FileStore
Importante
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FileStore è una cartella speciale all'interno di DBFS in cui è possibile salvare i file e renderli accessibili al Web browser. È possibile usare FileStore per:
- Salvare file, ad esempio immagini e librerie, accessibili all'interno di HTML e JavaScript quando si richiama
displayHTML. - Salvare i file di output da scaricare nel desktop locale.
- Caricare volumi condivisi cluster e altri file di dati dal desktop locale per l'elaborazione in Databricks.
Quando si usano determinate funzionalità, Azure Databricks inserisce i file nelle cartelle seguenti in FileStore:
/FileStore/jars: contiene le librerie dell'area di lavoro legacy caricate. Se si eliminano i file in questa cartella, le librerie che fanno riferimento a questi file nell'area di lavoro potrebbero non funzionare più./FileStore/tables: contiene i file importati usando l'interfaccia utente. Se si eliminano i file in questa cartella, le tabelle create da questi file potrebbero non essere più accessibili.
Importante
Le librerie possono essere installate da DBFS quando si usa Databricks Runtime 14.3 LTS e versioni successive. Tuttavia, qualsiasi utente dell'area di lavoro può modificare i file di libreria archiviati in DBFS. Per migliorare la sicurezza delle librerie in un'area di lavoro di Azure Databricks, l'archiviazione dei file di libreria nella radice DBFS è deprecata e disabilitata per impostazione predefinita in Databricks Runtime 15.1 e versioni successive. Per impostazione predefinita, vedere Archiviazione di librerie nella radice DBFS deprecata e disabilitata.
Databricks consiglia invece di caricare tutte le librerie, incluse le librerie Python, i file JAR e i connettori Spark, nei file dell'area di lavoro o nei volumi di Unity Catalog o usando i repository dei pacchetti di libreria. Se il carico di lavoro non supporta questi modelli, è anche possibile usare le librerie archiviate nell'archiviazione di oggetti cloud.
Salvare un file in FileStore
È possibile usare dbutils.fs.put per scrivere file di testo arbitrari nella directory /FileStore in DBFS:
dbutils.fs.put("/FileStore/my-stuff/my-file.txt", "This is the actual text that will be saved to disk. Like a 'Hello world!' example")
Sostituire <databricks-instance> con l'URL dell'area di lavoro della distribuzione di Azure Databricks come segue.
I file archiviati in /FileStore sono accessibili nel Web browser all'indirizzo https://<databricks-instance>/files/<path-to-file>?o=######. Ad esempio, il file archiviato in /FileStore/my-stuff/my-file.txt è accessibile in https://<databricks-instance>/files/my-stuff/my-file.txt?o=######, dove il numero dopo o= è uguale a quello dell'URL.
Nota
È anche possibile usare le interfacce di caricamento del file DBFS per inserire i file nella directory /FileStore. Vedere Esplorare e creare tabelle in DBFS.
Incorporare immagini statiche nei Notebook
È possibile usare la posizione files/ per incorporare immagini statiche nei Notebook:
displayHTML("<img src ='files/image.jpg'>")
o sintassi di importazione dell'immagine Markdown:
%md
È possibile caricare immagini statiche usando l'API DBFS e la libreria HTTP Python richieste. Nell'esempio seguente :
- Sostituire
<databricks-instance>con l'URL dell'area di lavoro della distribuzione di Azure Databricks. - Sostituire
<token>con il token di accesso personale. - Sostituire
<image-dir>con la posizione inFileStorecui si desidera caricare i file di immagine.
Nota
Come procedura consigliata per la sicurezza, quando si esegue l'autenticazione con strumenti automatizzati, sistemi, script e app, Databricks consiglia di usare token di accesso personali appartenenti alle entità servizio, anziché agli utenti dell'area di lavoro. Per creare token per le entità servizio, vedere Gestire i token per un'entità servizio.
import requests
import json
import os
TOKEN = '<token>'
headers = {'Authorization': 'Bearer %s' % TOKEN}
url = "https://<databricks-instance>/api/2.0"
dbfs_dir = "dbfs:/FileStore/<image-dir>/"
def perform_query(path, headers, data={}):
session = requests.Session()
resp = session.request('POST', url + path, data=json.dumps(data), verify=True, headers=headers)
return resp.json()
def mkdirs(path, headers):
_data = {}
_data['path'] = path
return perform_query('/dbfs/mkdirs', headers=headers, data=_data)
def create(path, overwrite, headers):
_data = {}
_data['path'] = path
_data['overwrite'] = overwrite
return perform_query('/dbfs/create', headers=headers, data=_data)
def add_block(handle, data, headers):
_data = {}
_data['handle'] = handle
_data['data'] = data
return perform_query('/dbfs/add-block', headers=headers, data=_data)
def close(handle, headers):
_data = {}
_data['handle'] = handle
return perform_query('/dbfs/close', headers=headers, data=_data)
def put_file(src_path, dbfs_path, overwrite, headers):
handle = create(dbfs_path, overwrite, headers=headers)['handle']
print("Putting file: " + dbfs_path)
with open(src_path, 'rb') as local_file:
while True:
contents = local_file.read(2**20)
if len(contents) == 0:
break
add_block(handle, b64encode(contents).decode(), headers=headers)
close(handle, headers=headers)
mkdirs(path=dbfs_dir, headers=headers)
files = [f for f in os.listdir('.') if os.path.isfile(f)]
for f in files:
if ".png" in f:
target_path = dbfs_dir + f
resp = put_file(src_path=f, dbfs_path=target_path, overwrite=True, headers=headers)
if resp == None:
print("Success")
else:
print(resp)
Ridimensionare le immagini statiche
Per ridimensionare un'immagine salvata in DBFS, copiare l'immagine in /FileStore e quindi ridimensionarla usando i parametri immagine in displayHTML:
dbutils.fs.cp('dbfs:/user/experimental/MyImage-1.png','dbfs:/FileStore/images/')
displayHTML('''<img src="files/images/MyImage-1.png" style="width:600px;height:600px;">''')
Esempio di Notebook: usare una libreria JavaScript
Questo Notebook illustra come usare FileStore afficnhé contenga una libreria JavaScript.