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Incorporar o Apache Flink® DataStream nas tabelas Delta Lake do Azure Databricks

Este exemplo mostra como coletar dados de fluxo no Azure ADLS Gen2 do cluster Apache Flink no HDInsight no AKS em tabelas Delta Lake usando o Azure Databricks Auto Loader.

Pré-requisitos

Azure Databricks Auto Loader

O Databricks Auto Loader facilita o fluxo de dados para o armazenamento de objetos de aplicativos Flink para tabelas Delta Lake. Auto Loader fornece uma fonte de streaming estruturado chamada cloudFiles.

Aqui estão as etapas de como você pode usar dados do Flink em tabelas dinâmicas delta do Azure Databricks.

Nesta etapa, você pode criar a tabela Kafka e o ADLS Gen2 no Flink SQL. Neste documento, estamos usando um airplanes_state_real_time tablearquivo . Você pode usar qualquer artigo de sua escolha.

Você precisa atualizar os IPs do broker com seu cluster Kafka no trecho de código.

CREATE TABLE kafka_airplanes_state_real_time (
   `date` STRING,
   `geo_altitude` FLOAT,
   `icao24` STRING,
   `latitude` FLOAT,
   `true_track` FLOAT,
   `velocity` FLOAT,
   `spi` BOOLEAN,
   `origin_country` STRING,
   `minute` STRING,
   `squawk` STRING,
   `sensors` STRING,
   `hour` STRING,
   `baro_altitude` FLOAT,
   `time_position` BIGINT,
   `last_contact` BIGINT,
   `callsign` STRING,
   `event_time` STRING,
   `on_ground` BOOLEAN,
   `category` STRING,
   `vertical_rate` FLOAT,
   `position_source` INT,
   `current_time` STRING,
   `longitude` FLOAT
 ) WITH (
    'connector' = 'kafka',  
    'topic' = 'airplanes_state_real_time',  
    'scan.startup.mode' = 'latest-offset',  
    'properties.bootstrap.servers' = '10.0.0.38:9092,10.0.0.39:9092,10.0.0.40:9092', 
    'format' = 'json' 
);

Em seguida, você pode criar a tabela ADLSgen2 no Flink SQL.

Atualize o nome do contêiner e o nome da conta de armazenamento no trecho de código com os detalhes do ADLS Gen2.

CREATE TABLE adlsgen2_airplanes_state_real_time (
  `date` STRING,
  `geo_altitude` FLOAT,
  `icao24` STRING,
  `latitude` FLOAT,
  `true_track` FLOAT,
  `velocity` FLOAT,
  `spi` BOOLEAN,
  `origin_country` STRING,
  `minute` STRING,
  `squawk` STRING,
  `sensors` STRING,
  `hour` STRING,
  `baro_altitude` FLOAT,
  `time_position` BIGINT,
  `last_contact` BIGINT,
  `callsign` STRING,
  `event_time` STRING,
  `on_ground` BOOLEAN,
  `category` STRING,
  `vertical_rate` FLOAT,
  `position_source` INT,
  `current_time` STRING,
  `longitude` FLOAT
) WITH (
    'connector' = 'filesystem',
    'path' = 'abfs://<container-name>@<storage-account-name>.dfs.core.windows.net/data/airplanes_state_real_time/flink/airplanes_state_real_time/',
    'format' = 'json'
);

Além disso, você pode inserir a tabela Kafka na tabela ADLSgen2 no Flink SQL.

A captura de tela mostra inserir a tabela Kafka na tabela ADLSgen2.

A captura de tela mostra a validação do trabalho de streaming no Flink.

Verifique o coletor de dados do Kafka no Armazenamento do Azure no portal do Azure

A captura de tela mostra o coletor de dados de verificação do Kafka no Armazenamento do Azure.

Autenticação do Armazenamento do Azure e do bloco de anotações do Azure Databricks

O ADLS Gen2 fornece o OAuth 2.0 com sua entidade de serviço de aplicativo Microsoft Entra para autenticação de um bloco de anotações do Azure Databricks e, em seguida, monta no DBFS do Azure Databricks.

Vamos obter o princípio de serviço appid, ID do locatário e chave secreta.

A captura de tela mostra o appid do princípio de serviço, a ID do locatário e a chave secreta.

Princípio de concessão de serviço ao Proprietário de Dados de Blob de Armazenamento no portal do Azure

A captura de tela mostra o princípio de serviço do Proprietário de Dados de Blob de Armazenamento no portal do Azure.

Monte o ADLS Gen2 no DBFS, no notebook do Azure Databricks

A captura de tela mostra a montagem do ADLS Gen2 no DBFS, no notebook Azure Databricks.

Preparar bloco de notas

Vamos escrever o seguinte código:

%sql
CREATE OR REFRESH STREAMING TABLE airplanes_state_real_time2
AS SELECT * FROM cloud_files("dbfs:/mnt/contosoflinkgen2/flink/airplanes_state_real_time/", "json")

Definir Delta Live Table Pipeline e executar no Azure Databricks

A captura de tela mostra o Delta Live Table Pipeline e é executado no Azure Databricks.

A captura de tela mostra o Delta Live Table Pipeline e é executado no Azure Databricks.

Verifique Delta Live Table no Azure Databricks Notebook

A captura de tela mostra a verificação Delta Live Table no Azure Databricks Notebook.

Referência