Microsoft Spark Utilities の概要

[アーティクル]
02/01/2024

Microsoft Spark Utilities (MSSparkUtils) は、一般的なタスクをより簡単に実行できるようにする組み込みパッケージです。 MSSparkUtils を使用すると、ファイルシステムを操作し、環境変数を取得し、ノートブックをまとめてチェーン化し、シークレットを操作できます。 MSSparkUtils は、PySpark (Python)、Scala、.NET Spark (C#)、R (Preview) の各ノートブックと Synapse パイプラインで使用できます。

前提条件

Azure Data Lake Storage Gen2 へのアクセスを構成する

Synapse ノートブックでは、Microsoft Entra パススルーを使用して、ADLS Gen2 アカウントにアクセスします。 ADLS Gen2 アカウント (またはフォルダー) にアクセスするには、Storage Blob データ共同作成者である必要があります。

Synapse パイプラインでは、ワークスペースの管理サービス ID (MSI) を使用してストレージアカウントにアクセスします。パイプラインアクティビティで MSSparkUtils を使用するには、ADLS Gen2 アカウント (またはフォルダー) にアクセスするために、ワークスペース ID が Storage Blob データ共同作成者である必要があります。

Microsoft Entra ID とワークスペースの MSI が ADLS Gen2 アカウントにアクセスできることを確認するには、次の手順に従います。

Azure portal と、アクセスしたいストレージアカウントを開きます。アクセスしたい特定のコンテナーに移動できます。
左側のパネルから [アクセス制御 (IAM)] を選択します。
[追加]>[ロールの割り当ての追加] を選択して、[ロールの割り当ての追加] ページを開きます。

次のロールを割り当てます。詳細な手順については、「Azure portal を使用して Azure ロールを割り当てる」を参照してください。

設定	値
Role	ストレージ BLOB データ共同作成者
アクセスの割り当て先	USER と MANAGEDIDENTITY
メンバー	Microsoft Entra アカウントとワークスペース ID

Note

マネージド ID の名前は、ワークスペース名でもあります。

Azure portal でロール割り当てページを追加します。

[保存] を選択します。

Synapse Spark を使用して ADLS Gen2 のデータにアクセスするには、次の URL を使用します。

abfss://<container_name>@<storage_account_name>.dfs.core.windows.net/<path>

Azure Blob Storage へのアクセスを構成する

Synapse は、Shared Access Signature (SAS) を使って Azure Blob Storage にアクセスします。コードの SAS キーが公開されないようにするには、Synapse ワークスペースで、アクセスしたい Azure Blob Storage アカウントにリンクされたサービスを新しく作成することをお勧めします。

Azure Blob Storage アカウントにリンクされたサービスを新しく追加するには、次の手順に従います。

Azure Synapse Studio を開く
左側のパネルで [管理] を選択し、 [外部接続] の下にある [リンクされたサービス] を選択します。
右側にある [新しいリンクされたサービス] パネルで Azure Blob Storage を検索します。
[続行] をクリックします。
リンクされたサービス名にアクセスして構成するには、Azure Blob Storage アカウントを選択します。 [認証方法] には、 [アカウントキー] を使用することをお勧めします。
[テスト接続] を選択して設定が正しいことを検証します。
最初に [作成] を選択し、 [すべて公開] をクリックして、変更を保存します。

Synapse Spark を使用して Azure Blob Storage のデータにアクセスするには、次の URL を使用します。

wasb[s]://<container_name>@<storage_account_name>.blob.core.windows.net/<path>

コード例はこちらです。

from pyspark.sql import SparkSession

# Azure storage access info
blob_account_name = 'Your account name' # replace with your blob name
blob_container_name = 'Your container name' # replace with your container name
blob_relative_path = 'Your path' # replace with your relative folder path
linked_service_name = 'Your linked service name' # replace with your linked service name

blob_sas_token = mssparkutils.credentials.getConnectionStringOrCreds(linked_service_name)

# Allow SPARK to access from Blob remotely

wasb_path = 'wasbs://%s@%s.blob.core.windows.net/%s' % (blob_container_name, blob_account_name, blob_relative_path)

spark.conf.set('fs.azure.sas.%s.%s.blob.core.windows.net' % (blob_container_name, blob_account_name), blob_sas_token)
print('Remote blob path: ' + wasb_path)

val blob_account_name = "" // replace with your blob name
val blob_container_name = "" //replace with your container name
val blob_relative_path = "/" //replace with your relative folder path
val linked_service_name = "" //replace with your linked service name


val blob_sas_token = mssparkutils.credentials.getConnectionStringOrCreds(linked_service_name)

val wasbs_path = f"wasbs://$blob_container_name@$blob_account_name.blob.core.windows.net/$blob_relative_path"
spark.conf.set(f"fs.azure.sas.$blob_container_name.$blob_account_name.blob.core.windows.net",blob_sas_token)

var blob_account_name = "";  // replace with your blob name
var blob_container_name = "";     // replace with your container name
var blob_relative_path = "";  // replace with your relative folder path
var linked_service_name = "";    // replace with your linked service name
var blob_sas_token = Credentials.GetConnectionStringOrCreds(linked_service_name);

spark.Conf().Set($"fs.azure.sas.{blob_container_name}.{blob_account_name}.blob.core.windows.net", blob_sas_token);

var wasbs_path = $"wasbs://{blob_container_name}@{blob_account_name}.blob.core.windows.net/{blob_relative_path}";

Console.WriteLine(wasbs_path);

# Azure storage access info
blob_account_name <- 'Your account name' # replace with your blob name
blob_container_name <- 'Your container name' # replace with your container name
blob_relative_path <- 'Your path' # replace with your relative folder path
linked_service_name <- 'Your linked service name' # replace with your linked service name

blob_sas_token <- mssparkutils.credentials.getConnectionStringOrCreds(linked_service_name)

# Allow SPARK to access from Blob remotely
sparkR.session()
wasb_path <- sprintf('wasbs://%s@%s.blob.core.windows.net/%s',blob_container_name, blob_account_name, blob_relative_path)
sparkR.session(sprintf('fs.azure.sas.%s.%s.blob.core.windows.net',blob_container_name, blob_account_name), blob_sas_token)

print( paste('Remote blob path: ',wasb_path))

Azure Key Vault へのアクセスを構成する

Synapse で資格情報を管理するために、リンクされたサービスとして Azure Key Vault を追加することができます。 Synapse のリンクされたサービスとして Azure Key Vault を追加するには、次の手順に従います。

Azure Synapse Studio を開く
左側のパネルで [管理] を選択し、 [外部接続] の下にある [リンクされたサービス] を選択します。
右側にある [新しいリンクされたサービス] パネルで Azure Key Vault を検索します。
リンクされたサービス名にアクセスして構成するには、Azure Key Vault アカウントを選択します。
[テスト接続] を選択して設定が正しいことを検証します。
最初に [作成] を選択し、 [すべて公開] をクリックして、変更を保存します。

Synapse ノートブックでは、Microsoft Entra パススルーを使用して、Azure Key Vault にアクセスします。 Synapse パイプラインでは、ワークスペース ID (MSI) を使用して Azure Key Vault にアクセスします。コードがノートブックと Synapse パイプラインの両方で動作することを確認するには、Microsoft Entra アカウントとワークスペース ID の両方に対してシークレットアクセス許可を付与することをお勧めします。

ワークスペース ID にシークレットアクセス権を付与するには、次の手順に従います。

Azure portal と、アクセスしたい Azure Key Vault を開きます。
左側のパネルで [アクセスポリシー] を選択します。
[アクセスポリシーの追加] を選択します。
- 構成テンプレートとして [キー、シークレット、および証明書の管理] を選択します。
- プリンシパルの選択で Microsoft Entra アカウントとワークスペース ID (ワークスペース名と同じ) を選択するか、既に割り当てられていることを確認します。
[選択] および [追加] を選択します。
[保存] ボタンを選択して変更をコミットします。

ファイルシステムユーティリティ

mssparkutils.fs では、Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS Gen2) や Azure Blob Storage など、さまざまなファイルシステムを操作するためのユーティリティが提供されています。 Azure Data Lake Storage Gen2 および Azure Blob Storage へのアクセスを適切に構成するようにしてください。

次のコマンドを実行して、使用可能なメソッドの概要を取得します。

from notebookutils import mssparkutils
mssparkutils.fs.help()

mssparkutils.fs.help()

using Microsoft.Spark.Extensions.Azure.Synapse.Analytics.Notebook.MSSparkUtils;
FS.Help()

library(notebookutils)
mssparkutils.fs.help()

結果は次のようになります。


mssparkutils.fs provides utilities for working with various FileSystems.

Below is overview about the available methods:

cp(from: String, to: String, recurse: Boolean = false): Boolean -> Copies a file or directory, possibly across FileSystems
mv(src: String, dest: String, create_path: Boolean = False, overwrite: Boolean = False): Boolean -> Moves a file or directory, possibly across FileSystems
ls(dir: String): Array -> Lists the contents of a directory
mkdirs(dir: String): Boolean -> Creates the given directory if it does not exist, also creating any necessary parent directories
put(file: String, contents: String, overwrite: Boolean = false): Boolean -> Writes the given String out to a file, encoded in UTF-8
head(file: String, maxBytes: int = 1024 * 100): String -> Returns up to the first 'maxBytes' bytes of the given file as a String encoded in UTF-8
append(file: String, content: String, createFileIfNotExists: Boolean): Boolean -> Append the content to a file
rm(dir: String, recurse: Boolean = false): Boolean -> Removes a file or directory

Use mssparkutils.fs.help("methodName") for more info about a method.

ファイルの一覧表示

ディレクトリのコンテンツを表示します。

mssparkutils.fs.ls('Your directory path')

mssparkutils.fs.ls("Your directory path")

FS.Ls("Your directory path")

mssparkutils.fs.ls("Your directory path")

ファイルのプロパティを表示します

ファイル名、ファイルパス、ファイルサイズ、ファイルの変更時刻、ディレクトリなのかファイルなのかなど、ファイルのプロパティを返します。

files = mssparkutils.fs.ls('Your directory path')
for file in files:
    print(file.name, file.isDir, file.isFile, file.path, file.size, file.modifyTime)

val files = mssparkutils.fs.ls("/")
files.foreach{
    file => println(file.name,file.isDir,file.isFile,file.size,file.modifyTime)
}

var Files = FS.Ls("/");
foreach(var File in Files) {
    Console.WriteLine(File.Name+" "+File.IsDir+" "+File.IsFile+" "+File.Size);
}

files <- mssparkutils.fs.ls("/")
for (file in files) {
    writeLines(paste(file$name, file$isDir, file$isFile, file$size, file$modifyTime))
}

新しいディレクトリの作成

指定されたディレクトリが存在しない場合は作成し、必要な親ディレクトリを作成します。

mssparkutils.fs.mkdirs('new directory name')

mssparkutils.fs.mkdirs("new directory name")

FS.Mkdirs("new directory name")

mssparkutils.fs.mkdirs("new directory name")

ファイルのコピー

ファイルまたはディレクトリをコピーします。ファイルシステム間でのコピーをサポートします。

mssparkutils.fs.cp('source file or directory', 'destination file or directory', True)# Set the third parameter as True to copy all files and directories recursively

mssparkutils.fs.cp("source file or directory", "destination file or directory", true) // Set the third parameter as True to copy all files and directories recursively

FS.Cp("source file or directory", "destination file or directory", true) // Set the third parameter as True to copy all files and directories recursively

mssparkutils.fs.cp('source file or directory', 'destination file or directory', True)

パフォーマンスの高いコピーファイル

このメソッドでは、ファイル (特に大量のデータ) を迅速にコピーまたは移動する方法を提供します。

mssparkutils.fs.fastcp('source file or directory', 'destination file or directory', True) # Set the third parameter as True to copy all files and directories recursively

Note

このメソッドは、 Azure Synapse Runtime for Apache Spark 3.3 および Azure Synapse Runtime for Apache Spark 3.4 でのみサポートされます。

ファイルコンテンツのプレビュー

指定したファイルの最初の 'maxBytes' バイトまでを、UTF-8 でエンコードされた文字列として返します。

mssparkutils.fs.head('file path', maxBytes to read)

mssparkutils.fs.head("file path", maxBytes to read)

FS.Head("file path", maxBytes to read)

mssparkutils.fs.head('file path', maxBytes to read)

ファイルの移動

ファイルまたはディレクトリを移動します。ファイルシステム間での移動をサポートします。

mssparkutils.fs.mv('source file or directory', 'destination directory', True) # Set the last parameter as True to firstly create the parent directory if it does not exist

mssparkutils.fs.mv("source file or directory", "destination directory", true) // Set the last parameter as True to firstly create the parent directory if it does not exist

FS.Mv("source file or directory", "destination directory", true)

mssparkutils.fs.mv('source file or directory', 'destination directory', True) # Set the last parameter as True to firstly create the parent directory if it does not exist

ファイルの書き込み

指定した文字列を UTF-8 でエンコードしてファイルに書き込みます。

mssparkutils.fs.put("file path", "content to write", True) # Set the last parameter as True to overwrite the file if it existed already

mssparkutils.fs.put("file path", "content to write", true) // Set the last parameter as True to overwrite the file if it existed already

FS.Put("file path", "content to write", true) // Set the last parameter as True to overwrite the file if it existed already

mssparkutils.fs.put("file path", "content to write", True) # Set the last parameter as True to overwrite the file if it existed already

ファイルへのコンテンツの追加

指定した文字列を UTF-8 でエンコードしてファイルに追加します。

mssparkutils.fs.append("file path", "content to append", True) # Set the last parameter as True to create the file if it does not exist

mssparkutils.fs.append("file path","content to append",true) // Set the last parameter as True to create the file if it does not exist

FS.Append("file path", "content to append", true) // Set the last parameter as True to create the file if it does not exist

mssparkutils.fs.append("file path", "content to append", True) # Set the last parameter as True to create the file if it does not exist

Note

mssparkutils.fs.append() と mssparkutils.fs.put() は、アトミック性の保証がないため、同じファイルへの同時書き込みをサポートしていません。

ファイルまたはディレクトリの削除

ファイルまたはディレクトリを削除します。

mssparkutils.fs.rm('file path', True) # Set the last parameter as True to remove all files and directories recursively

mssparkutils.fs.rm("file path", true) // Set the last parameter as True to remove all files and directories recursively

FS.Rm("file path", true) // Set the last parameter as True to remove all files and directories recursively

mssparkutils.fs.rm('file path', True) # Set the last parameter as True to remove all files and directories recursively

Notebook のユーティリティ

サポートされていません。

MSSparkUtils Notebook ユーティリティを使用して、ノートブックを実行したり、値を持つノートブックを終了したりできます。次のコマンドを実行して、使用可能なメソッドの概要を取得します。

mssparkutils.notebook.help()

結果の取得:

The notebook module.

exit(value: String): void -> This method lets you exit a notebook with a value.
run(path: String, timeoutSeconds: int, arguments: Map): String -> This method runs a notebook and returns its exit value.

Note

Notebook ユーティリティは、Apache Spark ジョブ定義 (SJD) には適用されません。

Notebookの参照

ノートブックを参照し、その終了値を返します。関数呼び出しの入れ子は、対話形式またはパイプラインで、ノートブックで実行できます。参照されているノートブックは、ノートブックがこの機能を呼び出す Spark プールで実行されます。


mssparkutils.notebook.run("notebook path", <timeoutSeconds>, <parameterMap>)

次に例を示します。

mssparkutils.notebook.run("folder/Sample1", 90, {"input": 20 })

実行が完了すると、セルの出力に「ノートブックの実行の表示: "ノートブック名"」というスナップショットリンクが表示されます。このリンクをクリックすると、この特定の実行のスナップショットを表示できます。

スナップリンク Python のスクリーンショット

複数のノートブック参照を並列で実行する

mssparkutils.notebook.runMultiple() メソッドを使用すると、複数のノートブックを並列で、または定義済みのトポロジ構造で実行できます。この API は、Spark セッション内でのマルチスレッド実装メカニズムを使用しています。つまり、コンピューティングリソースは参照Notebookの実行によって共有されます。

mssparkutils.notebook.runMultiple() を使用すると、以下のことができます。

各Notebookが完了するのを待たずに、複数のNotebookを同時に実行します。
単純な JSON 形式を使用して、Notebookの依存関係と実行順序を指定します。
Spark コンピューティングリソースの使用を最適化し、Synapse プロジェクトのコストを削減します。
出力内の各Notebook実行レコードのスナップショットを表示し、Notebook タスクを容易にデバッグ/監視します。
各エグゼクティブアクティビティの終了値を取得し、ダウンストリームタスクで使用します。

mssparkutils.notebook.help("runMultiple") を実行して、例と詳細な使用方法を見つけることもできます。

このメソッドを使用して一連のNotebookを並列で実行する簡単な例を次に示します。


mssparkutils.notebook.runMultiple(["NotebookSimple", "NotebookSimple2"])

ルート Notebookからの実行結果は次のとおりです。

次に、mssparkutils.notebook.runMultiple()を使用してトポロジ構造を持つ複数のNotebookを実行する例を示します。コードエクスペリエンスを使用してノートブックを簡単にオーケストレーションするには、このメソッドを使用します。

# run multiple notebooks with parameters
DAG = {
    "activities": [
        {
            "name": "NotebookSimple", # activity name, must be unique
            "path": "NotebookSimple", # notebook path
            "timeoutPerCellInSeconds": 90, # max timeout for each cell, default to 90 seconds
            "args": {"p1": "changed value", "p2": 100}, # notebook parameters
        },
        {
            "name": "NotebookSimple2",
            "path": "NotebookSimple2",
            "timeoutPerCellInSeconds": 120,
            "args": {"p1": "changed value 2", "p2": 200}
        },
        {
            "name": "NotebookSimple2.2",
            "path": "NotebookSimple2",
            "timeoutPerCellInSeconds": 120,
            "args": {"p1": "changed value 3", "p2": 300},
            "retry": 1,
            "retryIntervalInSeconds": 10,
            "dependencies": ["NotebookSimple"] # list of activity names that this activity depends on
        }
    ]
}
mssparkutils.notebook.runMultiple(DAG)

Note

このメソッドは、 Azure Synapse Runtime for Apache Spark 3.3 および Azure Synapse Runtime for Apache Spark 3.4 でのみサポートされます。
複数のノートブック実行での並列処理の次数は、Spark セッションの使用可能なコンピューティングリソースの合計に制限されます。

ノートブックを終了する

値を指定してノートブックを終了します。関数呼び出しの入れ子は、対話形式またはパイプラインで、ノートブックで実行できます。

exit() 関数をノートブックから対話形式で呼び出すと、Azure Synapse によって例外がスローされ、サブシーケンスセルの実行がスキップされて、Spark セッションが維持されます。
Synapse パイプラインで exit() 関数を呼び出すノートブックを調整すると、Azure Synapse は終了値を返し、パイプラインの実行を完了して、Spark セッションを停止します。
参照されているノートブックで exit() 関数を呼び出すと、Azure Synapse は参照されているノートブックでさらに実行を停止し、その run() 関数を呼び出すノートブックで次のセルを続けて実行します。たとえば、Notebook1 には 3 つのセルがあり、 2 番目のセルで exit() 関数を呼び出します。 Notebook2 は 5 つのセルを持ち、3 番目のセルに run(notebook1) を呼び出します。 Notebook2 を実行すると、exit() 関数がヒットしたときに 2 番目のセルで Notebook1 が停止します。 Notebook2 は、4 番目のセルと 5 番目のセルを引き続き実行します。

mssparkutils.notebook.exit("value string")

次に例を示します。

Sample1 ノートブックは次の 2 つのセルを持つ folder/ 下を検索します。

セル 1 は、既定値が 10 に設定された入力パラメーターを定義します。
セル2は、終了値として入力を使用してノートブックを終了します。

サンプルノートブックのスクリーンショット

既定値を使用して、別のノートブックで Sample1 を実行できます。


exitVal = mssparkutils.notebook.run("folder/Sample1")
print (exitVal)

結果は次のようになります。

Sample1 run success with input is 10

別のノートブックで Sample1 を実行して、入力値を 20 に設定できます。

exitVal = mssparkutils.notebook.run("mssparkutils/folder/Sample1", 90, {"input": 20 })
print (exitVal)

結果は次のようになります。

Sample1 run success with input is 20

mssparkutils.notebook.help()

結果の取得:

The notebook module.

exit(value: String): void -> This method lets you exit a notebook with a value.
run(path: String, timeoutSeconds: int, arguments: Map): String -> This method runs a notebook and returns its exit value.

ノートブックの参照


mssparkutils.notebook.run("notebook path", <timeoutSeconds>, <parameterMap>)

次に例を示します。

mssparkutils.notebook.run("folder/Sample1", 90, Map("input" -> 20))

スナップリンク Scala のスクリーンショット

ノートブックを終了する

値を指定してノートブックを終了します。関数呼び出しの入れ子は、対話形式またはパイプラインで、ノートブックで実行できます。

exit()関数ノートブックを対話形式で呼び出すと、Azure Synapse は例外をスローし、サブシーケンスセルの実行をスキップして、Spark セッションを維持します。
Synapse パイプラインで exit() 関数を呼び出すノートブックを調整すると、Azure Synapse は終了値を返し、パイプラインの実行を完了して、Spark セッションを停止します。
参照されているノートブックで exit() 関数を呼び出すと、Azure Synapse は参照されているノートブックでさらに実行を停止し、その run() 関数を呼び出すノートブックで次のセルを続けて実行します。たとえば、Notebook1 には 3 つのセルがあり、 2 番目のセルで exit() 関数を呼び出します。 Notebook2 は 5 つのセルを持ち、3 番目のセルに run(notebook1) を呼び出します。 Notebook2 を実行すると、exit() 関数がヒットしたときに 2 番目のセルで Notebook1 が停止します。 Notebook2 は、4 番目のセルと 5 番目のセルを引き続き実行します。

mssparkutils.notebook.exit("value string")

次に例を示します。

Sample1 ノートブックは mssparkutils/folder/ 下にあり、以下の 2 つのセルを持ちます。

セル 1 は、既定値が 10 に設定された入力パラメーターを定義します。
セル2は、終了値として入力を使用してノートブックを終了します。

サンプルノートブックのスクリーンショット

既定値を使用して、別のノートブックで Sample1 を実行できます。


val exitVal = mssparkutils.notebook.run("mssparkutils/folder/Sample1")
print(exitVal)

結果は次のようになります。

exitVal: String = Sample1 run success with input is 10
Sample1 run success with input is 10

別のノートブックで Sample1 を実行して、入力値を 20 に設定できます。

val exitVal = mssparkutils.notebook.run("mssparkutils/folder/Sample1", 90, {"input": 20 })
print(exitVal)

結果は次のようになります。

exitVal: String = Sample1 run success with input is 20
Sample1 run success with input is 20

mssparkutils.notebook.help()

結果の取得:

The notebook module.

exit(value: String): void -> This method lets you exit a notebook with a value.
run(path: String, timeoutSeconds: int, arguments: Map): String -> This method runs a notebook and returns its exit value.

ノートブックの参照


mssparkutils.notebook.run("notebook path", <timeoutSeconds>, <parameterMap>)

次に例を示します。

mssparkutils.notebook.run("folder/Sample1", 90, list("input": 20))

ノートブックを終了する

値を指定してノートブックを終了します。関数呼び出しの入れ子は、対話形式またはパイプラインで、ノートブックで実行できます。

exit()関数ノートブックを対話形式で呼び出すと、Azure Synapse は例外をスローし、サブシーケンスセルの実行をスキップして、Spark セッションを維持します。
Synapse パイプラインで exit() 関数を呼び出すノートブックを調整すると、Azure Synapse は終了値を返し、パイプラインの実行を完了して、Spark セッションを停止します。
参照されているノートブックで exit() 関数を呼び出すと、Azure Synapse は参照されているノートブックでさらに実行を停止し、その run() 関数を呼び出すノートブックで次のセルを続けて実行します。たとえば、Notebook1 には 3 つのセルがあり、 2 番目のセルで exit() 関数を呼び出します。 Notebook2 は 5 つのセルを持ち、3 番目のセルに run(notebook1) を呼び出します。 Notebook2 を実行すると、exit() 関数がヒットしたときに 2 番目のセルで Notebook1 が停止します。 Notebook2 は、4 番目のセルと 5 番目のセルを引き続き実行します。

mssparkutils.notebook.exit("value string")

次に例を示します。

Sample1 ノートブックは次の 2 つのセルを持つ folder/ 下を検索します。

セル 1 は、既定値が 10 に設定された入力パラメーターを定義します。
セル2は、終了値として入力を使用してノートブックを終了します。

サンプルノートブックのスクリーンショット

既定値を使用して、別のノートブックで Sample1 を実行できます。


exitVal <- mssparkutils.notebook.run("folder/Sample1")
print (exitVal)

結果は次のようになります。

Sample1 run success with input is 10

別のノートブックで Sample1 を実行して、入力値を 20 に設定できます。

exitVal <- mssparkutils.notebook.run("mssparkutils/folder/Sample1", 90, list("input": 20))
print (exitVal)

結果は次のようになります。

Sample1 run success with input is 20

資格情報ユーティリティ

MSSparkUtils 資格情報ユーティリティを使用して、リンクされたサービスのアクセストークンを取得し、Azure Key Vault でシークレットを管理することができます。

次のコマンドを実行して、使用可能なメソッドの概要を取得します。

mssparkutils.credentials.help()

mssparkutils.credentials.help()

Not supported.

mssparkutils.credentials.help()

結果を取得します。

getToken(audience, name): returns AAD token for a given audience, name (optional)
isValidToken(token): returns true if token hasn't expired
getConnectionStringOrCreds(linkedService): returns connection string or credentials for linked service
getFullConnectionString(linkedService): returns full connection string with credentials
getPropertiesAll(linkedService): returns all the properties of a linked servicegetSecret(akvName, secret, linkedService): returns AKV secret for a given AKV linked service, akvName, secret key
getSecret(akvName, secret): returns AKV secret for a given akvName, secret key
getSecretWithLS(linkedService, secret): returns AKV secret for a given linked service, secret key
putSecret(akvName, secretName, secretValue, linkedService): puts AKV secret for a given akvName, secretName
putSecret(akvName, secretName, secretValue): puts AKV secret for a given akvName, secretName
putSecretWithLS(linkedService, secretName, secretValue): puts AKV secret for a given linked service, secretName

getToken(audience, name): returns AAD token for a given audience, name (optional)
isValidToken(token): returns true if token hasn't expired
getConnectionStringOrCreds(linkedService): returns connection string or credentials for linked service
getFullConnectionString(linkedService): returns full connection string with credentials
getPropertiesAll(linkedService): returns all the properties of a linked servicegetSecret(akvName, secret, linkedService): returns AKV secret for a given AKV linked service, akvName, secret key
getSecret(akvName, secret): returns AKV secret for a given akvName, secret key
getSecretWithLS(linkedService, secret): returns AKV secret for a given linked service, secret key
putSecret(akvName, secretName, secretValue, linkedService): puts AKV secret for a given akvName, secretName
putSecret(akvName, secretName, secretValue): puts AKV secret for a given akvName, secretName
putSecretWithLS(linkedService, secretName, secretValue): puts AKV secret for a given linked service, secretName

getToken(audience, name): returns AAD token for a given audience, name (optional)
isValidToken(token): returns true if token hasn't expired
getConnectionStringOrCreds(linkedService): returns connection string or credentials for linked service
getFullConnectionString(linkedService): returns full connection string with credentials
getPropertiesAll(linkedService): returns all the properties of a linked servicegetSecret(akvName, secret, linkedService): returns AKV secret for a given AKV linked service, akvName, secret key
getSecret(akvName, secret): returns AKV secret for a given akvName, secret key
putSecret(akvName, secretName, secretValue, linkedService): puts AKV secret for a given akvName, secretName
putSecret(akvName, secretName, secretValue): puts AKV secret for a given akvName, secretName
putSecretWithLS(linkedService, secretName, secretValue): puts AKV secret for a given linked service, secretName

注意

現在、C# では getSecretWithLS(linkedService, secret) はサポートされていません。

getToken(audience, name): returns AAD token for a given audience, name (optional)
isValidToken(token): returns true if token hasn't expired
getConnectionStringOrCreds(linkedService): returns connection string or credentials for linked service
getFullConnectionString(linkedService): returns full connection string with credentials
getPropertiesAll(linkedService): returns all the properties of a linked servicegetSecret(akvName, secret, linkedService): returns AKV secret for a given AKV linked service, akvName, secret key
getSecret(akvName, secret): returns AKV secret for a given akvName, secret key
getSecretWithLS(linkedService, secret): returns AKV secret for a given linked service, secret key
putSecret(akvName, secretName, secretValue, linkedService): puts AKV secret for a given akvName, secretName
putSecret(akvName, secretName, secretValue): puts AKV secret for a given akvName, secretName
putSecretWithLS(linkedService, secretName, secretValue): puts AKV secret for a given linked service, secretName

トークンを取得する

指定された対象ユーザー、名前 (省略可能) の Microsoft Entra トークンを返します。次の表に、使用可能なすべての対象ユーザーの種類を示します。

対象ユーザーの種類	API 呼び出しで使用される文字列リテラル
Azure Storage	`Storage`
Azure Key Vault	`Vault`
Azure の管理	`AzureManagement`
Azure SQL Data Warehouse (専用およびサーバーレス)	`DW`
Azure Synapse	`Synapse`
Azure Data Lake Store	`DataLakeStore`
Azure Data Factory	`ADF`
Azure Data Explorer	`AzureDataExplorer`
Azure Database for MySQL	`AzureOSSDB`
Azure Database for MariaDB	`AzureOSSDB`
Azure Database for PostgreSQL	`AzureOSSDB`

mssparkutils.credentials.getToken('audience Key')

mssparkutils.credentials.getToken("audience Key")

Credentials.GetToken("audience Key")

mssparkutils.credentials.getToken('audience Key')

トークンの検証

トークンの有効期限が切れていない場合は true を返します。

mssparkutils.credentials.isValidToken('your token')

mssparkutils.credentials.isValidToken("your token")

Credentials.IsValidToken("your token")

mssparkutils.credentials.isValidToken('your token')

リンクされたサービスの接続文字列または資格情報の取得

リンクされたサービスの接続文字列または資格情報を返します。

mssparkutils.credentials.getConnectionStringOrCreds('linked service name')

mssparkutils.credentials.getConnectionStringOrCreds("linked service name")

Credentials.GetConnectionStringOrCreds("linked service name")

mssparkutils.credentials.getConnectionStringOrCreds('linked service name')

ワークスペース ID を使用したシークレットの取得

ワークスペース ID を使用して、指定した Azure Key Vault 名、シークレット名、およびリンクされたサービス名の Azure Key Vault シークレットを返します。 Azure Key Vault へのアクセスが適切に構成されていることを確認してください。

mssparkutils.credentials.getSecret('azure key vault name','secret name','linked service name')

mssparkutils.credentials.getSecret("azure key vault name","secret name","linked service name")

Credentials.GetSecret("azure key vault name","secret name","linked service name")

mssparkutils.credentials.getSecret('azure key vault name','secret name','linked service name')

ユーザー資格情報を使用したシークレットの取得

ユーザー資格情報を使用して、指定した Azure Key Vault 名、シークレット名、およびリンクされたサービス名の Azure Key Vault シークレットを返します。

mssparkutils.credentials.getSecret('azure key vault name','secret name')

mssparkutils.credentials.getSecret("azure key vault name","secret name")

Credentials.GetSecret("azure key vault name","secret name")

mssparkutils.credentials.getSecret('azure key vault name','secret name')

ワークスペース ID を使用したシークレットの作成

ワークスペース ID を使用して、指定した Azure Key Vault 名、シークレット名、およびリンクされたサービス名の Azure Key Vault シークレットを作成します。 Azure Key Vault へのアクセスが適切に構成されていることを確認してください。

mssparkutils.credentials.putSecret('azure key vault name','secret name','secret value','linked service name')

ワークスペース ID を使用したシークレットの作成

mssparkutils.credentials.putSecret("azure key vault name","secret name","secret value","linked service name")

ワークスペース ID を使用したシークレットの作成

mssparkutils.credentials.putSecret('azure key vault name','secret name','secret value','linked service name')

ユーザー資格情報を使用したシークレットの作成

ユーザー資格情報を使用して、指定した Azure Key Vault 名、シークレット名、およびリンクされたサービス名の Azure Key Vault シークレットを作成します。

mssparkutils.credentials.putSecret('azure key vault name','secret name','secret value')

ユーザー資格情報を使用したシークレットの作成

mssparkutils.credentials.putSecret('azure key vault name','secret name','secret value')

ユーザー資格情報を使用したシークレットの作成

mssparkutils.credentials.putSecret("azure key vault name","secret name","secret value")

環境ユーティリティ

次のコマンドを実行して、使用可能なメソッドの概要を取得します。

mssparkutils.env.help()

mssparkutils.env.help()

mssparkutils.env.help()

Env.Help()

結果を取得します。

getUserName(): returns user name
getUserId(): returns unique user id
getJobId(): returns job id
getWorkspaceName(): returns workspace name
getPoolName(): returns Spark pool name
getClusterId(): returns cluster id

ユーザー名の取得

現在のユーザー名を返します。

mssparkutils.env.getUserName()

mssparkutils.env.getUserName()

mssparkutils.env.getUserName()

Env.GetUserName()

ユーザー ID の取得

現在のユーザー ID を返します。

mssparkutils.env.getUserId()

mssparkutils.env.getUserId()

mssparkutils.env.getUserId()

Env.GetUserId()

ジョブ ID の取得

ジョブ ID を返します。

mssparkutils.env.getJobId()

mssparkutils.env.getJobId()

mssparkutils.env.getJobId()

Env.GetJobId()

ワークスペース名の取得

ワークスペース名を返します。

mssparkutils.env.getWorkspaceName()

mssparkutils.env.getWorkspaceName()

mssparkutils.env.getWorkspaceName()

Env.GetWorkspaceName()

プール名の取得

Spark プール名を返します。

mssparkutils.env.getPoolName()

mssparkutils.env.getPoolName()

mssparkutils.env.getPoolName()

Env.GetPoolName()

クラスター ID の取得

現在のクラスター ID を返します。

mssparkutils.env.getClusterId()

mssparkutils.env.getClusterId()

mssparkutils.env.getClusterId()

Env.GetClusterId()

ランタイムコンテキスト

mssparkutils ランタイムユーティリティでは、3 つのランタイムプロパティを公開しています。mssparkutils ランタイムコンテキストを使用して、下に示すプロパティを取得できます。

Notebookname - 現在のノートブックの名前では常に、対話モードとパイプラインモードの両方の値を返します。
Pipelinejobid - パイプライン実行 ID では、パイプラインモードで値を返し、対話モードで空の文字列を返します。
Activityrunid - ノートブックアクティビティの実行 ID では、パイプラインモードで値を返し、対話モードで空の文字列を返します。

現在、ランタイムコンテキストでは Python と Scala の両方をサポートしています。

mssparkutils.runtime.context

ctx <- mssparkutils.runtime.context()
for (key in ls(ctx)) {
    writeLines(paste(key, ctx[[key]], sep = "\t"))
}

%%spark
mssparkutils.runtime.context

セッションの管理

対話型セッションの停止

停止ボタンを手動でクリックする代わりに、コードで API を呼び出して対話型セッションを停止する方が便利な場合があります。このような場合のために、コードを介した対話型セッションの停止をサポートする API mssparkutils.session.stop() が提供されています。Scala と Python で使用できます。

mssparkutils.session.stop()

mssparkutils.session.stop()

mssparkutils.session.stop()

mssparkutils.session.stop() API は、バックグラウンドで現在の対話型セッションを非同期的に停止し、Spark セッションを停止し、セッションによって占有されているリソースを解放して、同じプール内の他のセッションで使用できるようにします。

Note

Scala の sys.exit や Python のsys.exit() などの言語組み込み API をコードで呼び出すことはお勧めしません。このような API はインタープリタープロセスを強制終了するだけで、Spark セッションは有効なまま残り、リソースは解放されないためです。

パッケージの依存関係

ノートブックまたはジョブをローカルで開発し、コンパイル/IDE ヒントに関連するパッケージを参照する必要がある場合は、次のパッケージを使用できます。

PyPI パッケージ

Cran パッケージ

Maven の依存関係

次の方法で共有

Microsoft Spark Utilities の概要

前提条件

Azure Data Lake Storage Gen2 へのアクセスを構成する

Azure Blob Storage へのアクセスを構成する

Azure Key Vault へのアクセスを構成する

ファイルシステム ユーティリティ

ファイルの一覧表示

ファイルのプロパティを表示します

新しいディレクトリの作成

ファイルのコピー

パフォーマンスの高いコピー ファイル

ファイル コンテンツのプレビュー

ファイルの移動

ファイルの書き込み

ファイルへのコンテンツの追加

ファイルまたはディレクトリの削除

Notebook のユーティリティ

Notebookの参照

複数のノートブック参照を並列で実行する

ノートブックを終了する

ノートブックの参照

ノートブックを終了する

ノートブックの参照

ノートブックを終了する

資格情報ユーティリティ

トークンを取得する

トークンの検証

リンクされたサービスの接続文字列または資格情報の取得

ワークスペース ID を使用したシークレットの取得

ユーザー資格情報を使用したシークレットの取得

ワークスペース ID を使用したシークレットの作成

ワークスペース ID を使用したシークレットの作成

ワークスペース ID を使用したシークレットの作成

ユーザー資格情報を使用したシークレットの作成

ユーザー資格情報を使用したシークレットの作成

ユーザー資格情報を使用したシークレットの作成

環境ユーティリティ

ユーザー名の取得

ユーザー ID の取得

ジョブ ID の取得

ワークスペース名の取得

プール名の取得

クラスター ID の取得

ランタイム コンテキスト

セッションの管理

対話型セッションの停止

パッケージの依存関係

次のステップ

フィードバック

その他のリソース

ファイルシステムユーティリティ

パフォーマンスの高いコピーファイル

ファイルコンテンツのプレビュー

ランタイムコンテキスト