Transformación de datos en la nube mediante la actividad de Spark en Azure Data Factory

Artículo
10/03/2024

SE APLICA A: Azure Data Factory Azure Synapse Analytics

Sugerencia

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En este tutorial, se usa Azure PowerShell para crear una canalización de Data Factory que transforma los datos mediante la actividad de Spark y un servicio vinculado a HDInsight a petición. En este tutorial, realizará los siguientes pasos:

Creación de una factoría de datos.
Creación e implementación de servicios vinculados
Creación e implementación de una canalización
Inicio de la ejecución de una canalización.
Supervisión de la ejecución de la canalización

Si no tiene una suscripción a Azure, cree una cuenta gratuita antes de empezar.

Requisitos previos

Nota:

Se recomienda usar el módulo Azure Az de PowerShell para interactuar con Azure. Para comenzar, consulte Instalación de Azure PowerShell. Para más información sobre cómo migrar al módulo Az de PowerShell, consulte Migración de Azure PowerShell de AzureRM a Az.

Cuenta de Azure Storage. Debe crear un script de Python y un archivo de entrada y cargarlos en Azure Storage. La salida del programa Spark se almacena en esta cuenta de almacenamiento. El clúster de Spark a petición usa la misma cuenta de almacenamiento que el almacenamiento principal.
Azure PowerShell. Siga las instrucciones de Instalación y configuración de Azure PowerShell.

Carga del script de Python en la cuenta de Blob Storage

Cree un archivo de Python denominado WordCount_Spark.py con el siguiente contenido:

import sys
from operator import add

from pyspark.sql import SparkSession

def main():
    spark = SparkSession\
        .builder\
        .appName("PythonWordCount")\
        .getOrCreate()

    lines = spark.read.text("wasbs://adftutorial@<storageaccountname>.blob.core.windows.net/spark/inputfiles/minecraftstory.txt").rdd.map(lambda r: r[0])
    counts = lines.flatMap(lambda x: x.split(' ')) \
        .map(lambda x: (x, 1)) \
        .reduceByKey(add)
    counts.saveAsTextFile("wasbs://adftutorial@<storageaccountname>.blob.core.windows.net/spark/outputfiles/wordcount")

    spark.stop()

if __name__ == "__main__":
    main()

Reemplace <storageaccountname> por el nombre de la cuenta de Azure Storage. A continuación, guarde el archivo.
En Azure Blob Storage, cree un contenedor denominado adftutorial si no existe.
Cree una carpeta llamada spark.
Cree una subcarpeta denominada script en la carpeta spark.
Cargue el archivo WordCount_Spark.py a la subcarpeta script.

Carga del archivo de entrada

Cree un archivo denominado minecraftstory.txt con algo de texto. El programa Spark contará el número de palabras de este texto.
Cree una subcarpeta denominada inputfiles en la carpeta spark.
Cargue minecraftstory.txt a la subcarpeta inputfiles.

Creación de servicios vinculados

En esta sección, deberá crear dos servicios vinculados:

Un servicio vinculado a Azure Storage que vincule una cuenta de Azure Storage con la factoría de datos. Este almacenamiento lo usa el clúster HDInsight a petición. También contiene el script de Spark que se ejecutará.
Un servicio vinculado de HDInsight a petición. Azure Data Factory crea automáticamente un clúster de HDInsight, ejecuta el programa Spark y, luego, eliminar el clúster HDInsight después de estar inactivo durante un período de configuración previa.

Servicio vinculado de Azure Storage

Cree un archivo JSON con su editor preferido, copie la siguiente definición de JSON de un servicio vinculado de Azure Storage y, a continuación, guarde el archivo como MyStorageLinkedService.json.

{
    "name": "MyStorageLinkedService",
    "properties": {
      "type": "AzureStorage",
      "typeProperties": {
        "connectionString": "DefaultEndpointsProtocol=https;AccountName=<storageAccountName>;AccountKey=<storageAccountKey>"
      }
    }
}

Actualice <storageAccountName> y <storageAccountKey> con el nombre y la clave de su cuenta de Azure Storage.

Servicio vinculado de HDInsight a petición

Cree un archivo JSON con su editor preferido, copie la siguiente definición de JSON de un servicio vinculado de Azure HDInsight y, a continuación, guarde el archivo como MyOnDemandSparkLinkedService.json.

{
    "name": "MyOnDemandSparkLinkedService",
    "properties": {
      "type": "HDInsightOnDemand",
      "typeProperties": {
        "clusterSize": 2,
        "clusterType": "spark",
        "timeToLive": "00:15:00",
        "hostSubscriptionId": "<subscriptionID> ",
        "servicePrincipalId": "<servicePrincipalID>",
        "servicePrincipalKey": {
          "value": "<servicePrincipalKey>",
          "type": "SecureString"
        },
        "tenant": "<tenant ID>",
        "clusterResourceGroup": "<resourceGroupofHDICluster>",
        "version": "3.6",
        "osType": "Linux",
        "clusterNamePrefix":"ADFSparkSample",
        "linkedServiceName": {
          "referenceName": "MyStorageLinkedService",
          "type": "LinkedServiceReference"
        }
      }
    }
}

Actualice los valores de las siguientes propiedades en la definición de servicio vinculado:

hostSubscriptionId. Reemplace <subscriptionID> con el identificador de la suscripción de Azure. El clúster de HDInsight a petición se crea en esta suscripción de Azure.
tenant. Reemplace <tenantID> con el identificador de su inquilino de Azure.
servicePrincipalId, servicePrincipalKey. Reemplace <servicePrincipalID> y <servicePrincipalKey> por el id. y la clave de la entidad de servicio en Microsoft Entra ID. Esta entidad de servicio debe ser miembro del rol de colaborador de la suscripción o del grupo de recursos en el que se crea el clúster. Para obtener más información, consulte Creación de la aplicación y la entidad de servicio de Microsoft Entra. El Id. de entidad de servicio es equivalente al Id. de aplicación y una Clave de entidad de servicio es equivalente al valor de un Secreto de cliente.
clusterResourceGroup. Reemplace <resourceGroupOfHDICluster> por el nombre del grupo de recursos en el que se debe crear el clúster de HDInsight.

Nota

Azure HDInsight tiene limitaciones en el número total de núcleos que se pueden utilizar en cada región de Azure que admite. Para el servicio vinculado de HDInsight a petición, el clúster de HDInsight se creará en la misma ubicación que Azure Storage usó como almacenamiento principal. Asegúrese de que dispone de suficientes cuotas de núcleo para que el clúster se cree correctamente. Para obtener más información, consulte Configuración de clústeres en HDInsight con Hadoop, Spark, Kafka, etc.

Creación de una canalización

En este paso, se crea una canalización con una actividad de Spark. La actividad usa el ejemplo de recuento de palabras. Descargue el contenido desde esta ubicación si aún no lo ha hecho.

Cree un archivo JSON en el editor que prefiera, copie la siguiente definición de JSON de una definición de canalización y guárdela como MySparkOnDemandPipeline.json.

{
  "name": "MySparkOnDemandPipeline",
  "properties": {
    "activities": [
      {
        "name": "MySparkActivity",
        "type": "HDInsightSpark",
        "linkedServiceName": {
            "referenceName": "MyOnDemandSparkLinkedService",
            "type": "LinkedServiceReference"
        },
        "typeProperties": {
          "rootPath": "adftutorial/spark",
          "entryFilePath": "script/WordCount_Spark.py",
          "getDebugInfo": "Failure",
          "sparkJobLinkedService": {
            "referenceName": "MyStorageLinkedService",
            "type": "LinkedServiceReference"
          }
        }
      }
    ]
  }
}

Tenga en cuenta los siguientes puntos:

rootPathz apunta a la carpeta de Spark del contenedor adftutorial.
entryFilePath apunta al archivo WordCount_Spark.py de la subcarpeta de script de la carpeta de Spark.

Crear una factoría de datos

Ha creado el servicio vinculado y definiciones de canalización en archivos JSON. Ahora, vamos a crear una factoría de datos y a implementar el servicio vinculado y los archivos JSON de canalización mediante cmdlets de PowerShell. Ejecute los comandos de PowerShell siguientes uno por uno:

Establezca las variables una a una.

Nombre del grupo de recursos

$resourceGroupName = "ADFTutorialResourceGroup"

Nombre de factoría de datos. Debe ser único globalmente.

$dataFactoryName = "MyDataFactory09102017"

Nombre de la canalización

$pipelineName = "MySparkOnDemandPipeline" # Name of the pipeline

Inicie PowerShell. Mantenga Azure PowerShell abierto hasta el final de esta guía de inicio rápido. Si lo cierra y vuelve a abrirlo, deberá ejecutar los comandos de nuevo. Para una lista de las regiones de Azure en las que Data Factory está disponible actualmente, seleccione las regiones que le interesen en la página siguiente y expanda Análisis para poder encontrar Data Factory: Productos disponibles por región. Los almacenes de datos (Azure Storage, Azure SQL Database, etc.) y los procesos (HDInsight, etc.) que usa la factoría de datos pueden encontrarse en otras regiones.

Ejecute el siguiente comando y escriba el nombre de usuario y la contraseña que utiliza para iniciar sesión en Azure Portal:
```
Connect-AzAccount
```
Ejecute el siguiente comando para ver todas las suscripciones de esta cuenta:
```
Get-AzSubscription
```
Ejecute el comando siguiente para seleccionar la suscripción con la que desea trabajar. Reemplace SubscriptionId con el identificador de la suscripción de Azure:
```
Select-AzSubscription -SubscriptionId "<SubscriptionId>"    
```

Creación del grupo de recursos: ADFTutorialResourceGroup.

New-AzResourceGroup -Name $resourceGroupName -Location "East Us"

Cree la factoría de datos.

 $df = Set-AzDataFactoryV2 -Location EastUS -Name $dataFactoryName -ResourceGroupName $resourceGroupName

Ejecute el comando siguiente para ver la salida:

$df

Cambie a la carpeta donde creó los archivos JSON y ejecute el siguiente comando para implementar un servicio vinculado a Azure Storage:

Set-AzDataFactoryV2LinkedService -DataFactoryName $dataFactoryName -ResourceGroupName $resourceGroupName -Name "MyStorageLinkedService" -File "MyStorageLinkedService.json"

Ejecute el siguiente comando para implementar un servicio vinculado de Spark a petición:

Set-AzDataFactoryV2LinkedService -DataFactoryName $dataFactoryName -ResourceGroupName $resourceGroupName -Name "MyOnDemandSparkLinkedService" -File "MyOnDemandSparkLinkedService.json"

Ejecute el siguiente comando para implementar una canalización:

Set-AzDataFactoryV2Pipeline -DataFactoryName $dataFactoryName -ResourceGroupName $resourceGroupName -Name $pipelineName -File "MySparkOnDemandPipeline.json"

Inicio y supervisión de una ejecución de la canalización

Inicio de la ejecución de una canalización. También se captura el id. de ejecución de la canalización para poder realizar una supervisión en un futuro.
```
$runId = Invoke-AzDataFactoryV2Pipeline -DataFactoryName $dataFactoryName -ResourceGroupName $resourceGroupName -PipelineName $pipelineName  
```

Ejecute el script siguiente para comprobar continuamente el estado de ejecución de la canalización hasta que termine.

while ($True) {
    $result = Get-AzDataFactoryV2ActivityRun -DataFactoryName $dataFactoryName -ResourceGroupName $resourceGroupName -PipelineRunId $runId -RunStartedAfter (Get-Date).AddMinutes(-30) -RunStartedBefore (Get-Date).AddMinutes(30)

    if(!$result) {
        Write-Host "Waiting for pipeline to start..." -foregroundcolor "Yellow"
    }
    elseif (($result | Where-Object { $_.Status -eq "InProgress" } | Measure-Object).count -ne 0) {
        Write-Host "Pipeline run status: In Progress" -foregroundcolor "Yellow"
    }
    else {
        Write-Host "Pipeline '"$pipelineName"' run finished. Result:" -foregroundcolor "Yellow"
        $result
        break
    }
    ($result | Format-List | Out-String)
    Start-Sleep -Seconds 15
}

Write-Host "Activity `Output` section:" -foregroundcolor "Yellow"
$result.Output -join "`r`n"

Write-Host "Activity `Error` section:" -foregroundcolor "Yellow"
$result.Error -join "`r`n"

Este es el resultado de la ejecución de ejemplo:

Pipeline run status: In Progress
ResourceGroupName : ADFTutorialResourceGroup
DataFactoryName   : 
ActivityName      : MySparkActivity
PipelineRunId     : 94e71d08-a6fa-4191-b7d1-cf8c71cb4794
PipelineName      : MySparkOnDemandPipeline
Input             : {rootPath, entryFilePath, getDebugInfo, sparkJobLinkedService}
Output            : 
LinkedServiceName : 
ActivityRunStart  : 9/20/2017 6:33:47 AM
ActivityRunEnd    : 
DurationInMs      : 
Status            : InProgress
Error             :
…

Pipeline ' MySparkOnDemandPipeline' run finished. Result:
ResourceGroupName : ADFTutorialResourceGroup
DataFactoryName   : MyDataFactory09102017
ActivityName      : MySparkActivity
PipelineRunId     : 94e71d08-a6fa-4191-b7d1-cf8c71cb4794
PipelineName      : MySparkOnDemandPipeline
Input             : {rootPath, entryFilePath, getDebugInfo, sparkJobLinkedService}
Output            : {clusterInUse, jobId, ExecutionProgress, effectiveIntegrationRuntime}
LinkedServiceName : 
ActivityRunStart  : 9/20/2017 6:33:47 AM
ActivityRunEnd    : 9/20/2017 6:46:30 AM
DurationInMs      : 763466
Status            : Succeeded
Error             : {errorCode, message, failureType, target}

Activity Output section:
"clusterInUse": "https://ADFSparkSamplexxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx.azurehdinsight.net/"
"jobId": "0"
"ExecutionProgress": "Succeeded"
"effectiveIntegrationRuntime": "DefaultIntegrationRuntime (East US)"
Activity Error section:
"errorCode": ""
"message": ""
"failureType": ""
"target": "MySparkActivity"

Confirme que se haya creado una carpeta denominada outputfiles en la carpeta spark del contenedor adftutorial con la salida del programa de Spark.

La canalización de este ejemplo copia los datos de una ubicación a otra en una instancia de Azure Blob Storage. Ha aprendido a:

Creación de una factoría de datos.
Creación e implementación de servicios vinculados
Creación e implementación de una canalización
Inicio de la ejecución de una canalización.
Supervisión de la ejecución de la canalización

Pase al siguiente tutorial para obtener información sobre cómo puede transformar datos mediante la ejecución del script de Hive en un clúster de Azure HDInsight que se encuentra en una red virtual.

Tutorial: transformación de datos con Hive en Azure Virtual Network.

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Requisitos previos

Carga del script de Python en la cuenta de Blob Storage

Carga del archivo de entrada

Creación de servicios vinculados

Servicio vinculado de Azure Storage

Servicio vinculado de HDInsight a petición

Creación de una canalización

Crear una factoría de datos

Inicio y supervisión de una ejecución de la canalización

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Requisitos previos

Carga del script de Python en la cuenta de Blob Storage

Carga del archivo de entrada

Creación de servicios vinculados

Servicio vinculado de Azure Storage

Servicio vinculado de HDInsight a petición

Creación de una canalización

Crear una factoría de datos

Inicio y supervisión de una ejecución de la canalización

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