编排笔记本并在笔记本中将代码模块化

了解如何协调笔记本并在笔记本中模块化代码。 请参阅示例并了解何时使用笔记本业务流程的替代方法。

下表比较了可用于在笔记本中编排笔记本和模块化代码的方法。

使用 %run 命令，可在笔记本中包含另一个笔记本。 可以通过 %run 将支持函数放在单独的笔记本中来模块化代码。 你还可以使用它来连接用于实现分析中的步骤的笔记本。 使用 %run 时，被调用的笔记本会立即执行，其中定义的函数和变量在调用笔记本中变为可用。

dbutils.notebook API 补充了%run，因为它能够接受参数传入笔记本并返回结果。 这使你可以生成包含依赖项的复杂工作流和管道。 例如，你可以获取目录中的文件列表，并将名称传递给另一个笔记本，而这在%run中是不可能的。 还可以基于返回值创建 if-then-else 工作流。

与 %run 不同，dbutils.notebook.run() 方法会启动一个新作业来运行笔记本。

与所有 dbutils API 一样，这些方法仅在 Python 和 Scala 中可用。 但可使用 dbutils.notebook.run() 调用 R 笔记本。

在此示例中，第一个笔记本定义了函数 reverse，该函数在你使用 %run magic 执行 shared-code-notebook 后将在第二个笔记本中可用。

由于这两个笔记本都位于工作区中的同一目录中，因此请使用前缀././shared-code-notebook来指示路径应当按照当前正在运行的笔记本进行解析。 可以将笔记本组织到目录中，例如 %run ./dir/notebook，或使用 %run /Users/username@organization.com/directory/notebook 等绝对路径。

运行笔记本并返回其退出值。 该方法会启动一个立即运行的临时作业。

在 dbutils.notebook API 中可用的方法为 run 和 exit。 参数和返回值都必须是字符串。

run(path: String, timeout_seconds: int, arguments: Map): String

参数 timeout_seconds 控制运行的超时（0 表示无超时）。 如果在指定时间内未完成，则调用 run 将引发异常。 如果 Azure Databricks 停机时间超过 10 分钟，笔记本运行将失败，而不考虑 timeout_seconds。

arguments 参数可设置目标笔记本的小组件值。 具体而言，如果正在运行的笔记本具有名为 A 的小组件，而且你将键值对 ("A": "B") 作为 arguments 参数的一部分传递给 run() 调用，则检索小组件 A 的值将返回 "B"。 可在 Databricks 小组件一文中找到有关创建和使用小组件的说明。

dbutils.notebook.run("notebook-name", 60, {"argument": "data", "argument2": "data2", ...})

dbutils.notebook.run("notebook-name", 60, Map("argument" -> "data", "argument2" -> "data2", ...))

本部分说明如何在笔记本之间传递结构化数据。

# Example 1 - returning data through temporary views.
# You can only return one string using dbutils.notebook.exit(), but since called notebooks reside in the same JVM, you can
# return a name referencing data stored in a temporary view.

## In callee notebook
spark.range(5).toDF("value").createOrReplaceGlobalTempView("my_data")
dbutils.notebook.exit("my_data")

## In caller notebook
returned_table = dbutils.notebook.run("LOCATION_OF_CALLEE_NOTEBOOK", 60)
global_temp_db = spark.conf.get("spark.sql.globalTempDatabase")
display(table(global_temp_db + "." + returned_table))

# Example 2 - returning data through DBFS.
# For larger datasets, you can write the results to DBFS and then return the DBFS path of the stored data.

## In callee notebook
dbutils.fs.rm("/tmp/results/my_data", recurse=True)
spark.range(5).toDF("value").write.format("parquet").save("dbfs:/tmp/results/my_data")
dbutils.notebook.exit("dbfs:/tmp/results/my_data")

## In caller notebook
returned_table = dbutils.notebook.run("LOCATION_OF_CALLEE_NOTEBOOK", 60)
display(spark.read.format("parquet").load(returned_table))

# Example 3 - returning JSON data.
# To return multiple values, you can use standard JSON libraries to serialize and deserialize results.

## In callee notebook
import json
dbutils.notebook.exit(json.dumps({
  "status": "OK",
  "table": "my_data"
}))

## In caller notebook
import json

result = dbutils.notebook.run("LOCATION_OF_CALLEE_NOTEBOOK", 60)
print(json.loads(result))

// Example 1 - returning data through temporary views.
// You can only return one string using dbutils.notebook.exit(), but since called notebooks reside in the same JVM, you can
// return a name referencing data stored in a temporary view.

/** In callee notebook */
sc.parallelize(1 to 5).toDF().createOrReplaceGlobalTempView("my_data")
dbutils.notebook.exit("my_data")

/** In caller notebook */
val returned_table = dbutils.notebook.run("LOCATION_OF_CALLEE_NOTEBOOK", 60)
val global_temp_db = spark.conf.get("spark.sql.globalTempDatabase")
display(table(global_temp_db + "." + returned_table))

// Example 2 - returning data through DBFS.
// For larger datasets, you can write the results to DBFS and then return the DBFS path of the stored data.

/** In callee notebook */
dbutils.fs.rm("/tmp/results/my_data", recurse=true)
sc.parallelize(1 to 5).toDF().write.format("parquet").save("dbfs:/tmp/results/my_data")
dbutils.notebook.exit("dbfs:/tmp/results/my_data")

/** In caller notebook */
val returned_table = dbutils.notebook.run("LOCATION_OF_CALLEE_NOTEBOOK", 60)
display(sqlContext.read.format("parquet").load(returned_table))

// Example 3 - returning JSON data.
// To return multiple values, use standard JSON libraries to serialize and deserialize results.

/** In callee notebook */

// Import jackson json libraries
import com.fasterxml.jackson.module.scala.DefaultScalaModule
import com.fasterxml.jackson.module.scala.experimental.ScalaObjectMapper
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper

// Create a json serializer
val jsonMapper = new ObjectMapper with ScalaObjectMapper
jsonMapper.registerModule(DefaultScalaModule)

// Exit with json
dbutils.notebook.exit(jsonMapper.writeValueAsString(Map("status" -> "OK", "table" -> "my_data")))

/** In caller notebook */

// Import jackson json libraries
import com.fasterxml.jackson.module.scala.DefaultScalaModule
import com.fasterxml.jackson.module.scala.experimental.ScalaObjectMapper
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper

// Create a json serializer
val jsonMapper = new ObjectMapper with ScalaObjectMapper
jsonMapper.registerModule(DefaultScalaModule)

val result = dbutils.notebook.run("LOCATION_OF_CALLEE_NOTEBOOK", 60)
println(jsonMapper.readValue[Map[String, String]](result))

本部分说明如何处理错误。

# Errors throw a WorkflowException.

def run_with_retry(notebook, timeout, args = {}, max_retries = 3):
  num_retries = 0
  while True:
    try:
      return dbutils.notebook.run(notebook, timeout, args)
    except Exception as e:
      if num_retries > max_retries:
        raise e
      else:
        print("Retrying error", e)
        num_retries += 1

run_with_retry("LOCATION_OF_CALLEE_NOTEBOOK", 60, max_retries = 5)

// Errors throw a WorkflowException.

import com.databricks.WorkflowException

// Since dbutils.notebook.run() is just a function call, you can retry failures using standard Scala try-catch
// control flow. Here, we show an example of retrying a notebook a number of times.
def runRetry(notebook: String, timeout: Int, args: Map[String, String] = Map.empty, maxTries: Int = 3): String = {
  var numTries = 0
  while (true) {
    try {
      return dbutils.notebook.run(notebook, timeout, args)
    } catch {
      case e: WorkflowException if numTries < maxTries =>
        println("Error, retrying: " + e)
    }
    numTries += 1
  }
  "" // not reached
}

runRetry("LOCATION_OF_CALLEE_NOTEBOOK", timeout = 60, maxTries = 5)

可使用标准 Scala 和 Python 构造同时运行多个笔记本，如 Thread（Scala 和 Python）和 Future（Scala 和 Python）。 示例笔记本演示了如何使用这些构造。

1. 下载以下 4 个笔记本。 这些笔记本是以 Scala 编写的。

2. 将笔记本导入工作区中的单个文件夹。

3. 运行“Run concurrently”笔记本。

获取笔记本

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