ADLS(Azure Data Lake Storage)是微软Azure云平台上的一种存储服务,专门用于存储大规模数据集。Databricks是一个基于Apache Spark的分析平台,提供快速的数据处理和分析能力。Databricks作业小部件(Job Widget)是Databricks中的一个功能,允许用户通过可视化界面提交和管理Spark作业。
Databricks作业小部件主要分为以下几类:
原因:可能是权限问题或ADLS配置错误。
解决方法:
# 示例代码:读取ADLS中的数据
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder \
.appName("Read from ADLS") \
.config("fs.adl.oauth2.access.token.provider.type", "ClientCredential") \
.config("fs.adl.oauth2.client.id", "<client_id>") \
.config("fs.adl.oauth2.credential", "<client_secret>") \
.config("fs.adl.oauth2.refresh.url", "https://login.microsoftonline.com/<tenant_id>/oauth2/token") \
.getOrCreate()
df = spark.read.csv("adl://<storage_account>.azuredatalakestore.net/<file_path>")
df.show()
原因:可能是作业配置错误或资源不足。
解决方法:
# 示例代码:提交Databricks作业
from databricks_sdk import DatabricksClient
client = DatabricksClient(host="<databricks_host>", token="<databricks_token>")
job_id = client.jobs.create_job(
name="My Job",
existing_cluster_id="<cluster_id>",
notebook_params={"input_path": "/path/to/input"},
notebook_task={"notebook_path": "/path/to/notebook"}
)
client.jobs.run_now(job_id=job_id)
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