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Tutorial: Analisar dados em uma conta de armazenamento

  • Artigo

Neste tutorial, você aprenderá a analisar os dados localizados em uma conta de armazenamento.

Até agora nós abordamos cenários em que os dados residem em bancos de dados no workspace. Agora, mostraremos a você como trabalhar com arquivos em contas de armazenamento. Nesse cenário, usaremos a conta de armazenamento primária do workspace e do contêiner que especificamos ao criar o workspace.

  • O nome da conta de armazenamento: contosolake
  • O nome do contêiner na conta de armazenamento: usuários

Criar arquivos CSV e Parquet na conta de armazenamento

Execute o código a seguir em um notebook em uma nova célula de código. Ele cria um arquivo CSV e um arquivo Parquet na conta de armazenamento.

Dica

Esta tabela foi criada anteriormente no início rápido e você poderá encontrar as etapas aqui.

%%pyspark
df = spark.sql("SELECT * FROM nyctaxi.passengercountstats")
df = df.repartition(1) # This ensures we'll get a single file during write()
df.write.mode("overwrite").csv("/NYCTaxi/PassengerCountStats_csvformat")
df.write.mode("overwrite").parquet("/NYCTaxi/PassengerCountStats_parquetformat")

Analisar dados em uma conta de armazenamento

Você pode analisar os dados em sua conta padrão do Azure Data Lake Storage (ADLS) Gen2 ou vincular uma conta de armazenamento de Blobs ou ADLS Gen2 ao seu workspace por meio de “Gerenciar” > “Serviços Vinculados” > “Novo” (As próximas etapas se referirão à conta primária do ADLS Gen2).

  1. No Synapse Studio, acesse o hub Dados e, em seguida, selecione Vinculado.

  2. Acesse Azure Data Lake Storage Gen2>myworkspace (Primário – contosolake) .

  3. Selecione usuários (Primário) . Você deve ver a pasta NYCTaxi. Nela, você verá duas pastas chamadas PassengerCountStats_csvformat e PassengerCountStats_parquetformat.

  4. Abra a pasta PassengerCountStats_parquetformat. Dentro dela, há um arquivo Parquet com um nome como part-00000-2638e00c-0790-496b-a523-578da9a15019-c000.snappy.parquet.

  5. Clique com o botão direito do mouse em .parquet, selecione Novo notebook e Carregar no DataFrame. Um notebook será criado com uma célula desta forma:

    %%pyspark
abspath = 'abfss://users@contosolake.dfs.core.windows.net/NYCTaxi/PassengerCountStats_parquetformat/part-00000-1f251a58-d8ac-4972-9215-8d528d490690-c000.snappy.parquet'
df = spark.read.load(abspath, format='parquet')
display(df.limit(10))

  6. Anexe-o ao Pool do Spark chamado Spark1. Execute a célula. Se você encontrar um erro relacionado à falta de núcleos, outra sessão poderá estar usando esse pool do Spark neste pool do Spark. Cancele todas as sessões existentes e tente novamente.

  7. Selecione para voltar à pasta usuários. Clique com o botão direito do mouse no arquivo .parquet novamente e escolha Novo script SQL>SELECIONAR AS 100 PRIMEIRAS LINHAS. Ele cria um script SQL como este:

    SELECT 
    TOP 100 *
FROM OPENROWSET(
    BULK 'https://contosolake.dfs.core.windows.net/users/NYCTaxi/PassengerCountStats_parquetformat/part-00000-1f251a58-d8ac-4972-9215-8d528d490690-c000.snappy.parquet',
    FORMAT='PARQUET'
) AS [result]

    Na janela de script, verifique se o campo Conectar-se a está definido como o pool de SQL sem servidor Interno.

  8. Execute o script.

Próxima etapa

Orquestrar atividades com pipelines