来自ADLS文件的Databricks作业小部件

基础概念

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。

类型

Databricks作业小部件主要分为以下几类：

作业提交小部件：用于提交Spark作业。
作业监控小部件：用于监控正在运行的作业状态。
作业历史小部件：用于查看历史作业的执行情况。

应用场景

数据处理：从ADLS中读取数据，进行清洗、转换和分析。
机器学习：使用Databricks进行模型训练和评估。
实时分析：从ADLS中读取实时数据流，进行实时分析和处理。

常见问题及解决方法

问题1：无法从ADLS读取数据

原因：可能是权限问题或ADLS配置错误。

解决方法：

确保ADLS账户和Databricks集群之间的权限配置正确。
检查ADLS的存储账户密钥和端点是否正确配置。

# 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()

问题2：作业提交失败

原因：可能是作业配置错误或资源不足。

解决方法：

检查作业配置，确保所有参数正确。
增加集群资源，如增加工作节点数量或调整节点规格。

# 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)