Azure Databricks大數(shù)據(jù)構(gòu)建營 掐指一算,azure 大數(shù)據(jù)-ESG跨境

Azure Databricks大數(shù)據(jù)構(gòu)建營 掐指一算,azure 大數(shù)據(jù)

Azure Databricks大數(shù)據(jù)構(gòu)建營 掐指一算

數(shù)據(jù)分析，這恐怕是任何大數(shù)據(jù)系統(tǒng)最核心的功能和目標，畢竟只有經(jīng)過妥善的分析并得出結(jié)論，才能從所積累的海量數(shù)據(jù)中獲得業(yè)務價值。那么，我們基于Azure Databricks構(gòu)建的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，除了像之前介紹過的那樣處理實時數(shù)據(jù)流之外，在海量離線數(shù)據(jù)的分析和計算方面，又具備哪些優(yōu)勢？本篇將帶領你見分曉。

本次《Azure Databricks大數(shù)據(jù)構(gòu)建營》系列文章，將主要圍繞Azure Databricks以及其它配套服務，通過一系列實戰(zhàn)教程告訴大家如何基于Azure云打造完全運行在云端的閉環(huán)大數(shù)據(jù)平臺。

內(nèi)容涵蓋：Azure Databricks的基礎知識，以及如何借助Azure Databricks實現(xiàn)流計算（Structure Streaming）、批處理（Spark SQL）、安全訪問控制以及機器學習能力等。

本系列的第一篇文章概括介紹了有關(guān)Azure Databricks的基礎知識，錯過的童鞋可以點擊這里回看；第二篇文章介紹了如何基于Azure Databricks開發(fā)實時告警系統(tǒng)，可以點擊這里回看。而本篇，主要將介紹如何對離線數(shù)據(jù)進行分析和計算，進而獲得業(yè)務所需的各類見解。

背景介紹

一般來說，離線數(shù)據(jù)的分析都會運行OLAP SQL查詢，因而下文將主要圍繞SparkSQL，一個可以通過Spark來進行SQL分析的可實時、可離線計算框架展開介紹。下文場景基于集成Azure Datalake Gen2并啟用Databricks Delta Lake作為外部存儲實現(xiàn)計算存儲分離，通過SparkSQL分析新冠肺炎實時統(tǒng)計數(shù)據(jù)。而相關(guān)資源依然會沿用之前兩篇文章的Demo所創(chuàng)建的資源組。

Delta Lake是一種可以提高數(shù)據(jù)湖可靠性的開源存儲層，由Databricks開發(fā)并開源。Delta Lake提供了ACID事務和可縮放的元數(shù)據(jù)處理，并可統(tǒng)一流處理和批數(shù)據(jù)處理。Delta Lake在現(xiàn)有Data Lake的頂層運行，并可與Apache Spark API完全兼容。

具體而言，Delta Lake提供了：

Spark上的ACID事務：可序列化的隔離級別可避免讀者看到不一致的數(shù)據(jù)。

可縮放的元數(shù)據(jù)處理：利用Spark的分布式處理能力，輕松處理包含數(shù)十億文件的PB級表的所有元數(shù)據(jù)。

流式處理和批處理統(tǒng)一：Delta Lake中的表是批處理表，也是流式處理源和接收器。流式處理數(shù)據(jù)引入、批處理歷史回填、交互式查詢功能都是現(xiàn)成的。

架構(gòu)強制：自動處理架構(gòu)變體，以防在引入過程中插入錯誤的記錄。

按時間順序查看：數(shù)據(jù)版本控制支持回滾、完整的歷史審核線索和可重現(xiàn)的機器學習試驗。

更新插入和刪除：支持合并、更新和刪除操作，以啟用復雜用例，如更改數(shù)據(jù)捕獲、漸變維度（SCD）操作、流式處理更新插入等。

總的來說，Delta Lake不僅能在需要事務符合ACID特性的場景提供支持，還針對性能也做了相當大的代碼優(yōu)化，本文的實現(xiàn)也是基于Delta Lake，需要注意數(shù)據(jù)格式需要轉(zhuǎn)換成delta。

正常情況下，Azure Datalake Gen2與Delta Lake的集成需要在Spark中增加配置項spark.delta.logStore.class=org.apache.spark.sql.delta.storage.AzureLogStore，并且集群需要在lib庫中支持hadoopazuredatalake/hadoopazure/wildflyopenssl JAR，具體過程可以見這里。所以這時PaaS的優(yōu)勢就顯示出來了：Azure Databricks在集群創(chuàng)建好的同時就已經(jīng)在集群上啟用了該庫，直接調(diào)用即可。Azure Datalake Gen2的創(chuàng)建過程本文不再贅述，具體見官方文檔。

本文將介紹兩種常見的集成方式，如下圖所示，并做幾點說明：

cmd2：非掛載方式

cmd2中通過Scala代碼演示Azure Databricks集成Azure Datalake Gen2的認證配置項，通過創(chuàng)建擁有IAM角色「Storage Blob Data Contributor」的服務主體來做認證，驗證通過后就可直接調(diào)用Datalake里的文件了，注意相關(guān)變量需要替換。

cmd3：掛載方式

cmd3中通過Python代碼演示Azure Databricks如何掛載Azure Datalake Gen2，身份驗證過程和cmd2的方式一樣。這種方式的好處是直接可以把遠端的Azure Datalake掛載到Azure Databricks上，就好像在使用本地磁盤一樣使用Datalake，本文更推薦并且采用該模式，同時注意相關(guān)變量需要替換。

另外，本文的環(huán)境位于Azure中國區(qū)，所以相關(guān)域名都是https://login.partner.microsoftonline.cn，如果位于全球Azure中，那么相關(guān)域名將會是https://login.microsoftonline.com。

其實從最佳實踐角度來說，本文并不是實現(xiàn)的最好方式，因為在Notebook里的認證信息全部都是明文出現(xiàn)。最好的方式應該集成Azure密鑰保管庫來隱藏密碼，該方式不再本文贅述，有興趣的同學自行研究吧，附上鏈接供參考。

引入數(shù)據(jù)源并運行SparkSQL

前面提到，本文所采用的示例數(shù)據(jù)是和新冠肺炎實時統(tǒng)計數(shù)據(jù)相關(guān)，講到這里有必要介紹一個微軟提供的開放數(shù)據(jù)集Repo，其中包含各種場景下的csv/json/parquet格式的原始和脫敏數(shù)據(jù)，本文所用的新冠肺炎數(shù)據(jù)也是在這里獲取的。

選擇CSV格式數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源，下載好之后上傳到Azure DataLake，在Container data下面再創(chuàng)建一個Source文件夾作為存放原始數(shù)據(jù)的目錄徑。

原始數(shù)據(jù)確定好之后，就可以通過Notebook來做SparkSQL分析了。本文用到的示例Notebook已經(jīng)上傳到了這里，幾個重要配置簡單說明下：

COVIDDF：COVIDDF為定義的DataFrame，通過spark.read.format(“csv”)格式并指定掛載路徑引入數(shù)據(jù)；

COVIDDF.write.mode(“append”).format(“delta”)：通過Append追加方式寫入目標表中，注意這里的格式delta，也就是前面提到的需要做格式轉(zhuǎn)換，寫入的表也需要指定路徑，并會在Azure Dalalake中生成相應的文件；

ChinaCOVID及ChinaCOVID1：經(jīng)過上面的建表過程后就可以運行SparkSQL來做SQL查詢了。

總結(jié)

一個通過集成Azure Datalake Gen2作為外部存儲并采用Delta Lake格式進行SparkSQL分析的示例就完成了，本文基本上使用了PySpark來實現(xiàn)，其實除此之外通過SQL或者Scala也是一樣可以實現(xiàn)的，有興趣的同學可以自己再深入研究下吧。

有關(guān)如何通過SparkSQL實現(xiàn)數(shù)據(jù)的離線分析和計算，就是這樣了。隨后的內(nèi)容中，我們還將繼續(xù)介紹如何實現(xiàn)安全訪問控制和機器學習能力。通過這些真實場景中的最佳實踐分享，也能幫助大家更清楚地認識到Azure Databricks的價值。敬請期待！

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