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Exemplos de código para o Databricks Connect para Python

  • Artigo

Observação

Esse artigo aborda o Databricks Connect para Databricks Runtime 13.3 LTS e superior.

Este artigo fornece exemplos de código que utilizam o Databricks Connect para Python. O Databricks Connect permite que você conecte IDEs populares, servidores de notebook e aplicativos personalizados aos clusters do Azure Databricks. Consulte O que é o Databricks Connect?. Para obter a versão do Scala deste artigo, consulte Exemplos de código para o Databricks Connect para Scala.

Observação

Antes de começar a utilizar o Databricks Connect, você deve configurar o cliente Databricks Connect.

O Databricks fornece vários aplicativos de exemplo adicionais que mostram como usar o Databricks Connect. Confira o repositório de exemplos de aplicativos para o Databricks Connect no GitHub, especificamente:

Você também pode usar os seguintes exemplos de código mais simples para experimentar o Databricks Connect. Esses exemplos pressupõem que você esteja usando a autenticação padrão para a configuração do cliente do Databricks Connect.

Este exemplo de código simples consulta a tabela especificada e mostra as cinco primeiras linhas da tabela especificada. Para usar uma tabela diferente, ajuste a chamada para spark.read.table.

from databricks.connect import DatabricksSession

spark = DatabricksSession.builder.getOrCreate()

df = spark.read.table("samples.nyctaxi.trips")
df.show(5)

Este exemplo de código mais longo faz o seguinte:

  1. Cria um DataFrame na memória.
  2. Cria uma tabela com o nome zzz_demo_temps_table dentro do esquema default. Se a tabela com esse nome já existir, a tabela será excluída primeiro. Para usar um esquema ou uma tabela diferente, ajuste as chamadas para spark.sql, temps.write.saveAsTable ou ambos.
  3. Salva o conteúdo do DataFrame na tabela.
  4. Executa uma consulta SELECT no conteúdo da tabela.
  5. Mostra o resultado da consulta.
  6. Exclui a tabela.
from databricks.connect import DatabricksSession
from pyspark.sql.types import *
from datetime import date

spark = DatabricksSession.builder.getOrCreate()

# Create a Spark DataFrame consisting of high and low temperatures
# by airport code and date.
schema = StructType([
  StructField('AirportCode', StringType(), False),
  StructField('Date', DateType(), False),
  StructField('TempHighF', IntegerType(), False),
  StructField('TempLowF', IntegerType(), False)
])

data = [
  [ 'BLI', date(2021, 4, 3), 52, 43],
  [ 'BLI', date(2021, 4, 2), 50, 38],
  [ 'BLI', date(2021, 4, 1), 52, 41],
  [ 'PDX', date(2021, 4, 3), 64, 45],
  [ 'PDX', date(2021, 4, 2), 61, 41],
  [ 'PDX', date(2021, 4, 1), 66, 39],
  [ 'SEA', date(2021, 4, 3), 57, 43],
  [ 'SEA', date(2021, 4, 2), 54, 39],
  [ 'SEA', date(2021, 4, 1), 56, 41]
]

temps = spark.createDataFrame(data, schema)

# Create a table on the Databricks cluster and then fill
# the table with the DataFrame's contents.
# If the table already exists from a previous run,
# delete it first.
spark.sql('USE default')
spark.sql('DROP TABLE IF EXISTS zzz_demo_temps_table')
temps.write.saveAsTable('zzz_demo_temps_table')

# Query the table on the Databricks cluster, returning rows
# where the airport code is not BLI and the date is later
# than 2021-04-01. Group the results and order by high
# temperature in descending order.
df_temps = spark.sql("SELECT * FROM zzz_demo_temps_table " \
  "WHERE AirportCode != 'BLI' AND Date > '2021-04-01' " \
  "GROUP BY AirportCode, Date, TempHighF, TempLowF " \
  "ORDER BY TempHighF DESC")
df_temps.show()

# Results:
#
# +-----------+----------+---------+--------+
# |AirportCode|      Date|TempHighF|TempLowF|
# +-----------+----------+---------+--------+
# |        PDX|2021-04-03|       64|      45|
# |        PDX|2021-04-02|       61|      41|
# |        SEA|2021-04-03|       57|      43|
# |        SEA|2021-04-02|       54|      39|
# +-----------+----------+---------+--------+

# Clean up by deleting the table from the Databricks cluster.
spark.sql('DROP TABLE zzz_demo_temps_table')

Observação

O exemplo a seguir descreve como escrever um código portátil entre o Databricks Connect para Databricks Runtime 13.3 LTS e superior nos ambientes em que a classe DatabricksSession não está disponível.

O exemplo a seguir usa a classe DatabricksSession ou usa a classe SparkSession se a classe DatabricksSession não estiver disponível, a fim de consultar a tabela especificada e retornar as cinco primeiras linhas. Este exemplo usa a variável de ambiente SPARK_REMOTE para autenticação.

from pyspark.sql import SparkSession, DataFrame

def get_spark() -> SparkSession:
  try:
    from databricks.connect import DatabricksSession
    return DatabricksSession.builder.getOrCreate()
  except ImportError:
    return SparkSession.builder.getOrCreate()

def get_taxis(spark: SparkSession) -> DataFrame:
  return spark.read.table("samples.nyctaxi.trips")

get_taxis(get_spark()).show(5)