运行 Batch Unity 目录 Python UDF 或 PySpark UDF 时,使用 TaskContext PySpark API 获取上下文信息。
例如,上下文信息(如用户的标识和群集标记)可以验证用户的标识以访问外部服务。
Databricks Runtime 版本 16.3 及更高版本支持 TaskContext。
以下 UDF 类型支持 TaskContext:
选择一个选项卡以查看 PySpark UDF 或 Batch Unity 目录 Python UDF 的 TaskContext 示例。
以下 PySpark UDF 示例打印用户的上下文:
@udf
def log_context():
import json
from pyspark.taskcontext import TaskContext
tc = TaskContext.get()
# Returns current user executing the UDF
session_user = tc.getLocalProperty("user")
# Returns cluster tags
tags = dict(item.values() for item in json.loads(tc.getLocalProperty("spark.databricks.clusterUsageTags.clusterAllTags ") or "[]"))
# Returns current version details
current_version = {
"dbr_version": tc.getLocalProperty("spark.databricks.clusterUsageTags.sparkVersion"),
"dbsql_version": tc.getLocalProperty("spark.databricks.clusterUsageTags.dbsqlVersion")
}
return {
"user": session_user,
"job_group_id": job_group_id,
"tags": tags,
"current_version": current_version
}
以下 Batch Unity Catalog Python UDF 示例通过服务凭证获取用户身份,并调用 AWS Lambda 函数:
%sql
CREATE OR REPLACE FUNCTION main.test.call_lambda_func(data STRING, debug BOOLEAN) RETURNS STRING LANGUAGE PYTHON
PARAMETER STYLE PANDAS
HANDLER 'batchhandler'
CREDENTIALS (
`batch-udf-service-creds-example-cred` DEFAULT
)
AS $$
import boto3
import json
import pandas as pd
import base64
from pyspark.taskcontext import TaskContext
def batchhandler(it):
# Automatically picks up DEFAULT credential:
session = boto3.Session()
client = session.client("lambda", region_name="us-west-2")
# Can propagate TaskContext information to lambda context:
user_ctx = {"custom": {"user": TaskContext.get().getLocalProperty("user")}}
for vals, is_debug in it:
payload = json.dumps({"values": vals.to_list(), "is_debug": bool(is_debug[0])})
res = client.invoke(
FunctionName="HashValuesFunction",
InvocationType="RequestResponse",
ClientContext=base64.b64encode(json.dumps(user_ctx).encode("utf-8")).decode(
"utf-8"
),
Payload=payload,
)
response_payload = json.loads(res["Payload"].read().decode("utf-8"))
if "errorMessage" in response_payload:
raise Exception(str(response_payload))
yield pd.Series(response_payload["values"])
$$;
注册 UDF 后调用它:
SELECT main.test.call_lambda_func(data, false)
FROM VALUES
('abc'),
('def')
AS t(data)
该方法 TaskContext.getLocalProperty()
具有以下属性键:
属性键 | 说明 | 示例用法 |
---|---|---|
user |
当前正在执行 UDF 的用户 | tc.getLocalProperty("user") -> "alice" |
spark.jobGroup.id |
与当前 UDF 关联的 Spark 作业组 ID | tc.getLocalProperty("spark.jobGroup.id") -> "jobGroup-92318" |
spark.databricks.clusterUsageTags.clusterAllTags |
将元数据标签作为键值对,按照 JSON 字典格式的字符串形式进行分组。 | tc.getLocalProperty("spark.databricks.clusterUsageTags.clusterAllTags") -> [{"Department": "Finance"}] |
spark.databricks.clusterUsageTags.region |
工作区所在的区域 | tc.getLocalProperty("spark.databricks.clusterUsageTags.region") -> "us-west-2" |
accountId |
正在运行的上下文的 Databricks 帐户 ID | tc.getLocalProperty("accountId") -> "1234567890123456" |
orgId |
工作区 ID (DBSQL 上不可用) | tc.getLocalProperty("orgId") -> "987654321" |
spark.databricks.clusterUsageTags.sparkVersion |
群集的 Databricks Runtime 版本(在非 DBSQL 环境中) | tc.getLocalProperty("spark.databricks.clusterUsageTags.sparkVersion") -> "16.3" |
spark.databricks.clusterUsageTags.dbsqlVersion |
DBSQL 版本(在 DBSQL 环境中) | tc.getLocalProperty("spark.databricks.clusterUsageTags.dbsqlVersion") -> "2024.35" |