.KUSTO_DATABASE, database).
     option(KustoSourceOptions.KUSTO_CLUSTER, cluster).
     load()
   
   // Simplified syntax flavor
   import com.microsoft.kusto.spark.sql.extension.SparkExtension._
   
   val cpr: Option[ClientRequestProperties] = None // Optional
   val df2 = spark.read.kusto(cluster, database, query, conf, cpr)
   display(df2)
   

2. 可选：如果你提供暂时性 Blob 存储（而不是 Kusto），则由调用方负责创建 Blob。 这包括预配存储、轮换访问密钥以及删除暂时性项目。 KustoBlobStorageUtils 模块包含用于以下用途的帮助程序函数：基于帐户和容器坐标以及帐户凭据（或基于具有写入、读取和列出权限的完整 SAS URL）删除 Blob。 当不再需要相应的 RDD 时，每个事务会将暂时性 blob 项目存储在一个单独的目录中。 此目录是作为 Spark 驱动程序节点上报告的读取事务信息日志的一部分捕获的。

   // Use either container/account-key/account name, or container SaS
   val container = dbutils.secrets.get(scope = "KustoDemos", key = "blobContainer")
   val storageAccountKey = dbutils.secrets.get(scope = "KustoDemos", key = "blobStorageAccountKey")
   val storageAccountName = dbutils.secrets.get(scope = "KustoDemos", key = "blobStorageAccountName")
   // val storageSas = dbutils.secrets.get(scope = "KustoDemos", key = "blobStorageSasUrl")
   

   在上面的示例中，无法使用连接器接口访问 Key Vault；使用了一种更简单的方法，即使用 Databricks 机密。

3. 从 Kusto 读取。

   • 如果你提供暂时性 blob 存储，请如下所示从 Kusto 读取：

      val conf3 = Map(
           KustoSourceOptions.KUSTO_AAD_APP_ID -> appId,
           KustoSourceOptions.KUSTO_AAD_APP_SECRET -> appKey
           KustoSourceOptions.KUSTO_BLOB_STORAGE_SAS_URL -> storageSas)
     val df2 = spark.read.kusto(cluster, database, "ReallyBigTable", conf3)
     
     val dfFiltered = df2
       .where(df2.col("ColA").startsWith("row-2"))
       .filter("ColB > 12")
       .filter("ColB <= 21")
       .select("ColA")
     
     display(dfFiltered)
     

   • 如果 Kusto 提供暂时性 blob 存储，请如下所示从 Kusto 读取：

     val conf3 = Map(
       KustoSourceOptions.KUSTO_AAD_CLIENT_ID -> appId,
       KustoSourceOptions.KUSTO_AAD_CLIENT_PASSWORD -> appKey)
     val df2 = spark.read.kusto(cluster, database, "ReallyBigTable", conf3)
     
     val dfFiltered = df2
       .where(df2.col("ColA").startsWith("row-2"))
       .filter("ColB > 12")
       .filter("ColB <= 21")
       .select("ColA")
     
     display(dfFiltered)
     

相关内容

• Kusto Spark 连接器 GitHub 存储库
• 请参阅 Scala 和 Python 的示例代码