Microsoft Spark Utilities (MSSparkUtils) para Fabric

Os utilitários do Microsoft Spark (MSSparkUtils) são um pacote interno para ajudar você a executar tarefas comuns com facilidade. Você pode usar o MSSparkUtils para trabalhar com sistemas de arquivos, obter variáveis de ambiente, encadear notebooks e trabalhar com segredos. O pacote MSSparkUtils está disponível no PySpark (Python) Scala, notebooks do SparkR e pipelines do Microsoft Fabric.

Observação

• MsSparkUtils foi oficialmente renomeado para NotebookUtils. O código existente permanecerá compatível com versões anteriores e não causará alterações significativas. É altamente recomendável atualizar para notebookutils para garantir suporte contínuo e acesso a novos recursos. O namespace mssparkutils será desativado no futuro.
• O NotebookUtils foi projetado para funcionar com o Spark 3.4 (Runtime v1.2) e versões posteriores. Todos os novos recursos e atualizações serão suportados exclusivamente com o namespace notebookutils no futuro.

Utilitários do sistema de arquivos

O mssparkutils.fs fornece utilitários para trabalhar com vários sistemas de arquivos, incluindo o ADLS (Azure Data Lake Storage) Gen2 e o Armazenamento de Blobs do Azure. Configure o acesso ao Azure Data Lake Storage Gen2 e ao Armazenamento de Blobs do Azure adequadamente.

Execute os seguintes comandos para obter uma visão geral dos métodos disponíveis:

from notebookutils import mssparkutils
mssparkutils.fs.help()

Saída

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(from: String, to: String, recurse: 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
exists(file: String): Boolean -> Check if a file or directory exists
mount(source: String, mountPoint: String, extraConfigs: Map[String, Any]): Boolean -> Mounts the given remote storage directory at the given mount point
unmount(mountPoint: String): Boolean -> Deletes a mount point
mounts(): Array[MountPointInfo] -> Show information about what is mounted
getMountPath(mountPoint: String, scope: String = ""): String -> Gets the local path of the mount point

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

O MSSparkUtils funciona com o sistema de arquivos da mesma forma que as APIs do Spark. Veja o uso do mssparkuitls.fs.mkdirs() e do Lakehouse do Fabric, por exemplo:

Usage	Caminho relativo da raiz do HDFS	Caminho absoluto para o sistema de arquivos do ABFS	Caminho absoluto para o sistema de arquivos local no nó do driver
Lakehouse não padrão	Sem suporte	mssparkutils.fs.mkdirs("abfss://<container_name>@<storage_account_name>.dfs.core.windows.net/<new_dir>")	mssparkutils.fs.mkdirs("file:/<new_dir>")
Lakehouse padrão	Diretório em "Arquivos" ou "Tabelas": mssparkutils.fs.mkdirs("Files/<new_dir>")	mssparkutils.fs.mkdirs("abfss://<container_name>@<storage_account_name>.dfs.core.windows.net/<new_dir>")	mssparkutils.fs.mkdirs("file:/<new_dir>")

Listar arquivos

Para listar o conteúdo de um diretório, use mssparkutils.fs.ls("O caminho do seu diretório"). Por exemplo:

mssparkutils.fs.ls("Files/tmp") # works with the default lakehouse files using relative path 
mssparkutils.fs.ls("abfss://<container_name>@<storage_account_name>.dfs.core.windows.net/<path>")  # based on ABFS file system 
mssparkutils.fs.ls("file:/tmp")  # based on local file system of driver node 

Exibir propriedades de arquivo

Retorna as propriedades do arquivo, incluindo o nome, o caminho e o tamanho do arquivo e se ele é um diretório e um arquivo.

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

Criar um diretório

Cria o diretório especificado se ele não existir e todos os diretórios pai necessários.

mssparkutils.fs.mkdirs('new directory name')  
mssparkutils.fs. mkdirs("Files/<new_dir>")  # works with the default lakehouse files using relative path 
mssparkutils.fs.ls("abfss://<container_name>@<storage_account_name>.dfs.core.windows.net/<new_dir>")  # based on ABFS file system 
mssparkutils.fs.ls("file:/<new_dir>")  # based on local file system of driver node 

Copiar arquivo

Esse método copia um arquivo ou diretório e dá suporte à atividade de cópia em sistemas de arquivos.

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

Arquivo de cópia com desempenho

Esse método fornece uma maneira mais rápida de copiar ou mover arquivos, especialmente grandes volumes de dados.

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

Visualizar o conteúdo do arquivo

Retorna até os primeiros “maxBytes” bytes do arquivo fornecido como uma cadeia de caracteres codificada em UTF-8.

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

Mover arquivo

Esse método move um arquivo ou diretório e dá suporte a movimentações entre sistemas de arquivos.

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, True) # Set the third parameter to True to firstly create the parent directory if it does not exist. Set the last parameter to True to overwrite the updates.

Gravar arquivo

Esse método grava a cadeia de caracteres fornecida em um arquivo, codificada em UTF-8.

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

Acrescentar conteúdo a um arquivo

Esse método acrescenta a cadeia de caracteres especificada a um arquivo, codificada em UTF-8.

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

Observação

Ao usar a API mssparkutils.fs.append em um loop for para gravar no mesmo arquivo, recomendamos adicionar uma instrução sleep em torno de 0,5s~1s entre as gravações recorrentes. Isso ocorre porque a operação mssparkutils.fs.append interna da API flush é assíncrona, então um pequeno atraso ajuda a garantir a integridade dos dados.

Excluir arquivo ou diretório

Esse método remove um arquivo ou diretório.

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

Diretório de montagem/desmontagem

Obtenha mais informações sobre o uso detalhado em Montagem e desmontagem de arquivos.

Utilitários de notebook

Use os Utilitários de Notebook MSSparkUtils para executar ou sair de um notebook com um valor. Execute o seguinte comando para obter uma visão geral dos métodos disponíveis:

mssparkutils.notebook.help()

Saída:

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.

Observação

Os utilitários de notebook não são aplicáveis para definições de trabalho do Apache Spark (SJD).

Referenciar um notebook

Esse método faz referência a um notebook e retorna seu valor de saída. Você pode executar o aninhamento de chamadas de função em um notebook interativamente ou em um pipeline. O notebook que está sendo referenciado é executado no pool do Spark em que o notebook chama essa função.

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

Por exemplo:

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

O notebook do Fabric também oferece suporte à referência de notebooks em vários espaços de trabalho, especificando a ID do espaço de trabalho.

mssparkutils.notebook.run("Sample1", 90, {"input": 20 }, "fe0a6e2a-a909-4aa3-a698-0a651de790aa")

Você pode abrir o link de instantâneo da execução de referência na saída da célula. O instantâneo captura os resultados da execução de código e permite que você depure facilmente uma execução de referência.

Observação

• O notebook de referência entre espaços de trabalho é suportado pelo runtime versão 1.2 e superior.
• Se você usar os arquivos em Recursos do Notebook, use mssparkutils.nbResPath no notebook referenciado para garantir que ele aponte para a mesma pasta que a execução interativa.

A referência executa vários notebooks paralelamente

Importante

Esse recurso está em preview.

O método mssparkutils.notebook.runMultiple() permite executar vários notebooks paralelamente ou com uma estrutura topológica predefinida. A API está usando um mecanismo de implementação de vários threads em uma sessão do Spark, o que significa que os recursos de computação são compartilhados pelas execuções do notebook de referência.

Com mssparkutils.notebook.runMultiple(), você pode:

• Execute vários notebooks simultaneamente, sem aguardar a conclusão de cada um.

• Especifique as dependências e a ordem de execução para seus notebooks usando um formato JSON simples.

• Otimize o uso de recursos de computação do Spark e reduza o custo dos seus projetos do Fabric.

• Exiba os Instantâneos de cada registro de execução do notebook na saída e depure/monitore as tarefas do notebook convenientemente.

• Obtenha o valor de saída de cada atividade executiva e use-as em tarefas downstream.

Você também pode tentar executar o mssparkutils.notebook.help("runMultiple") para localizar o exemplo e o uso detalhado.

Este é um exemplo simples de como executar uma lista de notebooks paralelamente usando este método:

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

O resultado da execução do notebook raiz é o seguinte:

Veja a seguir um exemplo de execução de notebooks com estrutura topológica usando mssparkutils.notebook.runMultiple(). Use esse método para orquestrar facilmente notebooks por meio de uma experiência de código.

# 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
        }
    ],
    "timeoutInSeconds": 43200, # max timeout for the entire DAG, default to 12 hours
    "concurrency": 50 # max number of notebooks to run concurrently, default to 50
}
mssparkutils.notebook.runMultiple(DAG, {"displayDAGViaGraphviz": False})

O resultado da execução do notebook raiz é o seguinte:

Observação

• O grau de paralelismo da execução de vários notebooks é restrito ao recurso de computação total disponível de uma sessão do Spark.
• O limite superior para atividades de notebook ou notebooks simultâneos é 50. Exceder esse limite pode levar a problemas de estabilidade e desempenho devido ao alto uso de recursos de computação. Se surgirem problemas, considere separar os notebooks em várias chamadas de runMultiple ou reduzir a simultaneidade ajustando o campo de simultaneidade no parâmetro DAG.
• O tempo limite padrão para todo o DAG é de 12 horas, e o tempo limite padrão para cada célula no notebook secundário é de 90 segundos. Você pode alterar o tempo limite definindo os campos timeoutInSeconds e timeoutPerCellInSeconds no parâmetro DAG.

Sair de um notebook

Esse método sai de um notebook com um valor. Você pode executar o aninhamento de chamadas de função em um notebook interativamente ou em um pipeline.

• Quando você chama uma função exit() de um notebook interativamente, o notebook do Fabric gera uma exceção, ignora as células subsequentes em execução e mantém a sessão do Spark ativa.

• Quando você orquestra um notebook no pipeline que chama uma função exit(), a atividade do Notebook retorna com um valor de saída, conclui a execução do pipeline e interrompe a sessão do Spark.

• Quando você chamar uma função exit() em um notebook que está sendo referenciado, o Fabric Spark interrompe a execução do notebook referenciado e continua a executar as próximas células no notebook principal que chama a função run(). Por exemplo: Notebook1 tem três células e chama uma função exit() na segunda célula. O Notebook2 tem cinco células e chama run(notebook1) na terceira célula. Quando você executa Notebook2, Notebook1 interrompe na segunda célula quando ocorre a função exit(). Notebook2 continua a executar a quarta célula e a quinta célula.

mssparkutils.notebook.exit("value string")

Por exemplo:

Notebook Sample1 com as duas células seguintes:

• A célula 1 define um parâmetro de entrada com valor padrão 10.

• A célula 2 sai do notebook com entrada como valor de saída.

Você pode executar Sample1 em outro notebook com valores padrão:

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

Saída:

Notebook executed successfully with exit value 10

Você pode executar Sample1 em outro notebook e definir o valor de entrada como 20:

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

Saída:

Notebook executed successfully with exit value 20

Utilitários de credenciais

Você pode usar os Utilitários de credenciais do MSSparkUtils para obter os tokens de acesso e gerenciar segredos em um Azure Key Vault.

Execute o seguinte comando para obter uma visão geral dos métodos disponíveis:

mssparkutils.credentials.help()

Saída:

getToken(audience, name): returns AAD token for a given audience, name (optional)
getSecret(keyvault_endpoint, secret_name): returns secret for a given Key Vault and secret name

Obter o token

getToken retorna um token do Microsoft Entra para um determinado público e nome (opcional). A lista a seguir mostra as chaves de público disponíveis no momento:

• Recurso de Audiência de Armazenamento: "armazenamento"
• Recurso do Power BI: "pbi"
• Recurso do Azure Key Vault: "keyvault"
• Recurso de BD KQL do Synapse RTA: "kusto"

Execute o seguinte comando para obter o token:

mssparkutils.credentials.getToken('audience Key')

Obter segredo usando as credenciais do usuário

O getSecret retorna um segredo do Azure Key Vault para um determinado ponto de extremidade e nome do segredo do Azure Key Vault usando as credenciais do usuário.

mssparkutils.credentials.getSecret('https://<name>.vault.azure.net/', 'secret name')

Montagem e desmontagem de arquivos

O Fabric dá suporte a cenários de montagem no pacote Microsoft Spark Utilities. Você pode usar as APIs mount, unmount, getMountPath() e mounts() para anexar o armazenamento remoto (ADLS Gen2) a todos os nós em funcionamento (nó do driver e nós de trabalho). Depois que o ponto de montagem do armazenamento estiver em vigor, use a API de arquivo local para acessar dados como se estivessem armazenados no sistema de arquivos local.

Como montar uma conta do ADLS Gen2

O exemplo a seguir ilustra como montar o Azure Data Lake Storage Gen2. A montagem do Armazenamento de Blobs funciona da mesma forma.

Esse exemplo pressupõe que você tenha uma conta do Data Lake Storage Gen2 chamada storegen2 e que a conta tenha um contêiner chamado mycontainer que você deseja montar para /test em sua sessão do Notebook Spark.

Para montar o contêiner chamado mycontainer, mssparkutils primeiro precisa verificar se você tem a permissão para acessar o contêiner. Atualmente, o Microsoft Fabric dá suporte a dois métodos de autenticação para a operação de montagem do gatilho: accountKey e sastoken.

Montagem por meio de token de assinatura de acesso compartilhado ou chave de conta

O MSSparkUtils dá suporte a passagem explícita de uma chave de conta ou de um token de Assinatura de Acesso Compartilhado (SAS) como um parâmetro para montar o destino.

Por motivos de segurança, recomendamos que você armazene chaves de conta ou tokens SAS no Azure Key Vault (como mostra a captura de tela de exemplo a seguir). Você pode recupera-los usando a API mssparkutils.credentials.getSecret. Para obter mais informações, consulte Sobre as chaves de conta de armazenamento gerenciadas do Azure Key Vault.

Código de exemplo para o método accountKey :

from notebookutils import mssparkutils  
# get access token for keyvault resource
# you can also use full audience here like https://vault.azure.net
accountKey = mssparkutils.credentials.getSecret("<vaultURI>", "<secretName>")
mssparkutils.fs.mount(  
    "abfss://mycontainer@<accountname>.dfs.core.windows.net",  
    "/test",  
    {"accountKey":accountKey}
)

Código de exemplo para sastoken:

from notebookutils import mssparkutils  
# get access token for keyvault resource
# you can also use full audience here like https://vault.azure.net
sasToken = mssparkutils.credentials.getSecret("<vaultURI>", "<secretName>")
mssparkutils.fs.mount(  
    "abfss://mycontainer@<accountname>.dfs.core.windows.net",  
    "/test",  
    {"sasToken":sasToken}
)

Observação

Talvez seja necessário importar mssparkutils se ele não estiver disponível:

from notebookutils import mssparkutils

Parâmetros de montagem:

• fileCacheTimeout: os blobs serão armazenados em cache na pasta temporária local por 120 segundos por padrão. Durante esse tempo, blobfuse não verificará se o arquivo está atualizado. O parâmetro pode ser definido para alterar o tempo limite padrão. Quando vários clientes modificam arquivos ao mesmo tempo, para evitar inconsistências entre arquivos locais e remotos, recomendamos reduzir o tempo de cache ou até mesmo alterá-lo para 0 e sempre obter os arquivos mais recentes do servidor.
• tempo limite: o tempo limite da operação de montagem é de 120 segundos por padrão. O parâmetro pode ser definido para alterar o tempo limite padrão. Quando há muitos executores ou quando a montagem atinge o tempo limite, recomendamos aumentar o valor.

Você pode usar esses parâmetros como este:

mssparkutils.fs.mount(
   "abfss://mycontainer@<accountname>.dfs.core.windows.net",
   "/test",
   {"fileCacheTimeout": 120, "timeout": 120}
)

Observação

Por motivos de segurança, recomendamos que você não armazene credenciais no código. Para proteger ainda mais suas credenciais, redigiremos seu segredo na saída do notebook. Para mais informações, confira Remoção de segredos.

Como montar um lakehouse

Código de exemplo para montar uma lakehouse em /test:

from notebookutils import mssparkutils 
mssparkutils.fs.mount( 
 "abfss://<workspace_id>@onelake.dfs.fabric.microsoft.com/<lakehouse_id>", 
 "/test"
)

Observação

Não há suporte para a montagem de um ponto de extremidade regional. O Fabric tem suporte apenas a montagem do ponto de extremidade global, onelake.dfs.fabric.microsoft.com.

Acessar arquivos no ponto de montagem usando a API mssparktuils fs

A principal finalidade da operação de montagem é permitir o acesso dos clientes aos dados armazenados em uma conta de armazenamento remoto por meio da API do sistema de arquivos local. Você também pode acessar os dados usando a API mssparktuils fs com um caminho montado como parâmetro. Esse formato de caminho é um pouco diferente.

Suponha que você tenha montado o contêiner mycontainer do Data Lake Storage Gen2 em /test usando a API de montagem. Quando você acessa os dados usando a API do sistema de arquivos local, o formato do caminho tem a seguinte aparência:

/synfs/notebook/{sessionId}/test/{filename}

Quando você deseja acessar os dados usando a API mssparkutils fs, recomendamos usar um getMountPath() para obter o caminho preciso:

path = mssparkutils.fs.getMountPath("/test")

• Listar diretórios:

  mssparkutils.fs.ls(f"file://{mssparkutils.fs.getMountPath('/test')}")
  

• Ler conteúdo do arquivo:

  mssparkutils.fs.head(f"file://{mssparkutils.fs.getMountPath('/test')}/myFile.txt")
  

• Criar um diretório:

  mssparkutils.fs.mkdirs(f"file://{mssparkutils.fs.getMountPath('/test')}/newdir")
  

Acessar arquivos no ponto de montagem por meio do caminho local

Você pode ler e gravar facilmente os arquivos no ponto de montagem usando o sistema de arquivos padrão. Aqui está um exemplo do Python:

#File read
with open(mssparkutils.fs.getMountPath('/test2') + "/myFile.txt", "r") as f:
    print(f.read())
#File write
with open(mssparkutils.fs.getMountPath('/test2') + "/myFile.txt", "w") as f:
    print(f.write("dummy data"))

Como verificar pontos de montagem existentes

Você pode usar a API mssparkutils.fs.mounts() para verificar todas as informações de ponto de montagem existentes:

mssparkutils.fs.mounts()

Como desmontar o ponto de montagem

Use o código a seguir para desmontar o ponto de montagem (/test neste exemplo):

mssparkutils.fs.unmount("/test")

Limitações conhecidas

• A montagem atual é uma configuração de nível de trabalho, recomendamos usar a API mounts para verificar se o ponto de montagem existe ou não está disponível.

• O mecanismo de desmontagem não é automático. Quando a execução do aplicativo for concluída, para desmontar o ponto de montagem para liberar o espaço em disco, você precisará chamar explicitamente uma API desmontada em seu código. Caso contrário, o ponto de montagem ainda existirá no nó após a conclusão da execução do aplicativo.

• Não há suporte para a montagem de uma conta de armazenamento do ADLS Gen1.

Utilitários do Lakehouse

mssparkutils.lakehouse fornece utilitários especificamente adaptados para o gerenciamento de artefatos do Lakehouse. Esses utilitários permitem que os usuários criem, recuperem, atualizem e excluam artefatos do Lakehouse facilmente.

Observação

As APIs do Lakehouse só têm suporte no Runtime versão 1.2+.

Visão geral dos métodos

Abaixo está uma visão geral dos métodos disponíveis fornecidos por mssparkutils.lakehouse:

# Create a new Lakehouse artifact
create(name: String, description: String = "", workspaceId: String = ""): Artifact

# Retrieve a Lakehouse artifact
get(name: String, workspaceId: String = ""): Artifact

# Update an existing Lakehouse artifact
update(name: String, newName: String, description: String = "", workspaceId: String = ""): Artifact

# Delete a Lakehouse artifact
delete(name: String, workspaceId: String = ""): Boolean

# List all Lakehouse artifacts
list(workspaceId: String = ""): Array[Artifact]

Exemplos de uso

Para utilizar esses métodos de forma eficaz, considere os seguintes exemplos de uso:

Criar um artefato do Lakehouse

artifact = mssparkutils.lakehouse.create("artifact_name", "Description of the artifact", "optional_workspace_id")

Recuperar um artefato do Lakehouse

artifact = mssparkutils.lakehouse.get("artifact_name", "optional_workspace_id")

Atualizar um artefato do Lakehouse

updated_artifact = mssparkutils.lakehouse.update("old_name", "new_name", "Updated description", "optional_workspace_id")

Excluir um artefato do Lakehouse

is_deleted = mssparkutils.lakehouse.delete("artifact_name", "optional_workspace_id")

Listar artefatos do Lakehouse

artifacts_list = mssparkutils.lakehouse.list("optional_workspace_id")

Informações adicionais

Para obter informações mais detalhadas sobre cada método e seus parâmetros, utilize a função mssparkutils.lakehouse.help("methodName").

Com os utilitários do Lakehouse do MSSparkUtils, o gerenciamento de seus artefatos do Lakehouse torna-se mais eficiente e integrado aos pipelines do Fabric, aprimorando sua experiência geral de gerenciamento de dados.

Sinta-se à vontade para explorar esses utilitários e incorporá-los aos seus fluxos de trabalho do Fabric para um fácil gerenciamento de artefatos do Lakehouse.

Utilitários de tempo de execução

Mostrar as informações de contexto da sessão

Com mssparkutils.runtime.context, você pode obter as informações de contexto da sessão ao vivo atual, incluindo o nome do notebook, o lakehouse padrão, as informações do espaço de trabalho, se é uma execução de pipeline etc.

mssparkutils.runtime.context

Problema conhecido

Ao usar a versão de tempo de execução acima de 1.2 e executar mssparkutils.help(), as APIs fabricClient, warehouse e workspace listadas não são compatíveis no momento e ficarão disponíveis posteriormente.

Conteúdo relacionado

• Gerenciamento de biblioteca