在這篇文章中，我們將探討如何利用Azure Data Factory和HDInsight Spark創(chuàng)建一個(gè)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理管道。
在當(dāng)今數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的世界中，組織經(jīng)常面臨著高效可靠地處理和分析大量數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)。Azure Data Factory是一種基于云的數(shù)據(jù)集成服務(wù)，結(jié)合HDInsight Spark，一種快速可擴(kuò)展的大數(shù)據(jù)處理框架，提供了一個(gè)強(qiáng)大的解決方案來(lái)應(yīng)對(duì)這些數(shù)據(jù)處理需求。在這篇文章中，我們將探討如何利用Azure Data Factory和HDInsight Spark創(chuàng)建一個(gè)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理管道。我們將逐步介紹如何設(shè)置Azure Data Factory，為Azure Storage和按需Azure HDInsight配置鏈接服務(wù)，創(chuàng)建描述輸入和輸出數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，最后創(chuàng)建一個(gè)帶有HDInsight Spark活動(dòng)的管道，可以安排每天運(yùn)行。
通過(guò)本教程的學(xué)習(xí)，你將對(duì)如何利用Azure Data Factory和HDInsight Spark的潛力來(lái)簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)處理工作流程并從數(shù)據(jù)中獲得有價(jià)值的洞見有一個(gè)堅(jiān)實(shí)的理解。讓我們開始吧！以下是創(chuàng)建使用HDInsight Hadoop集群上的Spark處理數(shù)據(jù)的Azure Data Factory管道的代碼和詳細(xì)說(shuō)明：
步驟1：創(chuàng)建Azure Data Factory
import json
# Set the required variables
subscription_id = "<your_subscription_id>"
resource_group = "<your_resource_group>"
data_factory_name = "<your_data_factory_name>"
location = "<your_location>"
# Set the authentication headers
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": "Bearer <your_access_token>"
}
# Create Azure Data Factory
data_factory = {
"name": data_factory_name,
"location": location,
"identity": {
"type": "SystemAssigned"
}
}
url = f"https://management.azure.com/subscriptions/{subscription_id}/resourceGroups/{resource_group}/providers/Microsoft.DataFactory/factories/{data_factory_name}?api-version=2018-06-01"
response = requests.put(url, headers=headers, json=data_factory)
if response.status_code == 201:
print("Azure Data Factory created successfully.")
else:
print(f"Failed to create Azure Data Factory. Error: {response.text}")
補(bǔ)充說(shuō)明：
-
該代碼使用Azure REST API以編程方式創(chuàng)建Azure Data Factory資源。
-
您需要提供subscription_id、resource_group、data_factory_name和location變量的特定值。
-
變量包含必要的身份驗(yàn)證信息，包括訪問(wèn)令牌。字典保存創(chuàng)建Data Factory所需的屬性，包括名稱、位置和身份類型。
-
使用方法requests.put()進(jìn)行API調(diào)用，指定URL和所需的訂閱ID、資源組和數(shù)據(jù)工廠名稱。
-
檢查響應(yīng)狀態(tài)代碼以確定操作的成功或失敗。
請(qǐng)注意，為了對(duì)API調(diào)用進(jìn)行身份驗(yàn)證和授權(quán)，您需要獲取具有在Azure中創(chuàng)建資源所需權(quán)限的訪問(wèn)令牌。您可以使用Azure Active Directory身份驗(yàn)證方法獲取訪問(wèn)令牌。
請(qǐng)記得使用您實(shí)際的Azure配置值替換占位符<your_subscription_id><your_resource_group><your_data_factory_name><your_location><your_access_token>。
步驟2：創(chuàng)建鏈接服務(wù)
import json
# Create Azure Storage Linked Service
storage_linked_service = {
"name": "AzureStorageLinkedService",
"properties": {
"type": "AzureBlobStorage",
"typeProperties": {
"connectionString": "<your_storage_connection_string>"
}
}
}
url = "https://management.azure.com/subscriptions/{subscription_id}/resourceGroups/{resource_group}/providers/Microsoft.DataFactory/factories/{data_factory_name}/linkedservices/AzureStorageLinkedService?api-version=2018-06-01"
response = requests.put(url, headers=headers, json=storage_linked_service)
# Create Azure HDInsight Linked Service
hdinsight_linked_service = {
"name": "AzureHDInsightLinkedService",
"properties": {
"type": "HDInsight",
"typeProperties": {
"clusterUri": "<your_hdinsight_cluster_uri>",
"linkedServiceName": "<your_hdinsight_linked_service_name>"
}
}
}
url = "https://management.azure.com/subscriptions/{subscription_id}/resourceGroups/{resource_group}/providers/Microsoft.DataFactory/factories/{data_factory_name}/linkedservices/AzureHDInsightLinkedService?api-version=2018-06-01"
response = requests.put(url, headers=headers, json=hdinsight_linked_service)
補(bǔ)充說(shuō)明：
-
該代碼使用Azure Data Factory REST API創(chuàng)建兩個(gè)鏈接服務(wù)：Azure Storage鏈接服務(wù)和Azure HDInsight鏈接服務(wù)。
-
對(duì)于Azure Storage鏈接服務(wù)，您需要提供存儲(chǔ)帳戶的連接字符串。
-
對(duì)于Azure HDInsight鏈接服務(wù)，您需要提供群集URI和表示HDInsight群集的鏈接服務(wù)的名稱。
步驟3：創(chuàng)建數(shù)據(jù)集
input_dataset = {
"name": "InputDataset",
"properties": {
"linkedServiceName": {
"referenceName": "AzureStorageLinkedService",
"type": "LinkedServiceReference"
},
"type": "AzureBlob",
"typeProperties": {
"folderPath": "<input_folder_path>",
"format": {
"type": "TextFormat",
"columnDelimiter": ",",
"rowDelimiter": "\n",
"firstRowAsHeader": True
}
}
}
}
url = "https://management.azure.com/subscriptions/{subscription_id}/resourceGroups/{resource_group}/providers/Microsoft.DataFactory/factories/{data_factory_name}/datasets/InputDataset?api-version=2018-06-01"
response = requests.put(url, headers=headers, json=input_dataset)
# Create Output Dataset
output_dataset = {
"name": "OutputDataset",
"properties": {
"linkedServiceName": {
"referenceName": "AzureStorageLinkedService",
"type": "LinkedServiceReference"
},
"type": "AzureBlob",
"typeProperties": {
"folderPath": "<output_folder_path>",
"format": {
"type": "TextFormat",
"columnDelimiter": ",",
"rowDelimiter": "\n",
"firstRowAsHeader": True
}
}
}
}
url = "https://management.azure.com/subscriptions/{subscription_id}/resourceGroups/{resource_group}/providers/Microsoft.DataFactory/factories/{data_factory_name}/datasets/OutputDataset?api-version=2018-06-01"
response = requests.put(url, headers=headers, json=output_dataset
補(bǔ)充說(shuō)明：
- 該代碼使用Azure Data Factory REST API創(chuàng)建兩個(gè)數(shù)據(jù)集：輸入數(shù)據(jù)集和輸出數(shù)據(jù)集。
- 對(duì)于每個(gè)數(shù)據(jù)集，您需要指定鏈接服務(wù)名稱，該名稱指的是在步驟2中創(chuàng)建的Azure Storage鏈接服務(wù)。
- 您還需要提供詳細(xì)信息，例如文件夾路徑、文件格式（在本例中為逗號(hào)分隔值的文本格式）以及第一行是否為標(biāo)題。
步驟4：創(chuàng)建管道
pipeline = {
"name": "MyDataProcessingPipeline",
"properties": {
"activities": [
{
"name": "HDInsightSparkActivity",
"type": "HDInsightSpark",
"linkedServiceName": {
"referenceName": "AzureHDInsightLinkedService",
"type": "LinkedServiceReference"
},
"typeProperties": {
"rootPath": "<spark_script_root_path>",
"entryFilePath": "<spark_script_entry_file>",
"getDebugInfo": "Always",
"getLinkedInfo": "Always",
"referencedLinkedServices": [
{
"referenceName": "AzureStorageLinkedService",
"type": "LinkedServiceReference"
}
],
"sparkJobLinkedService": {
"referenceName": "AzureHDInsightLinkedService",
"type": "LinkedServiceReference"
}
},
"inputs": [
{
"referenceName": "InputDataset",
"type": "DatasetReference"
}
],
"outputs": [
{
"referenceName": "OutputDataset",
"type": "DatasetReference"
}
]
}
]
}
}
url = "https://management.azure.com/subscriptions/{subscription_id}/resourceGroups/{resource_group}/providers/Microsoft.DataFactory/factories/{data_factory_name}/pipelines/MyDataProcessingPipeline?api-version=2018-06-01"
response = requests.put(url, headers=headers, json=pipeline)
補(bǔ)充說(shuō)明 ：
- 該代碼使用Azure Data Factory REST API創(chuàng)建一個(gè)管道，其中包含一個(gè)活動(dòng)：HDInsightSparkActivity。
- HDInsightSparkActivity配置了必要的屬性，例如鏈接服務(wù)名稱（Azure HDInsight鏈接服務(wù)）、Spark腳本的根路徑和入口文件路徑以及對(duì)鏈接服務(wù)的引用。
- 使用對(duì)步驟3中創(chuàng)建的輸入數(shù)據(jù)集和輸出數(shù)據(jù)集的引用定義活動(dòng)的輸入和輸出。
步驟5：發(fā)布和觸發(fā)管道
# Publish the Data Factory
url = "https://management.azure.com/subscriptions/{subscription_id}/resourceGroups/{resource_group}/providers/Microsoft.DataFactory/factories/{data_factory_name}/publish?api-version=2018-06-01"
response = requests.post(url, headers=headers)
# Trigger the Pipeline
url = "https://management.azure.com/subscriptions/{subscription_id}/resourceGroups/{resource_group}/providers/Microsoft.DataFactory/factories/{data_factory_name}/pipelines/MyDataProcessingPipeline/createRun?api-version=2018-06-01"
response = requests.post(url, headers=headers)
補(bǔ)充說(shuō)明：
- 該代碼使用Azure Data Factory REST API發(fā)布對(duì)Data Factory所做的更改，確保新創(chuàng)建的管道和活動(dòng)可供執(zhí)行。
- 發(fā)布后，代碼通過(guò)為管道創(chuàng)建新的運(yùn)行來(lái)觸發(fā)管道。這將根據(jù)定義的計(jì)劃或手動(dòng)執(zhí)行啟動(dòng)數(shù)據(jù)處理工作流程。
請(qǐng)注意，在提供的代碼片段中，您需要使用您實(shí)際的Azure配置值替換占位符<your_storage_connection_string><your_hdinsight_cluster_uri><your_hdinsight_linked_service_name><input_folder_path><output_folder_path><spark_script_root_path><spark_script_entry_file><subscription_id><resource_group><data_factory_name>。確保您在Azure環(huán)境中具有執(zhí)行這些操作所需的必要權(quán)限和訪問(wèn)權(quán)限非常重要。此外，根據(jù)您的要求和最佳實(shí)踐，處理異常、錯(cuò)誤處理和適當(dāng)?shù)纳矸蒡?yàn)證（例如Azure Active Directory）也非常重要。
結(jié)論
在這篇文章中，我們探討了Azure Data Factory和HDInsight Spark的強(qiáng)大功能，以簡(jiǎn)化云中的數(shù)據(jù)處理工作流程。通過(guò)利用Azure Data Factory與各種數(shù)據(jù)源的無(wú)縫集成和HDInsight Spark的高性能處理能力，組織可以高效地處理、轉(zhuǎn)換和分析其數(shù)據(jù)。
使用Azure Data Factory，你可以編排復(fù)雜的數(shù)據(jù)工作流程，集成來(lái)自不同來(lái)源的數(shù)據(jù)，并輕松安排數(shù)據(jù)處理活動(dòng)。HDInsight Spark的靈活性使你可以利用其分布式計(jì)算能力高效地執(zhí)行數(shù)據(jù)處理任務(wù)，從而實(shí)現(xiàn)更快的洞察和決策。
通過(guò)文章中提供的逐步指南，你已經(jīng)學(xué)會(huì)了如何創(chuàng)建Azure Data Factory、為Azure Storage和按需Azure HDInsight配置鏈接服務(wù)、定義輸入和輸出數(shù)據(jù)集，并構(gòu)建具有HDInsight Spark活動(dòng)的管道?？梢园才糯斯艿雷詣?dòng)運(yùn)行，確保你的數(shù)據(jù)處理任務(wù)得到一致可靠的執(zhí)行。
Azure Data Factory和HDInsight Spark使組織能夠通過(guò)簡(jiǎn)化和自動(dòng)化數(shù)據(jù)處理生命周期來(lái)釋放其數(shù)據(jù)中隱藏的價(jià)值。無(wú)論你需要處理大量數(shù)據(jù)、將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為所需格式還是執(zhí)行高級(jí)分析，這種強(qiáng)大的Azure服務(wù)組合都提供了可擴(kuò)展和高效的解決方案。
立即開始利用Azure Data Factory和HDInsight Spark的潛力，使你的組織能夠從數(shù)據(jù)中獲得有價(jià)值的洞察力，同時(shí)簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)處理工作流程。Azure的全面云數(shù)據(jù)服務(wù)套件不斷發(fā)展，為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的創(chuàng)新提供了無(wú)限的可能性。
作者：Amlan Patnaik
更多技術(shù)干貨請(qǐng)關(guān)注公號(hào)“云原生數(shù)據(jù)庫(kù)”文章來(lái)源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-495006.html
squids.cn，目前可體驗(yàn)全網(wǎng)zui低價(jià)RDS，免費(fèi)的遷移工具DBMotion、SQL開發(fā)工具等文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-495006.html
到了這里，關(guān)于使用Azure Data Factory REST API和HDInsight Spark進(jìn)行簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)處理的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
