Trabalhar com ficheiros no Azure Databricks
O Azure Databricks tem vários utilitários e APIs para interagir com arquivos nos seguintes locais:
- Volumes do catálogo Unity
- Arquivos de espaço de trabalho
- Armazenamento de objetos na cloud
- Montagens DBFS e raiz DBFS
- Armazenamento efêmero conectado ao nó do driver do cluster
Este artigo tem exemplos de interação com arquivos nesses locais para as seguintes ferramentas:
- Apache Spark
- Spark SQL e Databricks SQL
- Utilitários do sistema de arquivos Databricks (
dbutils.fsou%fs) - CLI do Databricks
- API REST do Databricks
- Comandos shell Bash (
%sh) - A biblioteca com escopo de bloco de anotações é instalada usando
%pip - pandas
- Utilitários de processamento e gerenciamento de arquivos OSS Python
Importante
As operações de arquivo que exigem acesso a dados FUSE não podem acessar diretamente o armazenamento de objetos na nuvem usando URIs. O Databricks recomenda o uso de volumes do Unity Catalog para configurar o acesso a esses locais para o FUSE.
O Scala suporta volumes FUSE for Unity Catalog e arquivos de espaço de trabalho em computação configurada com Unity Catalog e modo de acesso compartilhado. Na computação configurada com o modo de acesso de usuário único e Databricks Runtime 14.3 e superior, o Scala suporta FUSE para volumes do Unity Catalog e arquivos de espaço de trabalho, exceto para subprocessos originários do Scala, como o comando "cat /Volumes/path/to/file".!!Scala.
Preciso fornecer um esquema de URI para acessar dados?
Os caminhos de acesso a dados no Azure Databricks seguem um dos seguintes padrões:
Os caminhos no estilo URI incluem um esquema de URI. Para soluções de acesso a dados nativas do Databricks, os esquemas de URI são opcionais para a maioria dos casos de uso. Ao acessar diretamente os dados no armazenamento de objetos na nuvem, você deve fornecer o esquema de URI correto para o tipo de armazenamento.
Os caminhos no estilo POSIX fornecem acesso a dados relativos à raiz do driver (
/). Os caminhos no estilo POSIX nunca exigem um esquema. Você pode usar volumes do Unity Catalog ou montagens DBFS para fornecer acesso no estilo POSIX aos dados no armazenamento de objetos na nuvem. Muitas estruturas de ML e outros módulos OSS Python requerem FUSE e só podem usar caminhos no estilo POSIX.
Trabalhar com arquivos em volumes do Catálogo Unity
O Databricks recomenda o uso de volumes do Catálogo Unity para configurar o acesso a arquivos de dados não tabulares armazenados no armazenamento de objetos na nuvem. Consulte O que são volumes do Catálogo Unity?.
| Ferramenta | Exemplo |
|---|---|
| Apache Spark | spark.read.format("json").load("/Volumes/my_catalog/my_schema/my_volume/data.json").show() |
| Spark SQL e Databricks SQL | SELECT * FROM csv.`/Volumes/my_catalog/my_schema/my_volume/data.csv`; LIST '/Volumes/my_catalog/my_schema/my_volume/'; |
| Utilitários do sistema de arquivos Databricks | dbutils.fs.ls("/Volumes/my_catalog/my_schema/my_volume/") %fs ls /Volumes/my_catalog/my_schema/my_volume/ |
| CLI do Databricks | databricks fs cp /path/to/local/file dbfs:/Volumes/my_catalog/my_schema/my_volume/ |
| API REST do Databricks | POST https://<databricks-instance>/api/2.1/jobs/create {"name": "A multitask job", "tasks": [{..."libraries": [{"jar": "/Volumes/dev/environment/libraries/logging/Logging.jar"}],},...]} |
| Comandos shell Bash | %sh curl http://<address>/text.zip -o /Volumes/my_catalog/my_schema/my_volume/tmp/text.zip |
| Instalações da biblioteca | %pip install /Volumes/my_catalog/my_schema/my_volume/my_library.whl |
| Pandas | df = pd.read_csv('/Volumes/my_catalog/my_schema/my_volume/data.csv') |
| OSS Python | os.listdir('/Volumes/my_catalog/my_schema/my_volume/path/to/directory') |
Nota
O dbfs:/ esquema é necessário ao trabalhar com a CLI do Databricks.
Limitações de volumes
Os volumes têm as seguintes limitações:
Não há suporte para gravações diretas ou não sequenciais (aleatórias), como a gravação de arquivos Zip e Excel. Para cargas de trabalho de acréscimo direto ou gravação aleatória, execute as operações em um disco local primeiro e, em seguida, copie os resultados para os volumes do Catálogo Unity. Por exemplo:
# python import xlsxwriter from shutil import copyfile workbook = xlsxwriter.Workbook('/local_disk0/tmp/excel.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet() worksheet.write(0, 0, "Key") worksheet.write(0, 1, "Value") workbook.close() copyfile('/local_disk0/tmp/excel.xlsx', '/Volumes/my_catalog/my_schema/my_volume/excel.xlsx')Arquivos esparsos não são suportados. Para copiar arquivos esparsos, use
cp --sparse=never:$ cp sparse.file /Volumes/my_catalog/my_schema/my_volume/sparse.file error writing '/dbfs/sparse.file': Operation not supported $ cp --sparse=never sparse.file /Volumes/my_catalog/my_schema/my_volume/sparse.file
Trabalhar com arquivos de espaço de trabalho
Os arquivos de espaço de trabalho Databricks são os arquivos em um espaço de trabalho que não são blocos de anotações. Você pode usar arquivos de espaço de trabalho para armazenar e acessar dados e outros arquivos salvos ao lado de blocos de anotações e outros ativos de espaço de trabalho. Como os arquivos de espaço de trabalho têm restrições de tamanho, o Databricks recomenda armazenar apenas pequenos arquivos de dados aqui, principalmente para desenvolvimento e teste.
| Ferramenta | Exemplo |
|---|---|
| Apache Spark | spark.read.format("json").load("file:/Workspace/Users/<user-folder>/data.json").show() |
| Spark SQL e Databricks SQL | SELECT * FROM json.`file:/Workspace/Users/<user-folder>/file.json`; |
| Utilitários do sistema de arquivos Databricks | dbutils.fs.ls("file:/Workspace/Users/<user-folder>/") %fs ls file:/Workspace/Users/<user-folder>/ |
| CLI do Databricks | databricks workspace list |
| API REST do Databricks | POST https://<databricks-instance>/api/2.0/workspace/delete {"path": "/Workspace/Shared/code.py", "recursive": "false"} |
| Comandos shell Bash | %sh curl http://<address>/text.zip -o /Workspace/Users/<user-folder>/text.zip |
| Instalações da biblioteca | %pip install /Workspace/Users/<user-folder>/my_library.whl |
| Pandas | df = pd.read_csv('/Workspace/Users/<user-folder>/data.csv') |
| OSS Python | os.listdir('/Workspace/Users/<user-folder>/path/to/directory') |
Nota
O file:/ esquema é necessário ao trabalhar com Databricks Utilities, Apache Spark ou SQL.
Para conhecer as limitações no trabalho com arquivos de espaço de trabalho, consulte Limitações.
Para onde vão os arquivos de espaço de trabalho excluídos?
A exclusão de um arquivo de espaço de trabalho o envia para a lixeira. Você pode recuperar ou excluir permanentemente arquivos da lixeira usando a interface do usuário.
Consulte Excluir um objeto.
Trabalhar com ficheiros no armazenamento de objetos na nuvem
A Databricks recomenda o uso de volumes do Unity Catalog para configurar o acesso seguro a arquivos no armazenamento de objetos na nuvem. Você deve configurar permissões se optar por acessar diretamente os dados no armazenamento de objetos na nuvem usando URIs. Consulte Gerenciar locais externos, tabelas externas e volumes externos.
Os exemplos a seguir usam URIs para acessar dados no armazenamento de objetos na nuvem:
| Ferramenta | Exemplo |
|---|---|
| Apache Spark | spark.read.format("json").load("abfss://container-name@storage-account-name.dfs.core.windows.net/path/file.json").show() |
| Spark SQL e Databricks SQL | SELECT * FROM csv.`abfss://container-name@storage-account-name.dfs.core.windows.net/path/file.json`; LIST 'abfss://container-name@storage-account-name.dfs.core.windows.net/path'; |
| Utilitários do sistema de arquivos Databricks | dbutils.fs.ls("abfss://container-name@storage-account-name.dfs.core.windows.net/path/") %fs ls abfss://container-name@storage-account-name.dfs.core.windows.net/path/ |
| CLI do Databricks | Não suportado |
| API REST do Databricks | Não suportado |
| Comandos shell Bash | Não suportado |
| Instalações da biblioteca | %pip install abfss://container-name@storage-account-name.dfs.core.windows.net/path/to/library.whl |
| Pandas | Não suportado |
| OSS Python | Não suportado |
Nota
Trabalhar com arquivos em montagens DBFS e raiz DBFS
As montagens DBFS não são protegíveis usando o Unity Catalog e não são mais recomendadas pelo Databricks. Os dados armazenados na raiz DBFS são acessíveis por todos os usuários no espaço de trabalho. O Databricks recomenda não armazenar qualquer código ou dados confidenciais ou de produção na raiz do DBFS. Consulte O que é DBFS?.
| Ferramenta | Exemplo |
|---|---|
| Apache Spark | spark.read.format("json").load("/mnt/path/to/data.json").show() |
| Spark SQL e Databricks SQL | SELECT * FROM json.`/mnt/path/to/data.json`; |
| Utilitários do sistema de arquivos Databricks | dbutils.fs.ls("/mnt/path") %fs ls /mnt/path |
| CLI do Databricks | databricks fs cp dbfs:/mnt/path/to/remote/file /path/to/local/file |
| API REST do Databricks | POST https://<host>/api/2.0/dbfs/delete --data '{ "path": "/tmp/HelloWorld.txt" }' |
| Comandos shell Bash | %sh curl http://<address>/text.zip > /dbfs/mnt/tmp/text.zip |
| Instalações da biblioteca | %pip install /dbfs/mnt/path/to/my_library.whl |
| Pandas | df = pd.read_csv('/dbfs/mnt/path/to/data.csv') |
| OSS Python | os.listdir('/dbfs/mnt/path/to/directory') |
Nota
O dbfs:/ esquema é necessário ao trabalhar com a CLI do Databricks.
Trabalhar com arquivos em armazenamento efêmero anexados ao nó do driver
O armazenamento efêmero anexado ao nó do driver é o armazenamento em bloco com acesso de caminho baseado em POSIX integrado. Todos os dados armazenados neste local desaparecem quando um cluster é encerrado ou reiniciado.
| Ferramenta | Exemplo |
|---|---|
| Apache Spark | Não suportado |
| Spark SQL e Databricks SQL | Não suportado |
| Utilitários do sistema de arquivos Databricks | dbutils.fs.ls("file:/path") %fs ls file:/path |
| CLI do Databricks | Não suportado |
| API REST do Databricks | Não suportado |
| Comandos shell Bash | %sh curl http://<address>/text.zip > /tmp/text.zip |
| Instalações da biblioteca | Não suportado |
| Pandas | df = pd.read_csv('/path/to/data.csv') |
| OSS Python | os.listdir('/path/to/directory') |
Nota
O file:/ esquema é necessário ao trabalhar com utilitários Databricks.
Mover dados do armazenamento efêmero para volumes
Você pode querer acessar dados baixados ou salvos em armazenamento efêmero usando o Apache Spark. Como o armazenamento efêmero é anexado ao driver e o Spark é um mecanismo de processamento distribuído, nem todas as operações podem acessar dados diretamente aqui. Suponha que você deva mover dados do sistema de arquivos do driver para os volumes do Catálogo Unity. Nesse caso, você pode copiar arquivos usando comandos mágicos ou os utilitários Databricks, como nos seguintes exemplos:
dbutils.fs.cp ("file:/<path>", "/Volumes/<catalog>/<schema>/<volume>/<path>")
%sh cp /<path> /Volumes/<catalog>/<schema>/<volume>/<path>
%fs cp file:/<path> /Volumes/<catalog>/<schema>/<volume>/<path>
Recursos adicionais
Para obter informações sobre como carregar arquivos locais ou baixar arquivos da Internet para o Azure Databricks, consulte Carregar arquivos para o Azure Databricks.