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使用 Python 管理 Azure Data Lake Analytics

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Azure Data Lake Analytics于 2024 年 2 月 29 日停用。 通过此公告了解更多信息。

对于数据分析，组织可以使用 Azure Synapse Analytics 或 Microsoft Fabric。

本文介绍了如何使用 Python 管理 Azure Data Lake Analytics 帐户、数据源、用户和作业。

支持的 Python 版本

  • 使用 64 位版本的 Python。
  • 可以使用位于 Python.org 下载上的标准 Python 分发版。
  • 许多开发人员发现使用 Anaconda Python 分发版会十分方便。
  • 本文是使用来自标准 Python 分发版的 Python 版本 3.6 编写的

安装 Azure Python SDK

安装以下模块：

  • azure-mgmt-resource 模块包括 Active Directory 等的其他 Azure 模块。
  • azure-datalake-store 模块包含 Azure Data Lake Store 文件系统操作。
  • azure-mgmt-datalake-store 模块包括 Azure Data Lake Store 帐户管理操作。
  • azure-mgmt-datalake-analytics 模块包含 Azure Data Lake Analytics 操作。

首先，通过运行以下命令来确保具有最新 pip：

python -m pip install --upgrade pip

本文档是使用 pip version 9.0.1 编写的。

从命令行使用以下 pip 命令安装模块：

pip install azure-identity
pip install azure-mgmt-resource
pip install azure-datalake-store
pip install azure-mgmt-datalake-store
pip install azure-mgmt-datalake-analytics

创建新 Python 脚本

将以下代码粘贴到脚本中：

# Use this only for Azure AD service-to-service authentication
#from azure.common.credentials import ServicePrincipalCredentials

# Use this only for Azure AD end-user authentication
#from azure.common.credentials import UserPassCredentials

# Required for Azure Identity
from azure.identity import DefaultAzureCredential

# Required for Azure Resource Manager
from azure.mgmt.resource.resources import ResourceManagementClient
from azure.mgmt.resource.resources.models import ResourceGroup

# Required for Azure Data Lake Store account management
from azure.mgmt.datalake.store import DataLakeStoreAccountManagementClient
from azure.mgmt.datalake.store.models import DataLakeStoreAccount

# Required for Azure Data Lake Store filesystem management
from azure.datalake.store import core, lib, multithread

# Required for Azure Data Lake Analytics account management
from azure.mgmt.datalake.analytics.account import DataLakeAnalyticsAccountManagementClient
from azure.mgmt.datalake.analytics.account.models import DataLakeAnalyticsAccount, DataLakeStoreAccountInformation

# Required for Azure Data Lake Analytics job management
from azure.mgmt.datalake.analytics.job import DataLakeAnalyticsJobManagementClient
from azure.mgmt.datalake.analytics.job.models import JobInformation, JobState, USqlJobProperties

# Required for Azure Data Lake Analytics catalog management
from azure.mgmt.datalake.analytics.catalog import DataLakeAnalyticsCatalogManagementClient

# Required for Azure Data Lake Analytics Model
from azure.mgmt.datalake.analytics.account.models import CreateOrUpdateComputePolicyParameters

# Use these as needed for your application
import logging
import getpass
import pprint
import uuid
import time

运行此脚本以验证是否可以导入模块。

身份验证

使用弹出窗口的交互用户身份验证

不支持此方法。

使用设备代码的交互用户身份验证

user = input(
    'Enter the user to authenticate with that has permission to subscription: ')
password = getpass.getpass()
credentials = UserPassCredentials(user, password)

使用 SPI 和机密的非交互身份验证

# Acquire a credential object for the app identity. When running in the cloud,
# DefaultAzureCredential uses the app's managed identity (MSI) or user-assigned service principal.
# When run locally, DefaultAzureCredential relies on environment variables named
# AZURE_CLIENT_ID, AZURE_CLIENT_SECRET, and AZURE_TENANT_ID.

credentials = DefaultAzureCredential()

使用 API 和证书的非交互身份验证

不支持此方法。

常见脚本变量

示例中使用了这些变量。

subid = '<Azure Subscription ID>'
rg = '<Azure Resource Group Name>'
location = '<Location>'  # i.e. 'eastus2'
adls = '<Azure Data Lake Store Account Name>'
adla = '<Azure Data Lake Analytics Account Name>'

创建客户端

resourceClient = ResourceManagementClient(credentials, subid)
adlaAcctClient = DataLakeAnalyticsAccountManagementClient(credentials, subid)
adlaJobClient = DataLakeAnalyticsJobManagementClient(
    credentials, 'azuredatalakeanalytics.net')

创建 Azure 资源组

armGroupResult = resourceClient.resource_groups.create_or_update(
    rg, ResourceGroup(location=location))

创建 Data Lake Analytics 帐户

首先创建存储帐户。

adlsAcctResult = adlsAcctClient.account.begin_create(
	rg,
	adls,
	DataLakeStoreAccount(
		location=location)
	)
).wait()

然后创建使用该存储的 ADLA 帐户。

adlaAcctResult = adlaAcctClient.account.create(
    rg,
    adla,
    DataLakeAnalyticsAccount(
        location=location,
        default_data_lake_store_account=adls,
        data_lake_store_accounts=[DataLakeStoreAccountInformation(name=adls)]
    )
).wait()

提交作业

script = """
@a  = 
    SELECT * FROM 
        (VALUES
            ("Contoso", 1500.0),
            ("Woodgrove", 2700.0)
        ) AS 
              D( customer, amount );
OUTPUT @a
    TO "/data.csv"
    USING Outputters.Csv();
"""

jobId = str(uuid.uuid4())
jobResult = adlaJobClient.job.create(
    adla,
    jobId,
    JobInformation(
        name='Sample Job',
        type='USql',
        properties=USqlJobProperties(script=script)
    )
)

等待作业结束

jobResult = adlaJobClient.job.get(adla, jobId)
while(jobResult.state != JobState.ended):
    print('Job is not yet done, waiting for 3 seconds. Current state: ' +
          jobResult.state.value)
    time.sleep(3)
    jobResult = adlaJobClient.job.get(adla, jobId)

print('Job finished with result: ' + jobResult.result.value)

列出管道和重复周期

根据作业是附加了管道还是重复周期元数据，可以列出管道和重复周期。

pipelines = adlaJobClient.pipeline.list(adla)
for p in pipelines:
    print('Pipeline: ' + p.name + ' ' + p.pipelineId)

recurrences = adlaJobClient.recurrence.list(adla)
for r in recurrences:
    print('Recurrence: ' + r.name + ' ' + r.recurrenceId)

管理计算策略

DataLakeAnalyticsAccountManagementClient 对象提供用于为 Data Lake Analytics 帐户管理计算策略的方法。

列出计算策略

下面的代码检索 Data Lake Analytics 帐户的计算策略列表。

policies = adlaAcctClient.compute_policies.list_by_account(rg, adla)
for p in policies:
    print('Name: ' + p.name + 'Type: ' + p.object_type + 'Max AUs / job: ' +
          p.max_degree_of_parallelism_per_job + 'Min priority / job: ' + p.min_priority_per_job)

创建新计算策略

下面的代码为 Data Lake Analytics 帐户创建新的计算策略，将对指定用户可用的最大 AU 设置为 50，并将最小作业优先级设置为 250。

userAadObjectId = "3b097601-4912-4d41-b9d2-78672fc2acde"
newPolicyParams = CreateOrUpdateComputePolicyParameters(
    userAadObjectId, "User", 50, 250)
adlaAcctClient.compute_policies.create_or_update(
    rg, adla, "GaryMcDaniel", newPolicyParams)

后续步骤