Esercitazione: Implementare il modello di acquisizione di Data Lake per aggiornare una tabella Databricks Delta

Articolo
11/26/2024

Questa esercitazione descrive come gestire eventi in un account di archiviazione che include uno spazio dei nomi gerarchico.

Verrà compilata una piccola soluzione che permette a un utente di popolare una tabella di Databricks Delta caricando un file con valori delimitati da virgole (CSV) che descrive un ordine di vendita. Questa soluzione verrà compilata connettendo una sottoscrizione di Griglia di eventi, una funzione di Azure e un processo in Azure Databricks.

Questa esercitazione illustra come:

Creare una sottoscrizione di Griglia di eventi che chiama una funzione di Azure.
Creare una funzione di Azure che riceve una notifica da un evento e quindi esegue il processo in Azure Databricks.
Creare un processo di Azure Databricks che inserisce un ordine cliente in una tabella di Databricks Delta che si trova nell'account di archiviazione.

Questa soluzione verrà compilata in ordine inverso, a partire dall'area di lavoro di Azure Databricks.

Prerequisiti

Creare un account di archiviazione con uno spazio dei nomi gerarchico (Azure Data Lake Storage). Questa esercitazione usa un account di archiviazione denominato contosoorders.

Vedere Creare un account di archiviazione da usare con Azure Data Lake Storage.
Verificare che all'account utente sia assegnato il ruolo di collaboratore ai dati del BLOB di archiviazione.
Creare un'entità servizio, creare un segreto client e quindi concedere all'entità servizio l'accesso all'account di archiviazione.

Vedere Esercitazione: Connettersi ad Azure Data Lake Storage (passaggi da 1 a 3). Dopo aver completato questi passaggi, assicurarsi di incollare i valori di ID tenant, ID app e segreto client in un file di testo. Saranno necessari a breve.
Se non si ha una sottoscrizione di Azure, creare un account gratuito prima di iniziare.

Creazione di un ordine cliente

Prima di tutto, creare un file CSV che descrive un ordine di vendita e quindi caricarlo nell'account di archiviazione. Successivamente, i dati contenuti in questo file verranno usati per popolare la prima riga nella tabella di Databricks Delta.

Passare al nuovo account di archiviazione nel portale di Azure.
Selezionare Browser di archiviazione->Contenitori BLOB->Aggiungi contenitore e creare un nuovo contenitore denominato data.
Nel contenitore di dati creare una directory denominata input.

Incollare il testo seguente in un editor di testo.

InvoiceNo,StockCode,Description,Quantity,InvoiceDate,UnitPrice,CustomerID,Country
536365,85123A,WHITE HANGING HEART T-LIGHT HOLDER,6,12/1/2010 8:26,2.55,17850,United Kingdom

Salvare il file nel computer locale con il nome data.csv.
Nel browser di archiviazione caricare questo file nella cartella di input .

Creare un processo in Azure Databricks

In questa sezione verranno eseguite le attività seguenti:

Creare un'area di lavoro di Azure Databricks.
Creare un notebook.
Creare e popolare una tabella di Databricks Delta.
Aggiungere codice per l'inserimento di righe nella tabella di Databricks Delta.
Creare un processo.

Creare un'area di lavoro di Azure Databricks

In questa sezione viene creata un'area di lavoro di Azure Databricks usando il portale di Azure.

Creare un'area di lavoro di Azure Databricks. Assegnare all'area di lavoro contoso-ordersil nome . Vedere Creare un'area di lavoro di Azure Databricks.
Creare un cluster. Assegnare al cluster customer-order-clusteril nome . Vedere Creare un cluster.
Creare un notebook. Assegnare un nome al notebook configure-customer-table e scegliere Python come linguaggio predefinito del notebook. Vedere Creare un notebook.

Creare e popolare una tabella di Databricks Delta

Nel notebook creato copiare e incollare il blocco di codice seguente nella prima cella, ma non eseguire ancora il codice.

Sostituire i valori segnaposto appId, password e tenant in questo blocco di codice con quelli raccolti durante il completamento dei prerequisiti di questa esercitazione.
```
dbutils.widgets.text('source_file', "", "Source File")

spark.conf.set("fs.azure.account.auth.type", "OAuth")
spark.conf.set("fs.azure.account.oauth.provider.type", "org.apache.hadoop.fs.azurebfs.oauth2.ClientCredsTokenProvider")
spark.conf.set("fs.azure.account.oauth2.client.id", "<appId>")
spark.conf.set("fs.azure.account.oauth2.client.secret", "<password>")
spark.conf.set("fs.azure.account.oauth2.client.endpoint", "https://login.microsoftonline.com/<tenant>/oauth2/token")

adlsPath = 'abfss://data@contosoorders.dfs.core.windows.net/'
inputPath = adlsPath + dbutils.widgets.get('source_file')
customerTablePath = adlsPath + 'delta-tables/customers'
```
Questo codice crea un widget denominato source_file. Più avanti si creerà una funzione di Azure che chiama questo codice e passa un percorso di file al widget. Questo codice autentica anche l'entità servizio con l'account di archiviazione e crea alcune variabili da usare in altre celle.

Nota

In un ambiente di produzione è consigliabile archiviare la chiave di autenticazione in Azure Databricks. Aggiungere quindi una chiave di ricerca al blocco di codice invece della chiave di autenticazione.

Ad esempio, invece di usare la riga di codice spark.conf.set("fs.azure.account.oauth2.client.secret", "<password>"), si userà la riga di codice seguente: spark.conf.set("fs.azure.account.oauth2.client.secret", dbutils.secrets.get(scope = "<scope-name>", key = "<key-name-for-service-credential>")).

Dopo aver completato questa esercitazione, vedere l'articolo Azure Data Lake Storage nel sito Web di Azure Databricks per visualizzare esempi di questo approccio.
Premere MAIUSC + INVIO per eseguire il codice in questo blocco.

Copiare e incollare il blocco di codice seguente in una cella diversa e quindi premere MAIUSC+INVIO per eseguire il codice in questo blocco.

from pyspark.sql.types import StructType, StructField, DoubleType, IntegerType, StringType

inputSchema = StructType([
StructField("InvoiceNo", IntegerType(), True),
StructField("StockCode", StringType(), True),
StructField("Description", StringType(), True),
StructField("Quantity", IntegerType(), True),
StructField("InvoiceDate", StringType(), True),
StructField("UnitPrice", DoubleType(), True),
StructField("CustomerID", IntegerType(), True),
StructField("Country", StringType(), True)
])

rawDataDF = (spark.read
 .option("header", "true")
 .schema(inputSchema)
 .csv(adlsPath + 'input')
)

(rawDataDF.write
  .mode("overwrite")
  .format("delta")
  .saveAsTable("customer_data", path=customerTablePath))

Questo codice crea la tabella di Databricks Delta nell'account di archiviazione e quindi carica alcuni dati iniziali dal file CSV caricato in precedenza.

Al termine dell'esecuzione di questo blocco di codice, rimuoverlo dal notebook.

Aggiungere codice per l'inserimento di righe nella tabella di Databricks Delta

Copiare e incollare il blocco di codice seguente in una cella diversa, ma non eseguire ancora la cella.
```
upsertDataDF = (spark
  .read
  .option("header", "true")
  .csv(inputPath)
)
upsertDataDF.createOrReplaceTempView("customer_data_to_upsert")
```
Questo codice inserisce dati in una visualizzazione tabella temporanea usando i dati di un file CSV. Il percorso del file CSV deriva dal widget di input creato in un passaggio precedente.

Copiare e incollare il blocco di codice seguente in una cella diversa. Questo codice unisce il contenuto della vista tabella temporanea alla tabella Databricks Delta.

%sql
MERGE INTO customer_data cd
USING customer_data_to_upsert cu
ON cd.CustomerID = cu.CustomerID
WHEN MATCHED THEN
  UPDATE SET
    cd.StockCode = cu.StockCode,
    cd.Description = cu.Description,
    cd.InvoiceNo = cu.InvoiceNo,
    cd.Quantity = cu.Quantity,
    cd.InvoiceDate = cu.InvoiceDate,
    cd.UnitPrice = cu.UnitPrice,
    cd.Country = cu.Country
WHEN NOT MATCHED
  THEN INSERT (InvoiceNo, StockCode, Description, Quantity, InvoiceDate, UnitPrice, CustomerID, Country)
  VALUES (
    cu.InvoiceNo,
    cu.StockCode,
    cu.Description,
    cu.Quantity,
    cu.InvoiceDate,
    cu.UnitPrice,
    cu.CustomerID,
    cu.Country)

Creare un processo

Creare un processo per l'esecuzione del notebook creato in precedenza. Più avanti si creerà una funzione di Azure che esegue questo processo quando viene generato un evento.

Selezionare Nuovo-Processo>.
Assegnare un nome al processo, scegliere il notebook creato e il cluster. Selezionare quindi Crea per creare il processo.

Crea una Funzione di Azure

Creare una funzione di Azure che esegue il processo.

Nell'area di lavoro di Azure Databricks fare clic sul nome utente di Azure Databricks nella barra superiore e quindi nell'elenco a discesa selezionare Impostazioni utente.
Nella scheda Token di accesso selezionare Genera nuovo token.
Copiare il token visualizzato e quindi fare clic su Fine.
Nell'angolo superiore dell'area di lavoro di Databricks scegliere l'icona Persone, quindi scegliere Impostazioni utente.
Selezionare il pulsante Genera nuovo token e quindi selezionare il pulsante Genera .

Assicurarsi di copiare il token in una posizione sicura. La funzione di Azure richiede questo token per l'autenticazione con Databricks, in modo da poter eseguire il processo.
Nel menu del portale di Azure o dalla pagina Home selezionare Crea una risorsa.
Nella pagina Nuovo, selezionare Calcolo>App per le funzioni.
Nella scheda Informazioni di base della pagina Crea app per le funzioni scegliere un gruppo di risorse e quindi modificare o verificare le impostazioni seguenti:

Impostazione Valore

Nome dell'app per le funzioni contosoorder

Stack di runtime .NET

Pubblicazione Codice

Sistema operativo Windows

Tipo di piano Consumo (serverless)
Seleziona Rivedi e crea e quindi seleziona Crea.

Al termine della distribuzione, selezionare Vai alla risorsa per aprire la pagina di panoramica dell'app per le funzioni.
Nel gruppo Impostazioni selezionare Configurazione.

Impostazione	Valore
Nome dell'app per le funzioni	contosoorder
Stack di runtime	.NET
Pubblicazione	Codice
Sistema operativo	Windows
Tipo di piano	Consumo (serverless)

Nella pagina Impostazioni applicazione scegliere il pulsante Nuova impostazione applicazione per aggiungere ogni impostazione.

Aggiungere l'impostazione di configurazione

Usare le impostazioni seguenti:

Nome impostazione	Valore
DBX_INSTANCE	Area dell'area di lavoro di Databricks. Ad esempio: `westus2.azuredatabricks.net`
DBX_PAT	Token di accesso personale generato in precedenza.
DBX_JOB_ID	Identificatore del processo in esecuzione.

Selezionare Salva per eseguire il commit di queste impostazioni.
Nel gruppo Funzioni selezionare Funzioni e quindi crea.
Scegliere Trigger griglia di eventi.

Installare l'estensione Microsoft.Azure.WebJobs.Extensions.EventGrid, se viene chiesto di farlo. Se è necessario installarla, scegliere di nuovo Trigger griglia di eventi per creare la funzione.

Viene visualizzato il riquadro Nuova funzione.
Nel riquadro Nuova funzione assegnare alla funzione il nome UpsertOrder e quindi selezionare il pulsante Crea.

Sostituire il contenuto del file di codice con questo codice e quindi selezionare il pulsante Salva :

  #r "Azure.Messaging.EventGrid"
  #r "System.Memory.Data"
  #r "Newtonsoft.Json"
  #r "System.Text.Json"
  using Azure.Messaging.EventGrid;
  using Azure.Messaging.EventGrid.SystemEvents;
  using Newtonsoft.Json;
  using Newtonsoft.Json.Linq;

  private static HttpClient httpClient = new HttpClient();

  public static async Task Run(EventGridEvent eventGridEvent, ILogger log)
  {
     log.LogInformation("Event Subject: " + eventGridEvent.Subject);
     log.LogInformation("Event Topic: " + eventGridEvent.Topic);
     log.LogInformation("Event Type: " + eventGridEvent.EventType);
     log.LogInformation(eventGridEvent.Data.ToString());

     if (eventGridEvent.EventType == "Microsoft.Storage.BlobCreated" || eventGridEvent.EventType == "Microsoft.Storage.FileRenamed") {
        StorageBlobCreatedEventData fileData = eventGridEvent.Data.ToObjectFromJson<StorageBlobCreatedEventData>();
        if (fileData.Api == "FlushWithClose") {
              log.LogInformation("Triggering Databricks Job for file: " + fileData.Url);
              var fileUrl = new Uri(fileData.Url);
              var httpRequestMessage = new HttpRequestMessage {
                 Method = HttpMethod.Post,
                 RequestUri = new Uri(String.Format("https://{0}/api/2.0/jobs/run-now", System.Environment.GetEnvironmentVariable("DBX_INSTANCE", EnvironmentVariableTarget.Process))),
                 Headers = { 
                    { System.Net.HttpRequestHeader.Authorization.ToString(), "Bearer " + System.Environment.GetEnvironmentVariable("DBX_PAT", EnvironmentVariableTarget.Process)},
                    { System.Net.HttpRequestHeader.ContentType.ToString(), "application/json" }
                 },
                 Content = new StringContent(JsonConvert.SerializeObject(new {
                    job_id = System.Environment.GetEnvironmentVariable("DBX_JOB_ID", EnvironmentVariableTarget.Process),
                    notebook_params = new {
                          source_file = String.Join("", fileUrl.Segments.Skip(2))
                    }
                 }))
              };
              var response = await httpClient.SendAsync(httpRequestMessage);
              response.EnsureSuccessStatusCode();
        }
     }
  }

Questo codice analizza le informazioni sull'evento di archiviazione generato e quindi crea un messaggio di richiesta con l'URL del file che ha generato l'evento. Come parte del messaggio, la funzione passa un valore al widget source_file creato in precedenza. Il codice della funzione invia il messaggio al processo di Databricks e usa il token ottenuto in precedenza come autenticazione.

Creare una sottoscrizione di Griglia di eventi

In questa sezione si creerà una sottoscrizione di Griglia di eventi che chiama la funzione di Azure quando vengono caricati file nell'account di archiviazione.

Selezionare Integrazione e quindi nella pagina Integrazione selezionare Trigger griglia di eventi.
Nel riquadro Modifica trigger assegnare all'evento eventGridEventil nome e quindi selezionare Crea sottoscrizione di eventi.

Nota

Il nome eventGridEvent corrisponde al parametro denominato passato alla funzione di Azure.

Nella scheda Informazioni di base della pagina Crea sottoscrizione di eventi modificare o verificare le impostazioni seguenti:

Impostazione	valore
Name	contoso-order-event-subscription
Tipo di argomento	Account di archiviazione
Risorsa di origine	contosoorders
Nome dell'argomento di sistema	`<create any name>`
Filtra per tipi di evento	BLOB creato e BLOB eliminati

Selezionare il pulsante Crea.

Testare la sottoscrizione di Griglia di eventi

Creare un file denominato customer-order.csv, incollare le informazioni seguenti nel file e salvarlo nel computer locale.

InvoiceNo,StockCode,Description,Quantity,InvoiceDate,UnitPrice,CustomerID,Country
536371,99999,EverGlow Single,228,1/1/2018 9:01,33.85,20993,Sierra Leone

In Storage Explorer caricare questo file nella cartella input dell'account di archiviazione.

Il caricamento di un file genera l'evento Microsoft.Storage.BlobCreated. Griglia di eventi invia una notifica a tutti i sottoscrittori dell'evento. In questo caso, la funzione di Azure è l'unico sottoscrittore. La funzione di Azure analizza i parametri dell'evento per determinare l'evento che si è verificato. Passa quindi l'URL del file al processo di Databricks. Il processo di Databricks legge il file e aggiunge una riga alla tabella di Databricks Delta che si trova nell'account di archiviazione.
Per verificare se il processo è riuscito, visualizzare le esecuzioni per il processo. Verrà visualizzato uno stato di completamento. Per altre informazioni su come visualizzare le esecuzioni per un processo, vedere Visualizzare le esecuzioni per un processo
In una nuova cella della cartella di lavoro eseguire questa query per visualizzare la tabella di Databricks Delta aggiornata.
```
%sql select * from customer_data
```
La tabella restituita mostra il record più recente.
Per aggiornare questo record, creare un file denominato customer-order-update.csv, incollare le informazioni seguenti nel file e salvarlo nel computer locale.
```
InvoiceNo,StockCode,Description,Quantity,InvoiceDate,UnitPrice,CustomerID,Country
536371,99999,EverGlow Single,22,1/1/2018 9:01,33.85,20993,Sierra Leone
```
Questo file CSV è quasi identico a quello precedente, ad eccezione del fatto che la quantità dell'ordine è stata modificata da 228 a 22.
In Storage Explorer caricare questo file nella cartella input dell'account di archiviazione.
Eseguire di nuovo la query select per visualizzare la tabella Delta aggiornata.
```
%sql select * from customer_data
```
La tabella restituita mostra il record aggiornato.

Pulire le risorse

Quando non sono più necessari, eliminare il gruppo di risorse e tutte le risorse correlate. A questo scopo, selezionare il gruppo di risorse per l'account di archiviazione e quindi fare clic su Elimina.

Passaggi successivi

Reazione agli eventi di archiviazione BLOB

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