首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

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。

相关优势

  1. 集成性:ADLS与Databricks紧密集成,可以直接从Databricks界面访问和管理存储在ADLS中的数据。
  2. 扩展性:Databricks作业小部件支持大规模数据处理,能够处理PB级别的数据。
  3. 易用性:通过可视化界面提交和管理作业,降低了使用门槛。
  4. 安全性:ADLS提供了多种安全选项,包括存储访问控制、加密等,确保数据安全。

类型

Databricks作业小部件主要分为以下几类:

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

应用场景

  1. 数据处理:从ADLS中读取数据,进行清洗、转换和分析。
  2. 机器学习:使用Databricks进行模型训练和评估。
  3. 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

  1. 确保ADLS账户和Databricks集群之间的权限配置正确。
  2. 检查ADLS的存储账户密钥和端点是否正确配置。
代码语言:txt
复制
# 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

  1. 检查作业配置,确保所有参数正确。
  2. 增加集群资源,如增加工作节点数量或调整节点规格。
代码语言:txt
复制
# 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)

参考链接

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

【数据湖】在 Azure Data Lake Storage gen2 上构建数据湖

如果您湖包含数百个数据资产并且具有自动和手动交互,那么规划肯定会花费更长时间,并且需要来自各个数据所有者更多协作。 到目前为止,大多数人可能都非常熟悉可怕“数据沼泽”类比。...这个区域组织通常更多是业务驱动而不是源系统——通常这可能是每个部门或项目的文件夹。有些人可能还认为这是一个暂存区,通常由针对它运行自动化作业许可。...有关从 Databricks 用户和进程保护 ADLS 不同方法信息,请参阅以下指南。...分析作业将以更低成本运行得更快。 由于更短计算(Spark 或数据工厂)时间以及优化读取操作,成本得以降低。...文件需要定期压缩/合并,或者对于那些使用 Databricks Delta Lake 格式文件,使用 OPTIMIZE 甚至 AUTO OPTIMIZE 可以提供帮助。

87810

【数据湖架构】HitchhikerAzure Data Lake数据湖指南

如果您有一个 Spark 作业读取过去 3 个月内来自特定地区产品所有销售数据,那么理想文件夹结构是 /enriched/product/region/timestamp。...让我们举一个例子,您数据湖中有一个目录 /logs,其中包含来自服务器日志数据。您可以通过 ADF 将数据摄取到此文件夹中,还可以让服务工程团队特定用户上传日志并管理其他用户到此文件夹。...在很多情况下,如果您原始数据(来自各种来源)本身并不大,您可以使用以下选项来确保您分析引擎所操作数据集仍然使用大文件进行优化。...Azure Synapse Analytics、Azure Databricks 和 Azure 数据工厂等服务内置了本机功能,可以利用 Parquet 文件格式。...,那么您将每隔一小时左右运行一次分析管道,以对来自特定传感器数据与来自其他传感器数据进行三角测量以确保它们正常工作。

90720
  • 0589-Cloudera Manager6.2新功能

    要使用ADLS Gen2作为源或目标,必须将Azure凭据添加到Cloudera Manager。请注意,ADLS Gen2URI格式与ADLS Gen1不同。...Cloudera Issue: OPSAPS-46864 增强许可证强制执行 – KMS配置 尽管KMS将保持正常运行,但Cloudera Manager将不允许在新许可证文件中指定停用日期之后更改...Cloudera Manager将对象存储机密作为加密Java密钥库发出。 [s3]将HDFS凭证存储文件和解密密码路径分发给HS2。为HS2添加作业信用库路径和解密密码传播。...Cloudera Issue: OPSAPS-48662 [s3]在HDFS中为HS2管理加密凭证存储。为HS2添加作业特定信任库。...Cloudera Issue: OPSAPS-48661 [s3]在每次重启HS2时,在HDFS中更换密码和加密凭证文件。在每个HS2角色重新启动时添加密码和credstore文件更换。

    1.9K20

    热度再起:从Databricks融资谈起

    公司创始人都曾经是 Apache Spark 背后功臣,包括 Matei Zaharia(在加州大学伯克利分校 AMPLab 学习时开发出了 Spark),还有其他来自 AMPLab 或伯克利计算机学院同僚们...其产品具备以下特点: 缓存:使用快速中间数据格式将远程文件副本缓存在本地存储中,从而提高了相同数据连续读取速度。...灵活计划程序:按指定计划在不同时区中从分钟到每月时间间隔执行生产管道作业,包括cron语法和重新启动策略。...灵活作业类型:运行不同类型作业以满足您不同用例,包括笔记本,Spark JAR,自定义Spark库和应用程序。...优化数据源:Spark数据源中央存储库,具有广泛支持,包括SQL,NoSQL,Columnar,Document,UDF,文件存储,文件格式,搜索引擎等。

    1.7K10

    SCIENCE ROBOTICS:一种供四肢瘫痪患者使用基于混合EEGEOG信号非侵入式脑神经手外骨骼装置

    来自德国图宾根大学医院研究者在著名期刊SCIENCE ROBOTICS 发表了一项实验性研究,对该问题进行了探索,并展示了6个患有颈脊髓损伤四肢瘫痪患者完全独立ADLs恢复。...可穿戴部分部件由钛合金组成,并被布置为一个提供被动和主动自由度符合人体工效学多功能装置,允许手指运动驱动和对齐到个人用户的人体测量。...讨论 数据显示,在日常生活环境中使用混合信号控制B/NHE系统,对6名以前无法在没有帮助情况下完成这些任务慢性四肢疾病患者进行治疗,他们完全恢复了独立ADLs,例如吃饭或用笔签署文件。...然而,在使用手外骨骼进行运动康复方面也存在一些限制,例如,在使用者手和手臂上增加重量、由于外骨骼的人工关节数目而受限制自由度(DOFs)和工作部件自然磨损等)。...拾取和操纵非常物体(例如铅笔,<1cm3)能力没有得到改善。TR-IHFT要求参与者拾取一个平躺铅笔,使用被动抓取来执行此类任务参与者在附加B/NHE情况下得分较低。

    82810

    重磅!Onehouse 携手微软、谷歌宣布开源 OneTable

    在云存储系统(如S3、GCS、ADLS)上构建数据湖仓,并将数据存储在开放格式中,提供了一个您技术栈中几乎每个数据服务都可以利用无处不在基础。...这三个项目都在 Apache Parquet 文件之上提供了一个特殊元数据层。...Hudi 使用元数据时间线,Iceberg 使用 Avro 格式清单文件,Delta 使用 JSON 事务日志,但这些格式共同点是 Parquet 文件实际数据。...元数据转换是通过轻量级抽象层实现,这些抽象层定义了用于决定表内存内通用模型。这个通用模型可以解释和转换包括从模式、分区信息到文件元数据(如列级统计信息、行数和大小)在内所有信息。...一些客户希望他们数据在 Databricks Delta 和 Snowflake 私有预览 Iceberg 表中都可查。

    66330

    Spark生态系统顶级项目

    Apache Spark现在是最大开源数据处理项目,有着来自200个组织超过750个贡献者。...Apache Spark和Databricks创始人兼CTO副总裁Matei Zaharia这么描述这种发展关系: 在Databricks,我们正在努力使Spark通过我们对Spark代码库和支持文档加强更容易使用和运行速度超过以往任何时候...Mesos Apache Mesos是一个来自UC BerkeleyAMPLab开源集群管理器。...这是来自学习Spark,由Spark开发人员Databricks(包括一些联合创始人)描述: Mesos对于YARN和standalone一个优点是它细粒度共享选项,它允许交互式应用程序(如Spark...这是Github描述:spark-jobserver提供了一个RESTful接口,用于提交和管理ApacheSpark作业,jar和作业内容。

    1.2K20

    如何从 Pandas 迁移到 Spark?这 8 个问答解决你所有疑问

    它能以分布式方式处理大数据文件。它使用几个 worker 来应对和处理你大型数据集各个块,所有 worker 都由一个驱动节点编排。 这个框架分布式特性意味着它可以扩展到 TB 级数据。...使用 Databricks 很容易安排作业——你可以非常轻松地安排笔记本在一天或一周特定时间里运行。它们还为 GangliaUI 中指标提供了一个接口。...对于 Spark 作业而言,Databricks 作业成本可能比 EMR 高 30-40%。但考虑到灵活性和稳定性以及强大客户支持,我认为这是值得。...Parquet 文件 S3 中,然后从 SageMaker 读取它们(假如你更喜欢使用 SageMaker 而不是 Spark MLLib)。...各位小伙伴可以扫描下方二维码,添加 InfoQ 助手,回复关键字“进群”申请入群。回复“资料”,获取资料包传送门,注册 InfoQ 网站后,可以任意领取一门极客时间课程,免费滴!

    4.4K10

    寻觅Azure上Athena和BigQuery(一):落寞ADLA

    我们先以AWS Athena为例来看看所谓面向云存储交互式查询是如何工作。我们准备了一个约含一千行数据小型csv文件,放置在s3存储中,然后使用Athena建立一个外部表指向此csv文件: ?...这里使用测试数据来自一个国外公开数据集,是中东某地区信用卡借贷数据,是公开且脱敏。...首先,需要把待分析文件存入配合使用存储服务ADLS(ADLA/ADLS相关服务并未在Azure中国区上线,此处使用是Global Azure): ?...其次,需要新建一个ADLA服务“账户”并指向刚才ADLS存储: ? 然后就可以开始进行数据查询了。...然后我们执行这个任务,ADLS引擎就会开始执行相应脚本,同时绘制出具体执行计划和步骤: ? 最后我们看一下输出文件内容,同前面的结果是一致: ?

    2.4K20

    多个供应商使数据和分析无处不在

    因此,让我们来看看过去几周来自八家不同供应商公告,并分析它们对行业意义。...其中包括使用新支持 SQL 命令 COPY INTO 将数据复制到 Iceberg 表中能力;支持将多个文件合并为一个文件,使用 Dremio Sonar 中新 OPTIMIZE 命令(现在也将联合更多数据源...例如,借助 Databricks,客户将能够将 Lakehouse 数据带入 Datasphere,也能够将 SAP 数据(包括来自 ERP 实施、Concur 和 Ariba 数据)带入 Databricks...在 Informatica 分享新闻同一天,该领域另一家公司 Talend 宣布,它正在为云作业管理添加 AI 驱动自动化,改进数据源连接,以及用于监控数据质量额外数据可观测性功能。...这就是当今分析领域正在发生事情,来自 Alation、Databricks、Dremio、Informatica、Rockset、SAP、Talend 和 TigerGraph 所有新闻都证实了这一点

    9810

    深度对比 Delta、Iceberg 和 Hudi 三大开源数据湖方案

    所以为了保存全量点击行为,Kafka 还会被另外一个 Spark Batch 作业分析处理,导入到文件系统上(一般就是 parquet 格式写 HDFS 或者 S3,可以认为这个文件系统是一个简配版数据湖...),供下游 Batch 作业做全量数据分析以及 AI 处理等。...这套方案其实存在很多问题 : 第一、批量导入到文件系统数据一般都缺乏全局严格 schema 规范,下游 Spark 作业做分析时碰到格式混乱数据会很麻烦,每一个分析作业都要过滤处理错乱缺失数据...第四、频繁地数据导入会在文件系统上产生大量文件,导致文件系统不堪重负,尤其是 HDFS 这种对文件数有限制文件系统。 所以,在 Databricks 看来,以下四个点是数据湖必备。...事实上, Databricks 在设计 Delta 时,希望做到流批作业在数据层面做到进一步统一(如下图)。

    3.8K10

    深度对比delta、iceberg和hudi三大开源数据湖方案

    所以为了保存全量点击行为,Kafka还会被另外一个Spark Batch作业分析处理,导入到文件系统上(一般就是parquet格式写HDFS或者S3,可以认为这个文件系统是一个简配版数据湖),供下游...Batch作业做全量数据分析以及AI处理等。...这套方案其实存在很多问题 : 第一、批量导入到文件系统数据一般都缺乏全局严格schema规范,下游Spark作业做分析时碰到格式混乱数据会很麻烦,每一个分析作业都要过滤处理错乱缺失数据,成本较大...第四、频繁地数据导入会在文件系统上产生大量文件,导致文件系统不堪重负,尤其是HDFS这种对文件数有限制文件系统。 所以,在Databricks看来,以下四个点是数据湖必备。 ?...事实上, Databricks在设计delta时,希望做到流批作业在数据层面做到进一步统一(如下图)。

    3.7K31

    2022科技公司薪酬排行榜,来了!

    数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction 源码解析 Eureka 和 Hystrix...业务量增长也伴随着对人员需求,Instacart 从最初200余人如今已扩张至14000+人! 并列第一是总部位于纽约市Two Sigma ,可以说是“而美”公司典型代表。...是一个在线文件共享以及云端内容管理服务平台。在去年 2 月它以5500万美元收购了电子签名初创公司 SignRequest,并且还在持续扩张中。...FLAG中上榜Linkedln 也仅仅位居第三名。作为全球最大职业社交网络平台,领英拥有来自150个国家地区共7.5亿注册会员。...自2016年12月起正式领英成为Microsoft全资子公司,现今在Ryan Roslansky领导下,采多元化经营模式,收入主要来自付费帐户、广告业务、征才解决方案。

    38130

    Apache Spark 3.0.0重磅发布 —— 重要特性全面解析

    用户可以在开始时设置相对较多shuffle分区数,AQE会在运行时将相邻分区合并为较大分区。...在AQE从shuffle文件统计信息中检测到任何倾斜后,它可以将倾斜分区分割成更小分区,并将它们与另一侧相应分区连接起来。这种优化可以并行化倾斜处理,获得更好整体性能。...新UI提供了两组统计信息: 流查询作业已完成聚合信息 流查询详细统计信息,包括Input Rate, Process Rate, Input Rows, Batch Duration, Operation...Spark 3.0其他更新 Spark 3.0是社区一个重要版本,解决了超过3400个Jira问题,这是440多个contributors共同努力结果,这些contributors包括个人以及来自...3-0-0.html 关于Apache SparkTM 3.0.0重要特性更详尽介绍,除了文中内容,也可参考来自Databricks其他技术博客: Adaptive Query Execution

    2.3K20

    在统一分析平台上构建复杂数据管道

    Apache Spark作业数据流水线 [0e1ngh0tou.jpg] 探索数据 为了简单起见,我们不会涉及将原始数据转换为以供 JSON 文件摄取 Python 代码 - 代码位于此链接。...事实上,这只是起作用,因为结构化流式 API以相同方式读取数据,无论您数据源是 Blob ,S3 中文件,还是来自 Kinesis 或 Kafka 流。...这个短管道包含三个 Spark 作业: 从 Amazon 表中查询新产品数据 转换生成 DataFrame 将我们数据框存储为 S3 上 JSON 文件 为了模拟流,我们可以将每个文件作为 JSON...在我们例子中,数据科学家可以简单地创建四个 Spark 作业短管道: 从数据存储加载模型 作为 DataFrame 输入流读取 JSON 文件 用输入流转换模型 查询预测 ···scala // load...它将编排另外三个笔记本,每个笔记本都执行自己数据管道,在其中创建自己 Spark 作业,最后发出一个 JSON 文档作为退出状态。这个 JSON 文档然后作为管道中后续笔记本输入参数。

    3.8K80

    Apache Spark 3.0.0重磅发布 —— 重要特性全面解析

    用户可以在开始时设置相对较多shuffle分区数,AQE会在运行时将相邻分区合并为较大分区。...在AQE从shuffle文件统计信息中检测到任何倾斜后,它可以将倾斜分区分割成更小分区,并将它们与另一侧相应分区连接起来。这种优化可以并行化倾斜处理,获得更好整体性能。...新UI提供了两组统计信息: 流查询作业已完成聚合信息 流查询详细统计信息,包括Input Rate, Process Rate, Input Rows, Batch Duration, Operation...Spark 3.0其他更新 Spark 3.0是社区一个重要版本,解决了超过3400个Jira问题,这是440多个contributors共同努力结果,这些contributors包括个人以及来自...3-0-0.html 关于Apache SparkTM 3.0.0重要特性更详尽介绍,除了文中内容,也可参考来自Databricks其他技术博客: Adaptive Query Execution

    4.1K00
    领券