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Uso de paquetes externos con cuadernos de Jupyter Notebook en clústeres de Apache Spark en HDInsight

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Aprenda a configurar una instancia de Jupyter Notebook en clústeres de Apache Spark en HDInsight para usar paquetes maven externos de Apache aportados por la comunidad que no se incluyan listos para utilizarse en el clúster.

Puede buscar el repositorio de Maven para obtener una lista completa de los paquetes que están disponibles. También puede obtener una lista de paquetes disponibles de otras fuentes. Por ejemplo, dispone de la lista completa de los paquetes externos aportados por la comunidad en Spark Packages(Paquetes Spark).

En este artículo, aprenderá a utilizar el paquete spark-csv con Jupyter Notebook.

Requisitos previos

Uso de paquetes externos con cuadernos de Jupyter Notebook

  1. Vaya a https://CLUSTERNAME.azurehdinsight.net/jupyter, donde CLUSTERNAME es el nombre del clúster de Spark.

  2. Cree un nuevo notebook. Seleccione Nuevo y, a continuación, seleccione Spark.

    Cree un nuevo cuaderno de Jupyter Notebook para Spark.

  3. Se crea y se abre un nuevo cuaderno con el nombre Untitled.pynb. Seleccione el nombre del cuaderno en la parte superior y escriba un nombre descriptivo.

    Proporcione un nombre para el cuaderno.

  4. Utilizará la instrucción mágica %%configure para configurar el cuaderno para usar un paquete externo. En los cuadernos que utilizan paquetes externos, asegúrese de invocar la instrucción mágica %%configure en la primera celda de código. Esto garantiza que el kernel se configure para utilizar el paquete antes de iniciar la sesión.

    Importante

    Si se olvida de configurar el kernel en la primera celda, puede utilizar el parámetro %%configure con el parámetro -f, pero ello reiniciará la sesión y se perderá todo el trabajo.

    Versión de HDInsight Get-Help
    Para HDInsight 3.5 y HDInsight 3.6 %%configure
    { "conf": {"spark.jars.packages": "com.databricks:spark-csv_2.11:1.5.0" }}
    Para HDInsight 3.3 y HDInsight 3.4 %%configure
    { "packages":["com.databricks:spark-csv_2.10:1.4.0"] }

  5. En el fragmento de código anterior, se esperan las coordenadas de Maven correspondientes al paquete externo de Maven Central Repository. En este fragmento de código, com.databricks:spark-csv_2.11:1.5.0 es la coordenada de Maven para el paquete spark-csv . Le mostramos cómo crear las coordenadas de un paquete.

    a. Busque el paquete en el repositorio de Maven. En este artículo, usaremos spark-csv.

    b. En el repositorio, recopile los valores de GroupId, ArtifactId y Version. Asegúrese de que los valores recopilados coincidan con el clúster. En este caso, estamos usando un paquete de Scala 2.11 y Spark 1.5.0, pero quizás tenga que seleccionar versiones diferentes para la versión de Scala o Spark concreta del clúster. Puede averiguar la versión de Scala del clúster mediante la ejecución de scala.util.Properties.versionString en el kernel de Spark Jupyter o en el envío de Spark. Puede averiguar la versión de Spark del clúster mediante la ejecución de sc.version en Jupyter Notebooks.

    Use paquetes externos con Jupyter Notebook.

    c. Concatene los tres valores separados por dos puntos ( : ).

    com.databricks:spark-csv_2.11:1.5.0

  6. Ejecute la celda de código con la instrucción mágica %%configure . De esta forma, se configurará la sesión de Livy subyacente para utilizar el paquete que facilitó. En las siguientes celdas del cuaderno, ya podrá usar el paquete como se muestra a continuación.

    val df = spark.read.format("com.databricks.spark.csv").
option("header", "true").
option("inferSchema", "true").
load("wasb:///HdiSamples/HdiSamples/SensorSampleData/hvac/HVAC.csv")

    Para HDInsight 3.4 y versiones posteriores, debe usar este fragmento de código.

    val df = sqlContext.read.format("com.databricks.spark.csv").
option("header", "true").
option("inferSchema", "true").
load("wasb:///HdiSamples/HdiSamples/SensorSampleData/hvac/HVAC.csv")

  7. A continuación, podrá ejecutar los fragmentos de código como se muestra seguidamente para ver los datos de la trama de datos que creó en el paso anterior.

    df.show()

df.select("Time").count()

Consulte también

Escenarios

Creación y ejecución de aplicaciones

Herramientas y extensiones

Administrar recursos