Oktatóanyag: Csatlakozás az Azure Cosmos DB for NoSQL-hez a Spark használatával

Cikk
08/15/2024

A KÖVETKEZŐRE VONATKOZIK: NoSQL

Ebben az oktatóanyagban az Azure Cosmos DB Spark-összekötő használatával olvashat vagy írhat adatokat egy Azure Cosmos DB for NoSQL-fiókból. Ez az oktatóanyag az Azure Databricks és egy Jupyter notebook használatával mutatja be, hogyan integrálható a NoSQL-hez készült API-val a Sparkból. Ez az oktatóanyag a Pythonra és a Scalára összpontosít, bár a Spark által támogatott nyelveket vagy felületeket használhatja.

Ebben az oktatóanyagban az alábbiakkal fog megismerkedni:

Csatlakozzon egy API for NoSQL-fiókhoz a Spark és egy Jupyter notebook használatával.
Adatbázis- és tárolóerőforrások létrehozása.
Adatok betöltése a tárolóba.
Adatok lekérdezése a tárolóban.
Gyakori műveletek végrehajtása a tároló elemein.

Előfeltételek

Egy meglévő Azure Cosmos DB for NoSQL-fiók.
- Ha már rendelkezik Azure-előfizetéssel, hozzon létre egy új fiókot.
- Nincs Azure-előfizetés? Ingyenesen kipróbálhatja az Azure Cosmos DB-t hitelkártya nélkül.
Egy meglévő Azure Databricks-munkaterület.

Csatlakozás a Spark és a Jupyter használatával

A meglévő Azure Databricks-munkaterület használatával hozzon létre egy számítási fürtöt, amely készen áll az Apache Spark 3.4.x használatára az Azure Cosmos DB for NoSQL-fiókhoz való csatlakozáshoz.

Nyissa meg az Azure Databricks-munkaterületet.
A munkaterület felületén hozzon létre egy új fürtöt. Konfigurálja a fürtöt az alábbi beállításokkal, legalább:

Verzió Érték

Futtatókörnyezet verziója 13.3 LTS (Scala 2.12, Spark 3.4.1)
A munkaterületi felületen maven-csomagokat kereshet a Maven Centralból a csoportazonosítóvalcom.azure.cosmos.spark. Telepítse a csomagot kifejezetten a Spark 3.4-hez a fürthöz előtaggal ellátott Artifact ID azonosítóvalazure-cosmos-spark_3-4.
Végül hozzon létre egy új jegyzetfüzetet.

Tipp.

Alapértelmezés szerint a jegyzetfüzet a nemrég létrehozott fürthöz van csatolva.

Verzió	Érték
Futtatókörnyezet verziója	13.3 LTS (Scala 2.12, Spark 3.4.1)

A jegyzetfüzeten belül állítsa be az online tranzakciófeldolgozási (OLTP) konfigurációs beállításokat a NoSQL-fiókvégponthoz, az adatbázis nevéhez és a tároló nevéhez.

# Set configuration settings
config = {
  "spark.cosmos.accountEndpoint": "<nosql-account-endpoint>",
  "spark.cosmos.accountKey": "<nosql-account-key>",
  "spark.cosmos.database": "cosmicworks",
  "spark.cosmos.container": "products"
}

# Set configuration settings
val config = Map(
  "spark.cosmos.accountEndpoint" -> "<nosql-account-endpoint>",
  "spark.cosmos.accountKey" -> "<nosql-account-key>",
  "spark.cosmos.database" -> "cosmicworks",
  "spark.cosmos.container" -> "products"
)

Adatbázis és tároló létrehozása

A Catalog API használatával kezelheti a fiókerőforrásokat, például az adatbázisokat és a tárolókat. Ezután az OLTP használatával kezelheti a tárolóerőforrásokon belüli adatokat.

Konfigurálja a Catalog API-t a NoSQL-erőforrások API-jának kezelésére a Spark használatával.

# Configure Catalog Api    
spark.conf.set("spark.sql.catalog.cosmosCatalog", "com.azure.cosmos.spark.CosmosCatalog")
spark.conf.set("spark.sql.catalog.cosmosCatalog.spark.cosmos.accountEndpoint", config["spark.cosmos.accountEndpoint"])
spark.conf.set("spark.sql.catalog.cosmosCatalog.spark.cosmos.accountKey", config["spark.cosmos.accountKey"])

// Configure Catalog Api  
spark.conf.set(s"spark.sql.catalog.cosmosCatalog", "com.azure.cosmos.spark.CosmosCatalog")
spark.conf.set(s"spark.sql.catalog.cosmosCatalog.spark.cosmos.accountEndpoint", config("spark.cosmos.accountEndpoint"))
spark.conf.set(s"spark.sql.catalog.cosmosCatalog.spark.cosmos.accountKey", config("spark.cosmos.accountKey"))

Hozzon létre egy új, a következővel CREATE DATABASE IF NOT EXISTSelnevezett cosmicworks adatbázist: .

# Create a database by using the Catalog API    
spark.sql(f"CREATE DATABASE IF NOT EXISTS cosmosCatalog.cosmicworks;")

// Create a database by using the Catalog API  
spark.sql(s"CREATE DATABASE IF NOT EXISTS cosmosCatalog.cosmicworks;")

Hozzon létre egy új, a következővel CREATE TABLE IF NOT EXISTSelnevezett products tárolót: . Győződjön meg arról, hogy a partíciókulcs elérési útját /category úgy állítja be és engedélyezi az automatikus skálázási átviteli sebességet, hogy a kérelemegységek maximális átviteli sebessége 1000 másodpercenként legyen.

# Create a products container by using the Catalog API
spark.sql(("CREATE TABLE IF NOT EXISTS cosmosCatalog.cosmicworks.products USING cosmos.oltp TBLPROPERTIES(partitionKeyPath = '/category', autoScaleMaxThroughput = '1000')"))

// Create a products container by using the Catalog API
spark.sql(("CREATE TABLE IF NOT EXISTS cosmosCatalog.cosmicworks.products USING cosmos.oltp TBLPROPERTIES(partitionKeyPath = '/category', autoScaleMaxThroughput = '1000')"))

Hozzon létre egy másik, hierarchikus partíciókulcs-konfigurációval elnevezett employees tárolót. Használja /organizationa , /departmentés /team a partíciókulcs elérési útjait. Kövesse az adott sorrendet. Emellett állítsa az átviteli sebességet manuális mennyiségű kérelemegységre 400 .

# Create an employees container by using the Catalog API
spark.sql(("CREATE TABLE IF NOT EXISTS cosmosCatalog.cosmicworks.employees USING cosmos.oltp TBLPROPERTIES(partitionKeyPath = '/organization,/department,/team', manualThroughput = '400')"))

// Create an employees container by using the Catalog API
spark.sql(("CREATE TABLE IF NOT EXISTS cosmosCatalog.cosmicworks.employees USING cosmos.oltp TBLPROPERTIES(partitionKeyPath = '/organization,/department,/team', manualThroughput = '400')"))

Futtassa a jegyzetfüzetcellákat annak ellenőrzéséhez, hogy az adatbázis és a tárolók létre lettek-e hozva a NoSQL-fiók api-jába.

Adatok betöltése

Hozzon létre egy mintaadatkészletet. Ezután használja az OLTP-t az adatok noSQL-tárolóhoz készült API-ba való betöltéséhez.

Hozzon létre egy mintaadatkészletet.

# Create sample data    
products = (
  ("68719518391", "gear-surf-surfboards", "Yamba Surfboard", 12, 850.00, False),
  ("68719518371", "gear-surf-surfboards", "Kiama Classic Surfboard", 25, 790.00, True)
)

// Create sample data
val products = Seq(
  ("68719518391", "gear-surf-surfboards", "Yamba Surfboard", 12, 850.00, false),
  ("68719518371", "gear-surf-surfboards", "Kiama Classic Surfboard", 25, 790.00, true)
)

A korábban mentett OLTP-konfigurációval spark.createDataFrame mintaadatokat adhat hozzá a céltárolóhoz.

# Ingest sample data    
spark.createDataFrame(products) \
  .toDF("id", "category", "name", "quantity", "price", "clearance") \
  .write \
  .format("cosmos.oltp") \
  .options(**config) \
  .mode("APPEND") \
  .save()

// Ingest sample data
spark.createDataFrame(products)
  .toDF("id", "category", "name", "quantity", "price", "clearance")
  .write
  .format("cosmos.oltp")
  .options(config)
  .mode("APPEND")
  .save()

Adatok lekérdezése

Töltse be az OLTP-adatokat egy adatkeretbe, hogy gyakori lekérdezéseket hajtson végre az adatokon. Az adatok szűréséhez és lekérdezéséhez különböző szintaxisokat használhat.

Az OLTP-adatok adatkeret-objektumba való betöltésére használható spark.read . Használja ugyanazt a konfigurációt, amelyet az oktatóanyag korábbi részében használt. Azt is beállíthatja spark.cosmos.read.inferSchema.enabled , hogy true a Spark-összekötő a meglévő elemek mintavételezésével következtethesse a sémát.
```
# Load data    
df = spark.read.format("cosmos.oltp") \
  .options(**config) \
  .option("spark.cosmos.read.inferSchema.enabled", "true") \
  .load()
```
```
// Load data
val df = spark.read.format("cosmos.oltp")
  .options(config)
  .option("spark.cosmos.read.inferSchema.enabled", "true")
  .load()
```
Renderelje az adatkeretbe betöltött adatok sémáját a következő használatával printSchema: .
```
# Render schema    
df.printSchema()
```
```
// Render schema    
df.printSchema()
```
Adatsorok megjelenítése, ahol az quantity oszlop kisebb, mint 20. A lekérdezés végrehajtásához használja az where és show a függvényeket.
```
# Render filtered data    
df.where("quantity < 20") \
  .show()
```
```
// Render filtered data
df.where("quantity < 20")
  .show()
```

Az első adatsor megjelenítése, ahol az clearance oszlop található true. A lekérdezés végrehajtásához használja a filter függvényt.

# Render 1 row of flitered data    
df.filter(df.clearance == True) \
  .show(1)

// Render 1 row of flitered data
df.filter($"clearance" === true)
  .show(1)

Öt adatsor megjelenítése szűrés vagy csonkolás nélkül. A függvény használatával show testre szabhatja a megjelenített sorok megjelenését és számát.
```
# Render five rows of unfiltered and untruncated data    
df.show(5, False)
```
```
// Render five rows of unfiltered and untruncated data    
df.show(5, false)
```

Az adatok lekérdezése ezzel a nyers NoSQL-lekérdezési sztringgel: SELECT * FROM cosmosCatalog.cosmicworks.products WHERE price > 800

# Render results of raw query    
rawQuery = "SELECT * FROM cosmosCatalog.cosmicworks.products WHERE price > 800"
rawDf = spark.sql(rawQuery)
rawDf.show()

// Render results of raw query    
val rawQuery = s"SELECT * FROM cosmosCatalog.cosmicworks.products WHERE price > 800"
val rawDf = spark.sql(rawQuery)
rawDf.show()

Gyakori műveletek végrehajtása

Ha a Sparkban a NoSQL-adatok API-val dolgozik, részleges frissítéseket hajthat végre, vagy nyers JSON-ként dolgozhat az adatokkal.

Elem részleges frissítésének végrehajtása:

Másolja ki a meglévő config konfigurációs változót, és módosítsa a tulajdonságokat az új példányban. Pontosabban konfigurálja az írási stratégiát a következőre ItemPatch: . Ezután tiltsa le a tömeges támogatást. Állítsa be az oszlopokat és a megfeleltetett műveleteket. Végül állítsa be az alapértelmezett művelettípust a következőre Set: .

# Copy and modify configuration
configPatch = dict(config)
configPatch["spark.cosmos.write.strategy"] = "ItemPatch"
configPatch["spark.cosmos.write.bulk.enabled"] = "false"
configPatch["spark.cosmos.write.patch.defaultOperationType"] = "Set"
configPatch["spark.cosmos.write.patch.columnConfigs"] = "[col(name).op(set)]"

// Copy and modify configuration
val configPatch = scala.collection.mutable.Map.empty ++ config
configPatch ++= Map(
  "spark.cosmos.write.strategy" -> "ItemPatch",
  "spark.cosmos.write.bulk.enabled" -> "false",
  "spark.cosmos.write.patch.defaultOperationType" -> "Set",
  "spark.cosmos.write.patch.columnConfigs" -> "[col(name).op(set)]"
)

Hozzon létre változókat a javításművelet részeként megcélozni kívánt elem partíciókulcsához és egyedi azonosítójához.

# Specify target item id and partition key
targetItemId = "68719518391"
targetItemPartitionKey = "gear-surf-surfboards"

// Specify target item id and partition key
val targetItemId = "68719518391"
val targetItemPartitionKey = "gear-surf-surfboards"

Hozzon létre egy javításobjektum-készletet a célelem megadásához, és adja meg a módosítani kívánt mezőket.

# Create set of patch diffs
patchProducts = [{ "id": f"{targetItemId}", "category": f"{targetItemPartitionKey}", "name": "Yamba New Surfboard" }]

// Create set of patch diffs
val patchProducts = Seq(
  (targetItemId, targetItemPartitionKey, "Yamba New Surfboard")
)

Hozzon létre egy adatkeretet a javításobjektumok készletével. A javításművelet végrehajtására használható write .

# Create data frame
spark.createDataFrame(patchProducts) \
  .write \
  .format("cosmos.oltp") \
  .options(**configPatch) \
  .mode("APPEND") \
  .save()

// Create data frame
patchProducts
  .toDF("id", "category", "name")
  .write
  .format("cosmos.oltp")
  .options(configPatch)
  .mode("APPEND")
  .save()

Futtasson egy lekérdezést a javításművelet eredményeinek áttekintéséhez. Az elemet mostantól más módosítás nélkül el kell nevezni Yamba New Surfboard .

# Create and run query
patchQuery = f"SELECT * FROM cosmosCatalog.cosmicworks.products WHERE id = '{targetItemId}' AND category = '{targetItemPartitionKey}'"
patchDf = spark.sql(patchQuery)
patchDf.show(1)

// Create and run query
val patchQuery = s"SELECT * FROM cosmosCatalog.cosmicworks.products WHERE id = '$targetItemId' AND category = '$targetItemPartitionKey'"
val patchDf = spark.sql(patchQuery)
patchDf.show(1)

Nyers JSON-adatok használata:

Másolja ki a meglévő config konfigurációs változót, és módosítsa a tulajdonságokat az új példányban. Pontosabban módosítsa a céltárolót a következőre employees: . Ezután konfigurálja az contacts oszlopot/mezőt nyers JSON-adatok használatára.

# Copy and modify configuration
configRawJson = dict(config)
configRawJson["spark.cosmos.container"] = "employees"
configRawJson["spark.cosmos.write.patch.columnConfigs"] = "[col(contacts).path(/contacts).op(set).rawJson]"

// Copy and modify configuration
val configRawJson = scala.collection.mutable.Map.empty ++ config
configRawJson ++= Map(
  "spark.cosmos.container" -> "employees",
  "spark.cosmos.write.patch.columnConfigs" -> "[col(contacts).path(/contacts).op(set).rawJson]"
)

Hozzon létre egy alkalmazottkészletet, amely betölti a tárolót.

# Create employee data
employees = (
  ("63476388581", "CosmicWorks", "Marketing", "Outside Sales", "Alain Henry",  '[ { "type": "phone", "value": "425-555-0117" }, { "email": "alain@adventure-works.com" } ]'), 
)

// Create employee data
val employees = Seq(
  ("63476388581", "CosmicWorks", "Marketing", "Outside Sales", "Alain Henry",  """[ { "type": "phone", "value": "425-555-0117" }, { "email": "alain@adventure-works.com" } ]""")
)

Hozzon létre egy adatkeretet, és használja write az alkalmazotti adatok betöltésére.

# Ingest data
spark.createDataFrame(employees) \
  .toDF("id", "organization", "department", "team", "name", "contacts") \
  .write \
  .format("cosmos.oltp") \
  .options(**configRawJson) \
  .mode("APPEND") \
  .save()

// Ingest data
spark.createDataFrame(employees)
  .toDF("id", "organization", "department", "team", "name", "contacts")
  .write
  .format("cosmos.oltp")
  .options(configRawJson)
  .mode("APPEND")
  .save()

Renderelje az adatokat az adatkeretből a következő használatával show: . Figyelje meg, hogy az contacts oszlop nyers JSON a kimenetben.

# Read and render data
rawJsonDf = spark.read.format("cosmos.oltp") \
  .options(**configRawJson) \
  .load()
rawJsonDf.show()

// Read and render data
val rawJsonDf = spark.read.format("cosmos.oltp")
  .options(configRawJson)
  .load()
rawJsonDf.show()

Következő lépés

Azure Cosmos DB Spark-összekötő a Maven Central-adattárban

Megosztás a következőn keresztül:

Oktatóanyag: Csatlakozás az Azure Cosmos DB for NoSQL-hez a Spark használatával

Előfeltételek

Csatlakozás a Spark és a Jupyter használatával

Adatbázis és tároló létrehozása

Adatok betöltése

Adatok lekérdezése

Gyakori műveletek végrehajtása

Következő lépés

Visszajelzés

További források

Megosztás a következőn keresztül:

Oktatóanyag: Csatlakozás az Azure Cosmos DB for NoSQL-hez a Spark használatával

Előfeltételek

Csatlakozás a Spark és a Jupyter használatával

Adatbázis és tároló létrehozása

Adatok betöltése

Adatok lekérdezése

Gyakori műveletek végrehajtása

Kapcsolódó tartalom

Következő lépés

Visszajelzés

További források