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教程：实现数据湖捕获模式以更新 Databricks Delta 表

项目
11/11/2024

本教程介绍如何处理使用分层命名空间的存储帐户中的事件。

你将生成一个小型解决方案，它可以让用户通过上传描述销售订单的逗号分隔值 (csv) 文件，来填充 Databricks Delta 表。为了生成此解决方案，你要将事件网格订阅、Azure 函数和 Azure Databricks 中的作业连接到一起。

在本教程中，将：

创建一个事件网格订阅用于调用 Azure 函数。
创建一个 Azure 函数，用于接收事件中的通知，然后运行 Azure Databricks 中的作业。
创建一个 Databricks 作业，用于将客户订单插入到存储帐户中的 Databricks Delta 表。

我们将从 Azure Databricks 工作区开始，按相反的顺序生成此解决方案。

先决条件

创建一个存储帐户，该帐户必须有一个分层命名空间 (Azure Data Lake Storage)。本教程使用名为 contosoorders 的存储帐户。

请参阅创建一个存储帐户以与 Azure Data Lake Storage 一起使用。
请确保你的用户帐户分配有存储 Blob 数据参与者角色。
创建服务主体，创建客户端密码，然后向服务主体授予对存储帐户的访问权限。

请参阅教程：连接到 Azure Data Lake Storage（步骤 1 到 3）。完成这些步骤后，请确保将租户 ID、应用 ID 和客户端密码值粘贴到文本文件中。很快就会需要这些值。
如果没有 Azure 订阅，请在开始之前创建一个免费帐户。

创建销售订单

首先创建一个描述销售订单的 csv 文件，然后将该文件上传到存储帐户。稍后将使用此文件中的数据来填充 Databricks Delta 表中的第一行。

导航到 Azure 门户中的新存储帐户。
选择“存储浏览器”->“Blob 容器”->“添加容器”，并创建名为 data 的新容器。
在 data 容器中，创建名为 input 的目录。

在文本编辑器中粘贴以下文本：

InvoiceNo,StockCode,Description,Quantity,InvoiceDate,UnitPrice,CustomerID,Country
536365,85123A,WHITE HANGING HEART T-LIGHT HOLDER,6,12/1/2010 8:26,2.55,17850,United Kingdom

将此文件保存到本地计算机，并将其命名为 data.csv。
在存储浏览器中，将此文件上传到 input 文件夹。

在 Azure Databricks 中创建作业

在本部分，你将执行以下任务：

创建 Azure Databricks 工作区。
创建笔记本。
创建并填充 Databricks Delta 表。
添加用于将行插入 Databricks Delta 表的代码。
创建一个作业。

创建 Azure Databricks 工作区

在本部分，使用 Azure 门户创建 Azure Databricks 工作区。

创建 Azure Databricks 工作区。将该工作区命名为 contoso-orders。请参阅创建 Azure Databricks 工作区。
创建群集。将群集命名为 customer-order-cluster。参阅创建群集。
创建笔记本。将笔记本命名为 configure-customer-table，并选择“Python”作为笔记本的默认语言。请参阅创建笔记本。

创建并填充 Databricks Delta 表

在创建的笔记本中，将以下代码块复制并粘贴到第一个单元中，但暂时不要运行此代码。

请将此代码块中的 appId、password 和 tenant 占位符值替换为在完成本教程的先决条件时收集的值。
```
dbutils.widgets.text('source_file', "", "Source File")

spark.conf.set("fs.azure.account.auth.type", "OAuth")
spark.conf.set("fs.azure.account.oauth.provider.type", "org.apache.hadoop.fs.azurebfs.oauth2.ClientCredsTokenProvider")
spark.conf.set("fs.azure.account.oauth2.client.id", "<appId>")
spark.conf.set("fs.azure.account.oauth2.client.secret", "<password>")
spark.conf.set("fs.azure.account.oauth2.client.endpoint", "https://login.microsoftonline.com/<tenant>/oauth2/token")

adlsPath = 'abfss://data@contosoorders.dfs.core.windows.net/'
inputPath = adlsPath + dbutils.widgets.get('source_file')
customerTablePath = adlsPath + 'delta-tables/customers'
```
此代码将创建名为 source_file 的小组件。稍后你将创建一个 Azure 函数，用于调用此代码并将文件路径传递到该小组件。此代码还使用存储帐户对你的服务主体进行身份验证，并创建要在其他单元中使用的一些变量。

注意

在生产设置中，请考虑将身份验证密钥存储在 Azure Databricks 中。然后，将查找密钥（而不是身份验证密钥）添加到代码块。

例如，不使用这行代码：spark.conf.set("fs.azure.account.oauth2.client.secret", "<password>")，而是使用以下代码行：spark.conf.set("fs.azure.account.oauth2.client.secret", dbutils.secrets.get(scope = "<scope-name>", key = "<key-name-for-service-credential>"))。

完成了本教程之后，请参阅 Azure Databricks 网站上的 Azure Data Lake Storage 一文以查看此方法的示例。
按 SHIFT + ENTER 键，运行此块中的代码。

将以下代码块复制并粘贴到另一个单元中，然后按 SHIFT + ENTER 键运行此代码块中的代码。

from pyspark.sql.types import StructType, StructField, DoubleType, IntegerType, StringType

inputSchema = StructType([
StructField("InvoiceNo", IntegerType(), True),
StructField("StockCode", StringType(), True),
StructField("Description", StringType(), True),
StructField("Quantity", IntegerType(), True),
StructField("InvoiceDate", StringType(), True),
StructField("UnitPrice", DoubleType(), True),
StructField("CustomerID", IntegerType(), True),
StructField("Country", StringType(), True)
])

rawDataDF = (spark.read
 .option("header", "true")
 .schema(inputSchema)
 .csv(adlsPath + 'input')
)

(rawDataDF.write
  .mode("overwrite")
  .format("delta")
  .saveAsTable("customer_data", path=customerTablePath))

此代码将在存储帐户中创建 Databricks Delta 表，然后从前面上传的 csv 文件中加载一些初始数据。

成功运行此代码块后，请从笔记本中删除此代码块。

添加用于将行插入 Databricks Delta 表的代码

将以下代码块复制并粘贴到另一个单元中，但不要运行此单元。
```
upsertDataDF = (spark
  .read
  .option("header", "true")
  .csv(inputPath)
)
upsertDataDF.createOrReplaceTempView("customer_data_to_upsert")
```
此代码使用 csv 文件中的数据将数据插入到临时表视图。该 csv 文件的路径源自在前一步骤中创建的输入小组件。

将以下代码块复制并粘贴到另一个单元格中。此代码将临时表视图的内容与 Databricks Delta 表合并。

%sql
MERGE INTO customer_data cd
USING customer_data_to_upsert cu
ON cd.CustomerID = cu.CustomerID
WHEN MATCHED THEN
  UPDATE SET
    cd.StockCode = cu.StockCode,
    cd.Description = cu.Description,
    cd.InvoiceNo = cu.InvoiceNo,
    cd.Quantity = cu.Quantity,
    cd.InvoiceDate = cu.InvoiceDate,
    cd.UnitPrice = cu.UnitPrice,
    cd.Country = cu.Country
WHEN NOT MATCHED
  THEN INSERT (InvoiceNo, StockCode, Description, Quantity, InvoiceDate, UnitPrice, CustomerID, Country)
  VALUES (
    cu.InvoiceNo,
    cu.StockCode,
    cu.Description,
    cu.Quantity,
    cu.InvoiceDate,
    cu.UnitPrice,
    cu.CustomerID,
    cu.Country)

创建作业

创建一个作业来运行前面所创建的笔记本。稍后你将创建一个 Azure 函数，用于在引发事件时运行此作业。

选择“新建”->“作业”。
为作业命名，并选择创建的笔记本和群集。然后选择“创建”以创建作业。

创建 Azure 函数

创建用于运行作业的 Azure 函数。

在 Azure Databricks 工作区中，单击顶部栏中 Azure Databricks 用户名，然后从下拉列表中选择“用户设置”。
在“访问令牌”选项卡上，选择“生成新令牌”。
复制显示的令牌，然后单击“完成”。
在 Databricks 工作区的上角选择人像图标，然后选择“用户设置”。
依次选择“生成新令牌”按钮、“生成”按钮。

确保将令牌复制到安全位置。 Azure 函数需要使用此令牌对 Databricks 进行身份验证，以便能够运行该作业。
在 Azure 门户菜单上或在门户主页中，选择“创建资源”。
在 “新建” 页面，选择 “计算”>“函数应用” 。
在“创建函数应用”页的“基本信息”选项卡中选择一个资源组，然后更改或验证以下设置：

设置值

Function App 名称 contosoorder

运行时堆栈 .NET

发布代码

操作系统 Windows

计划类型消耗(无服务器)
选择“查看 + 创建”，然后选择“创建”。

部署完成后，选择“转到资源”打开函数应用的概述页。
在“设置”组中，选择“配置”。

设置	值
Function App 名称	contosoorder
运行时堆栈	.NET
发布	代码
操作系统	Windows
计划类型	消耗(无服务器)

在“应用程序设置”页中，选择“新建应用程序设置”按钮以添加每个设置。

添加配置设置

添加以下设置：

设置名称	值
DBX_INSTANCE	Databricks 工作区的区域。例如： `westus2.azuredatabricks.net`
DBX_PAT	前面生成的个人访问令牌。
DBX_JOB_ID	正在运行的作业的标识符。

选择“保存”以提交这些设置。
在“函数”组中选择“函数”，然后选择“创建”。
选择“Azure 事件网格触发器”。

根据提示安装 Microsoft.Azure.WebJobs.Extensions.EventGrid 扩展。如果必须安装该扩展，则必须再次选择“Azure 事件网格触发器”来创建函数。

此时将显示“新建函数”窗格。
在“新建函数”窗格中，将函数命名为 UpsertOrder，然后选择“创建”按钮。

将代码文件的内容替换为此代码，然后选择“保存”按钮：

  #r "Azure.Messaging.EventGrid"
  #r "System.Memory.Data"
  #r "Newtonsoft.Json"
  #r "System.Text.Json"
  using Azure.Messaging.EventGrid;
  using Azure.Messaging.EventGrid.SystemEvents;
  using Newtonsoft.Json;
  using Newtonsoft.Json.Linq;

  private static HttpClient httpClient = new HttpClient();

  public static async Task Run(EventGridEvent eventGridEvent, ILogger log)
  {
     log.LogInformation("Event Subject: " + eventGridEvent.Subject);
     log.LogInformation("Event Topic: " + eventGridEvent.Topic);
     log.LogInformation("Event Type: " + eventGridEvent.EventType);
     log.LogInformation(eventGridEvent.Data.ToString());

     if (eventGridEvent.EventType == "Microsoft.Storage.BlobCreated" || eventGridEvent.EventType == "Microsoft.Storage.FileRenamed") {
        StorageBlobCreatedEventData fileData = eventGridEvent.Data.ToObjectFromJson<StorageBlobCreatedEventData>();
        if (fileData.Api == "FlushWithClose") {
              log.LogInformation("Triggering Databricks Job for file: " + fileData.Url);
              var fileUrl = new Uri(fileData.Url);
              var httpRequestMessage = new HttpRequestMessage {
                 Method = HttpMethod.Post,
                 RequestUri = new Uri(String.Format("https://{0}/api/2.0/jobs/run-now", System.Environment.GetEnvironmentVariable("DBX_INSTANCE", EnvironmentVariableTarget.Process))),
                 Headers = { 
                    { System.Net.HttpRequestHeader.Authorization.ToString(), "Bearer " + System.Environment.GetEnvironmentVariable("DBX_PAT", EnvironmentVariableTarget.Process)},
                    { System.Net.HttpRequestHeader.ContentType.ToString(), "application/json" }
                 },
                 Content = new StringContent(JsonConvert.SerializeObject(new {
                    job_id = System.Environment.GetEnvironmentVariable("DBX_JOB_ID", EnvironmentVariableTarget.Process),
                    notebook_params = new {
                          source_file = String.Join("", fileUrl.Segments.Skip(2))
                    }
                 }))
              };
              var response = await httpClient.SendAsync(httpRequestMessage);
              response.EnsureSuccessStatusCode();
        }
     }
  }

此代码将分析有关引发的存储事件的信息，然后创建一条请求消息，其中包含触发了该事件的文件的 URL。在该消息中，该函数会将一个值传递给前面创建的 source_file 小组件。函数代码将该消息发送到 Databricks 作业，并使用前面获取的用于身份验证的令牌。

创建事件网格订阅

在本部分，你将创建一个事件网格订阅，用于在将文件上传到存储帐户时调用 Azure 函数。

选择“集成”，然后在“集成”页中选择“事件网格触发器”。
在“编辑触发器”窗格中，将事件命名为 eventGridEvent，然后选择“创建事件订阅”。

注意

名称 eventGridEvent 与传递到 Azure 函数中的参数名称匹配。

在“创建事件订阅”页的“基本信息”选项卡中，更改或验证以下设置：

设置	值
名称	contoso-order-event-subscription
主题类型	存储帐户
源资源	contosoorders
系统主题名称	`<create any name>`
筛选事件类型	已创建 Blob、已删除 Blob

选择“创建”按钮。

测试事件网格订阅

创建名为 customer-order.csv 的文件，将以下信息粘贴到该文件中，并将其保存到本地计算机。

InvoiceNo,StockCode,Description,Quantity,InvoiceDate,UnitPrice,CustomerID,Country
536371,99999,EverGlow Single,228,1/1/2018 9:01,33.85,20993,Sierra Leone

在存储资源管理器中，将此文件上传到存储帐户的 input 文件夹。

上传文件会引发 Microsoft.Storage.BlobCreated 事件。事件网格会通知所有订阅者已发生该事件。在本例中，Azure 函数是唯一的订阅者。 Azure 函数将分析事件参数以确定发生了哪个事件。然后，它将该文件的 URL 传递给 Databricks 作业。 Databricks 作业将读取该文件，并将某个行添加到存储帐户中的 Databricks Delta 表。
若要检查作业是否成功，请查看作业的运行。你将看到完成状态。有关如何查看作业的运行的详细信息，请参阅查看作业的运行
在新的工作簿单元中运行此查询，以查看更新的 Delta 表。
```
%sql select * from customer_data
```
返回的表将显示最新记录。
若要更新此记录，请创建名为 customer-order-update.csv 的文件，将以下信息粘贴到该文件中，然后将其保存到本地计算机。
```
InvoiceNo,StockCode,Description,Quantity,InvoiceDate,UnitPrice,CustomerID,Country
536371,99999,EverGlow Single,22,1/1/2018 9:01,33.85,20993,Sierra Leone
```
除了订单数量从 228 更改为 22 外，此 CSV 文件几乎与前一文件相同。
在存储资源管理器中，将此文件上传到存储帐户的 input 文件夹。
再次运行 select 查询以查看更新后的增量表。
```
%sql select * from customer_data
```
返回的表将显示更新后的记录。

清理资源

如果不再需要本文中创建的资源，可以删除资源组和所有相关资源。为此，请选择存储帐户所在的资源组，然后选择“删除”。

后续步骤

响应 Blob 存储事件

通过