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适用于 Apache Spark 的 Azure 数据资源管理器连接器

项目
07/26/2024

Apache Spark 是用于大规模数据处理的统一分析引擎。 Azure 数据资源管理器是一个快速、完全托管的数据分析服务，可用于实时分析大量数据。

适用于 Spark 的 Kusto 连接器是可在任何 Spark 群集上运行的开放源代码项目。它实现了用于跨 Azure 数据资源管理器和 Spark 群集移动数据的数据源和数据接收器。使用 Azure 数据资源管理器和 Apache Spark，可以构建面向数据驱动型方案的可缩放快速应用程序。例如，机器学习 (ML)、提取-转换-加载 (ETL) 和 Log Analytics。有了此连接器，Azure 数据资源管理器变成了标准 Spark 源和接收器操作（例如写入、读取和 writeStream）的有效数据存储。

可以通过排队引入或流式引入写入 Azure 数据资源管理器。从 Azure 数据资源管理器中读取支持列删除和谓词下推，这可在 Azure 数据资源管理器中筛选数据，从而减少传输的数据量。

注意

有关使用适用于 Azure 数据资源管理器的 Synapse Spark 连接器的信息，请参阅使用适用于 Azure Synapse Analytics 的 Apache Spark 连接到 Azure 数据资源管理器。

本主题介绍了如何安装和配置 Azure 数据资源管理器 Spark 连接器，以及如何在 Azure 数据资源管理器与 Apache Spark 群集之间移动数据。

注意

尽管下面的某些示例提到了 Azure Databricks Spark 群集，但 Azure 数据资源管理器 Spark 连接器并不直接依赖于 Databricks 或任何其他 Spark 分发版。

先决条件

Azure 订阅。创建免费 Azure 帐户。
Azure 数据资源管理器群集和数据库。创建群集和数据库。
Spark 群集
安装连接器库：
- Spark 2.4+Scala 2.11 或 Spark 3+scala 2.12 的预生成库
- Maven 存储库
已安装 Maven 3.x

提示

Spark 2.3.x 版本也是受支持的，但可能需要在 pom.xml 依赖项中进行一些更改。

如何生成 Spark 连接器

从版本 2.3.0 开始，我们引入了新的项目 ID，替换 spark-kusto-connector：针对 Spark 3.x 和 Scala 2.12 的 kusto-spark_3.0_2.12。

注意

2\.5.1 以前的版本无法再用于引入到某个现有表，请更新到更高的版本。此步骤是可选的。如果使用的是预生成库（例如 Maven），请参阅 Spark 群集设置。

生成先决条件

参考此源来生成 Spark 连接器。

对于使用 Maven 项目定义的 Scala 和 Java 应用程序，将应用程序与最新项目链接。在 Maven Central 上查找最新项目。

For more information, see [https://mvnrepository.com/artifact/com.microsoft.azure.kusto/kusto-spark_3.0_2.12](https://mvnrepository.com/artifact/com.microsoft.azure.kusto/kusto-spark_3.0_2.12).

如果使用的不是预生成库，则需要安装依赖项中列出的库，包括以下 Kusto Java SDK 库。若要查找要安装的正确版本，请查看相关版本的 pom：
- Kusto 数据客户端
- Kusto 引入客户端
1. 生成 jar 并运行所有测试：
```
mvn clean package -DskipTests
```
2. 生成 jar，运行所有测试，并将 jar 安装到本地 Maven 存储库：
```
mvn clean install -DskipTests
```

有关详细信息，请参阅连接器用法。

Spark 群集设置

注意

建议使用最新的 Kusto Spark 连接器版本执行以下步骤。

根据 Azure Databricks 群集 Spark 3.0.1 和 Scala 2.12，配置以下 Spark 群集设置：
从 Maven 安装最新 spark-kusto-connector 库：
验证是否已安装所有必需的库：
使用 JAR 文件进行安装时，请验证是否已安装其他依赖项：

身份验证

使用 Kusto Spark 连接器，可以通过下列其中一个方法使用 Microsoft Entra ID 进行身份验证：

Microsoft Entra 应用程序
Microsoft Entra 访问令牌
设备身份验证（适用于非生产方案）
Azure Key Vault 若要访问 Key Vault 资源，请安装 azure-keyvault 包并提供应用程序凭据。

Microsoft Entra 应用程序身份验证

Microsoft Entra 应用程序身份验证是最简单且最常用的身份验证方法，建议将其用于 Kusto Spark 连接器。

通过 Azure CLI 登录到你的 Azure 订阅。然后在浏览器中进行身份验证。
```
az login
```
选择要托管主体的订阅。当你有多个订阅时，此步骤是必需的。
```
az account set --subscription YOUR_SUBSCRIPTION_GUID
```

创建服务主体。在此示例中，服务主体名为 my-service-principal。

az ad sp create-for-rbac -n "my-service-principal" --role Contributor --scopes /subscriptions/{SubID}

从返回的 JSON 数据中复制 appId、password、tenant 供将来使用。

{
  "appId": "00001111-aaaa-2222-bbbb-3333cccc4444",
  "displayName": "my-service-principal",
  "name": "my-service-principal",
  "password": "00001111-aaaa-2222-bbbb-3333cccc4444",
  "tenant": "00001111-aaaa-2222-bbbb-3333cccc4444"
}

现已创建了 Microsoft Entra 应用程序和服务主体。

Spark 连接器使用以下 Entra 应用属性进行身份验证：

属性	选项字符串	说明
KUSTO_AAD_APP_ID	kustoAadAppId	Microsoft Entra 应用程序（客户端）标识符。
KUSTO_AAD_AUTHORITY_ID	kustoAadAuthorityID	Microsoft Entra 身份验证机构。 Microsoft Entra Directory （tenant） ID。可选 - 默认为 microsoft.com。有关详细信息，请参阅 Microsoft Entra 颁发机构。
KUSTO_AAD_APP_SECRET	kustoAadAppSecret	客户端的 Microsoft Entra 应用程序密钥。
KUSTO_ACCESS_TOKEN	kustoAccessToken	如果已创建 accessToken 且有权访问 Kusto，则可以将其用于连接器以及身份验证。

注意

较旧的 API 版本（低于 2.0.0）有以下命名：“kustoAADClientID”、“kustoClientAADClientPassword”、“kustoAADAuthorityID”

Kusto 权限

根据要执行的 Spark 操作，在 Kusto 端授予以下权限。

Spark 操作	权限
读取 - 单一模式	读者
读取 – 强制分布式模式	读者
写入 - 包含 CreateTableIfNotExist 表创建选项的排队模式	管理员
写入 - 包含 FailIfNotExist 表创建选项的排队模式	引入者
写入 – TransactionalMode	管理员

有关主体角色的详细信息，请参阅“基于角色的访问控制”。有关如何管理安全角色，请参阅安全角色管理。

Spark 接收器：写入 Kusto

设置接收器参数：

val KustoSparkTestAppId = dbutils.secrets.get(scope = "KustoDemos", key = "KustoSparkTestAppId")
val KustoSparkTestAppKey = dbutils.secrets.get(scope = "KustoDemos", key = "KustoSparkTestAppKey")

val appId = KustoSparkTestAppId
val appKey = KustoSparkTestAppKey
val authorityId = "72f988bf-86f1-41af-91ab-2d7cd011db47" // Optional - defaults to microsoft.com
val cluster = "Sparktest.eastus2"
val database = "TestDb"
val table = "StringAndIntTable"

将 Spark 数据帧分批写入 Kusto 群集：

import com.microsoft.kusto.spark.datasink.KustoSinkOptions
import org.apache.spark.sql.{SaveMode, SparkSession}

df.write
  .format("com.microsoft.kusto.spark.datasource")
  .option(KustoSinkOptions.KUSTO_CLUSTER, cluster)
  .option(KustoSinkOptions.KUSTO_DATABASE, database)
  .option(KustoSinkOptions.KUSTO_TABLE, "Demo3_spark")
  .option(KustoSinkOptions.KUSTO_AAD_APP_ID, appId)
  .option(KustoSinkOptions.KUSTO_AAD_APP_SECRET, appKey)
  .option(KustoSinkOptions.KUSTO_AAD_AUTHORITY_ID, authorityId)
  .option(KustoSinkOptions.KUSTO_TABLE_CREATE_OPTIONS, "CreateIfNotExist")
  .mode(SaveMode.Append)
  .save()

或者使用简化的语法：

import com.microsoft.kusto.spark.datasink.SparkIngestionProperties
import com.microsoft.kusto.spark.sql.extension.SparkExtension._

val sparkIngestionProperties = Some(new SparkIngestionProperties()) // Optional, use None if not needed
df.write.kusto(cluster, database, table, conf, sparkIngestionProperties)

写入流数据：

import org.apache.spark.sql.streaming.Trigger
import java.util.concurrent.TimeUnit
import java.util.concurrent.TimeUnit
import org.apache.spark.sql.streaming.Trigger

// Set up a checkpoint and disable codeGen. 
spark.conf.set("spark.sql.streaming.checkpointLocation", "/FileStore/temp/checkpoint")

// Write to a Kusto table from a streaming source
val kustoQ = df
  .writeStream
  .format("com.microsoft.kusto.spark.datasink.KustoSinkProvider")
  .options(conf) 
  .trigger(Trigger.ProcessingTime(TimeUnit.SECONDS.toMillis(10))) // Sync this with the ingestionBatching policy of the database
  .start()

Spark 源：从 Kusto 读取

读取少量数据时，可以定义数据查询：

import com.microsoft.kusto.spark.datasource.KustoSourceOptions
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql._
import com.microsoft.azure.kusto.data.ClientRequestProperties

val query = s"$table | where (ColB % 1000 == 0) | distinct ColA"
val conf: Map[String, String] = Map(
      KustoSourceOptions.KUSTO_AAD_APP_ID -> appId,
      KustoSourceOptions.KUSTO_AAD_APP_SECRET -> appKey
    )

val df = spark.read.format("com.microsoft.kusto.spark.datasource").
  options(conf).
  option(KustoSourceOptions.KUSTO_QUERY, query).
  option(KustoSourceOptions.KUSTO_DATABASE, database).
  option(KustoSourceOptions.KUSTO_CLUSTER, cluster).
  load()

// Simplified syntax flavor
import com.microsoft.kusto.spark.sql.extension.SparkExtension._

val cpr: Option[ClientRequestProperties] = None // Optional
val df2 = spark.read.kusto(cluster, database, query, conf, cpr)
display(df2)

可选：如果你提供暂时性 Blob 存储（而不是 Kusto），则由调用方负责创建 Blob。这包括预配存储、轮换访问密钥以及删除暂时性项目。 KustoBlobStorageUtils 模块包含用于以下用途的帮助程序函数：基于帐户和容器坐标以及帐户凭据（或基于具有写入、读取和列出权限的完整 SAS URL）删除 Blob。当不再需要相应的 RDD 时，每个事务会将暂时性 blob 项目存储在一个单独的目录中。此目录是作为 Spark 驱动程序节点上报告的读取事务信息日志的一部分捕获的。
```
// Use either container/account-key/account name, or container SaS
val container = dbutils.secrets.get(scope = "KustoDemos", key = "blobContainer")
val storageAccountKey = dbutils.secrets.get(scope = "KustoDemos", key = "blobStorageAccountKey")
val storageAccountName = dbutils.secrets.get(scope = "KustoDemos", key = "blobStorageAccountName")
// val storageSas = dbutils.secrets.get(scope = "KustoDemos", key = "blobStorageSasUrl")
```
在上面的示例中，无法使用连接器接口访问 Key Vault；使用了一种更简单的方法，即使用 Databricks 机密。

从 Kusto 读取。

如果你提供暂时性 blob 存储，请如下所示从 Kusto 读取：

 val conf3 = Map(
      KustoSourceOptions.KUSTO_AAD_APP_ID -> appId,
      KustoSourceOptions.KUSTO_AAD_APP_SECRET -> appKey
      KustoSourceOptions.KUSTO_BLOB_STORAGE_SAS_URL -> storageSas)
val df2 = spark.read.kusto(cluster, database, "ReallyBigTable", conf3)

val dfFiltered = df2
  .where(df2.col("ColA").startsWith("row-2"))
  .filter("ColB > 12")
  .filter("ColB <= 21")
  .select("ColA")

display(dfFiltered)

如果 Kusto 提供暂时性 blob 存储，请如下所示从 Kusto 读取：

val conf3 = Map(
  KustoSourceOptions.KUSTO_AAD_CLIENT_ID -> appId,
  KustoSourceOptions.KUSTO_AAD_CLIENT_PASSWORD -> appKey)
val df2 = spark.read.kusto(cluster, database, "ReallyBigTable", conf3)

val dfFiltered = df2
  .where(df2.col("ColA").startsWith("row-2"))
  .filter("ColB > 12")
  .filter("ColB <= 21")
  .select("ColA")

display(dfFiltered)

通过

适用于 Apache Spark 的 Azure 数据资源管理器连接器

先决条件

如何生成 Spark 连接器

生成先决条件

Spark 群集设置

身份验证

Microsoft Entra 应用程序身份验证

Kusto 权限

Spark 接收器：写入 Kusto

Spark 源：从 Kusto 读取

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Spark 接收器：写入 Kusto

Spark 源：从 Kusto 读取

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