![[PukiWiki]](image/pukiwiki.png "[PukiWiki]")
「マイクロソフト系技術情報 Wiki」は、「Open棟梁Project」,「OSSコンソーシアム .NET開発基盤部会」によって運営されています。
Azure Databricksのチュートリアル。
既存のサブスクリプションで試用版を使用する場合、
ワークスペース作成の価格レベルで試用版を選択する。
<databricks-instance> = adb-<workspace-id>.<random-number>.azuredatabricks.net
$ export DATABRICKS_TOKEN=xxxxxx
$ curl -X PATCH https://<databricks-instance>/api/2.0/workspace-conf \
--header "Authorization: Bearer $DATABRICKS_TOKEN" \
-d '{
"enableIpAccessLists": "true"
}'$ curl -X POST https://<databricks-instance>/api/2.0/ip-access-lists
--header "Authorization: Bearer $DATABRICKS_TOKEN" \
-d '{
"label": "office",
"list_type": "ALLOW",
"ip_addresses": [
"xxx.xxx.xxx.xxx"
]
}'>Connect-AzAccount >Set-AzContext -SubscriptionId ... >Register-AzResourceProvider -ProviderNamespace Microsoft.Databricks >New-AzDatabricksWorkspace -Name [名称] -ResourceGroupName [既存のRG名] -Location [場所（リージョン）] -ManagedResourceGroupName [ManagedRG名] -Sku [sku]
>pip3 install databricks-cli
>databricks Usage: databricks [OPTIONS] COMMAND [ARGS]... Options: -v, --version 0.14.3 ...
>databricks configure --token
Databricks Host (should begin with https://): https://<Location>.azuredatabricks.net
Token: xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
>databricks configure --token Databricks Host (should begin with https://): https://.....azuredatabricks.net/ Token: >
Notebookのセルに記述可能。
参考中の「...データの抽出、変換、読み込みを行う」
参考中の「Event Hubs を使用して...ストリーム配信する」
参考中の「Azure Databricks を使用したストリーミング データに対する感情分析」
Notebookのセルに記述可能。
...を、Azure Databricksで動かしてみる。
parquet_df = spark.read.parquet("path/to/userdata1.parquet")parquet_df.show()
+-------------------+---+----------+---------+--------------------+------+---------------+-------------------+--------------------+----------+---------+--------------------+--------------------+ | registration_dttm| id|first_name|last_name| email|gender| ip_address| cc| country| birthdate| salary| title| comments| +-------------------+---+----------+---------+--------------------+------+---------------+-------------------+--------------------+----------+---------+--------------------+--------------------+ |2016-02-03 16:55:29| 1| Amanda| Jordan| ajordan0@com.com|Female| 1.197.201.2| 6759521864920116| Indonesia| 3/8/1971| 49756.53| Internal Auditor| 1E+02| ...
parquet_df.createOrReplaceTempView('source')
parquet_df = spark.sql('SELECT * FROM source LIMIT 10')print('Displaying top 10 rows: ')
parquet_df.show()Displaying top 10 rows: 上記が10行に絞られた結果
その次に、Azureストレージから読込んでみる。
from pyspark.sql import SparkSession
spark: SparkSession = SparkSession.builder.appName("SimpleApp").getOrCreate()
blob_account_name = "osscjpdevinfra"
blob_container_name = "container1"
blob_relative_path = "userdata1.parquet"
blob_sas_token = r"?st=xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
wasbs_path = 'wasbs://%s@%s.blob.core.windows.net/%s' % (blob_container_name, blob_account_name, blob_relative_path)
spark.conf.set('fs.azure.sas.%s.%s.blob.core.windows.net' % (blob_container_name, blob_account_name), blob_sas_token)
print('Remote blob path: ' + wasbs_path)
parquet_df = spark.read.parquet(wasbs_path)
parquet_df.show()Class org.apache.hadoop.fs.azure.NativeAzureFileSystem$Secure not found
ライブラリが足りないので、Azure Databricks上で実行してみる。
parquet_df.show()
display(parquet_df)
参考中の...
参考中の「...ノートブックから...SQL Server Linux Docker コンテナーのクエリを実行する」
参考中の「Azure Databricksを使ってみた」
...ちと古いし、他にも色々アレなので、パス。
参考中の
「チュートリアル:Azure Data Lake Storage Gen2、Azure Databricks、および Spark」
...フライト データのダウンロードができない。
（.NET for Apache Spark）
>dotnet publish -c Release -f netcoreapp3.1 -r ubuntu.16.04-x64
powershell compress-archive publish ..\publish.zip
※ URL : https://github.com/dotnet/spark/tree/master/deployment
※ *.shの行の終わりは Unix 形式 (LF) であることを確認
次のファイルをアップロードする
Microsoft.Spark.JvmException: org.apache.spark.sql.AnalysisException: Path does not exist: dbfs:/input.txt;
databricks fs cp input.txt dbfs:/input.txt databricks fs cp publish.zip dbfs:/spark-dotnet/publish.zip databricks fs cp microsoft-spark-2-4_2.11-1.0.0.jar dbfs:/spark-dotnet/microsoft-spark-2-4_2.11-1.0.0.jar※ input.txtがZIPに同梱されていても、カレント・ディレクトリが異なるのでアップロードが必要。
databricks fs cp Microsoft.Spark.Worker.netcoreapp3.1.linux-x64-1.0.0.tar.gz dbfs:/spark-dotnet/Microsoft.Spark.Worker.netcoreapp3.1.linux-x64-1.0.0.tar.gz databricks fs cp install-worker.sh dbfs:/spark-dotnet/install-worker.sh databricks fs cp db-init.sh dbfs:/spark-dotnet/db-init.sh
dbfs:/spark-dotnet/db-init.sh
※ コレにより、db-init.sh 内で install-worker.sh が構成される（$1-3をパラメタライズ）。
["--class","org.apache.spark.deploy.dotnet.DotnetRunner","/dbfs/spark-dotnet/microsoft-spark-2-4_2.11-1.0.0.jar","/dbfs/spark-dotnet/publish.zip","mySparkApp"]
.NET for Apache Spark ジョブを Databricks に送信する | Microsoft Docs
https://docs.microsoft.com/ja-jp/dotnet/spark/how-to-guides/databricks-deploy-methods
["--class","org.apache.spark.deploy.dotnet.DotnetRunner","/dbfs/spark-dotnet/microsoft-spark-2-4_2.11-1.0.0.jar","/dbfs/spark-dotnet/publish.zip","MySparkApp", "input.txt"]
Driver: Standard_DS3_v2, Workers: Standard_DS3_v2, 8 workers, 5.5 LTS (includes Apache Spark 2.4.3, Scala 2.11)
Unexpected failure while waiting for the cluster (...) to be ready. Cause Unexpected state for cluster (...): AZURE_QUOTA_EXCEEDED_EXCEPTION(CLIENT_ERROR):~ azure_error_code : QuotaExceeded,~ azure_error_message : Operation could not be completed as it results in exceeding approved Total Regional Cores quota. Additional details - Deployment Model: Resource Manager, Location: japaneast, Current Limit: 10, Current Usage: 4, Additional Required: 28, (Minimum) New Limit Required: 32. Submit a request for Quota increase at https://aka.ms/ProdportalCRP/?#create/Microsoft.Support/Parameters/%7B%22subId%22:%2232e43be6-1930-4982-a62c-a259327e5c77%22,%22pesId%22:%2206bfd9d3-516b-d5c6-5802-169c800dec89%22,%22supportTopicId%22:%22e12e3d1d-7fa0-af33-c6d0-3c50df9658a3%22%7D by specifying parameters listed in the 'Details' section for deployment to succeed. Pleas ... ***WARNING: message truncated. Skipped 964 bytes of output**
ワークスペースをクリーンナップするか新規作成する必要があるので、
１つのバッチにまとめて、コマンドライン引数で切り替えるのが良いかも。
cd ...\DotNet4ApacheSpark\mySparkBatchApp\mySparkBatchApp dotnet publish -c Release -f netcoreapp3.1 -r ubuntu.16.04-x64 cd ...\mySparkBatchApp\bin\Release\netcoreapp3.1\ubuntu.16.04-x64 powershell compress-archive publish ..\publish.zip cd .. databricks fs rm dbfs:/spark-dotnet/publish.zip databricks fs cp publish.zip dbfs:/spark-dotnet/publish.zip
databricks fs cp projects_smaller.csv dbfs:/projects_smaller.csv
["--class","org.apache.spark.deploy.dotnet.DotnetRunner","/dbfs/spark-dotnet/microsoft-spark-2-4_2.11-1.0.0.jar","/dbfs/spark-dotnet/publish.zip","mySparkBatchApp", "projects_smaller.csv"]
可能らしいがサンプルが無いのは、Scalaでやるから？
