Tutorial: Carregar e transformar dados usando o Apache Spark DataFrames

  • Artigo

Este tutorial mostra como carregar e transformar dados usando a API DataFrame do Apache Spark Python (PySpark), a API do Apache Spark Scala DataFrame e a API SparkR SparkDataFrame no Azure Databricks.

Ao final deste tutorial, você entenderá o que é um DataFrame e estará familiarizado com as seguintes tarefas:

Python

Consulte também Referência da API do Apache Spark PySpark.

Scala

Consulte também Referência da API do Apache Spark Scala.

R

Consulte também Referência da API do Apache SparkR.

O que é um DataFrame?

Um DataFrame é uma estrutura de dados rotulada bidimensional com colunas de tipos potencialmente diferentes. Você pode pensar em um DataFrame como uma planilha, uma tabela SQL ou um dicionário de objetos de série. O Apache Spark DataFrames fornece um rico conjunto de funções (selecionar colunas, filtrar, juntar, agregar) que permitem resolver problemas comuns de análise de dados de forma eficiente.

Os Apache Spark DataFrames são uma abstração construída sobre conjuntos de dados distribuídos resilientes (RDDs). O Spark DataFrames e o Spark SQL usam um mecanismo unificado de planejamento e otimização, permitindo que você obtenha um desempenho quase idêntico em todas as linguagens com suporte no Azure Databricks (Python, SQL, Scala e R).

Requisitos

Para concluir o tutorial a seguir, você deve atender aos seguintes requisitos:

  • Para usar os exemplos neste tutorial, seu espaço de trabalho deve ter o Unity Catalog habilitado.

  • Os exemplos neste tutorial usam um volume do Catálogo Unity para armazenar dados de exemplo. Para usar esses exemplos, crie um volume e use o catálogo, o esquema e os nomes de volume desse volume para definir o caminho do volume usado pelos exemplos.

  • Você deve ter as seguintes permissões no Catálogo Unity:

    • READ VOLUME e WRITE VOLUME, ou ALL PRIVILEGES para o volume usado para este tutorial.
    • USE SCHEMA ou ALL PRIVILEGES para o esquema usado para este tutorial.
    • USE CATALOG ou ALL PRIVILEGES para o catálogo usado para este tutorial.

    Para definir essas permissões, consulte os privilégios e objetos protegíveis do administrador do Databricks ou do Catálogo Unity.

Gorjeta

Para obter um bloco de anotações concluído para este artigo, consulte Bloco de anotações de tutorial DataFrame.

Etapa 1: Definir variáveis e carregar arquivo CSV

Esta etapa define variáveis para uso neste tutorial e, em seguida, carrega um arquivo CSV contendo dados de nome do bebê de health.data.ny.gov em seu volume do Catálogo Unity.

  1. Abra um novo bloco de notas clicando no Novo ícone ícone. Para saber como navegar nos blocos de anotações do Azure Databricks, consulte Interface e controles do bloco de anotações Databricks.

  2. Copie e cole o código a seguir na nova célula vazia do bloco de anotações. Substitua <catalog-name>, <schema-name>e <volume-name> pelos nomes de catálogo, esquema e volume de um volume do Catálogo Unity. Substitua <table_name> por um nome de tabela de sua escolha. Você carregará os dados do nome do bebê nesta tabela mais adiante neste tutorial.

  3. Pressione Shift+Enter para executar a célula e criar uma nova célula em branco.

    Python

    catalog = "<catalog_name>"
schema = "<schema_name>"
volume = "<volume_name>"
download_url = "https://health.data.ny.gov/api/views/jxy9-yhdk/rows.csv"
file_name = "rows.csv"
table_name = "<table_name>"
path_volume = "/Volumes/" + catalog + "/" + schema + "/" + volume
path_tables = catalog + "." + schema
print(path_tables) # Show the complete path
print(path_volume) # Show the complete path

    Scala

    val catalog = "<catalog_name>"
val schema = "<schema_name>"
val volume = "<volume_name>"
val download_url = "https://health.data.ny.gov/api/views/jxy9-yhdk/rows.csv"
val file_name = "rows.csv"
val table_name = "<table_name>"
val path_volume = s"/Volumes/$catalog/$schema/$volume"
val path_tables = s"$catalog.$schema.$table_name"
print(path_volume) // Show the complete path
print(path_tables) // Show the complete path

    R

    catalog <- "<catalog_name>"
schema <- "<schema_name>"
volume <- "<volume_name>"
download_url <- "https://health.data.ny.gov/api/views/jxy9-yhdk/rows.csv"
file_name <- "rows.csv"
table_name <- "<table_name>"
path_volume <- paste("/Volumes/", catalog, "/", schema, "/", volume, sep = "")
path_tables <- paste(catalog, ".", schema, sep = "")
print(path_volume) # Show the complete path
print(path_tables) # Show the complete path

  4. Copie e cole o código a seguir na nova célula vazia do bloco de anotações. Esse código copia o rows.csv arquivo do health.data.ny.gov para o volume do Catálogo Unity usando o comando Databricks dbutuils.

  5. Pressione Shift+Enter para executar a célula e, em seguida, vá para a próxima célula.

    Python

    dbutils.fs.cp(f"{download_url}", f"{path_volume}" + "/" + f"{file_name}")

    Scala

    dbutils.fs.cp(download_url, s"$path_volume/$file_name")

    R

    dbutils.fs.cp(download_url, paste(path_volume, "/", file_name, sep = ""))

Etapa 2: Criar um DataFrame

Esta etapa cria um DataFrame nomeado df1 com dados de teste e, em seguida, exibe seu conteúdo.

  1. Copie e cole o código a seguir na nova célula vazia do bloco de anotações. Esse código cria o Dataframe com dados de teste e, em seguida, exibe o conteúdo e o esquema do DataFrame.

  2. Pressione Shift+Enter para executar a célula e, em seguida, vá para a próxima célula.

    Python

    data = [[2021, "test", "Albany", "M", 42]]
columns = ["Year", "First_Name", "County", "Sex", "Count"]

df1 = spark.createDataFrame(data, schema="Year int, First_Name STRING, County STRING, Sex STRING, Count int")
display(df1) # The display() method is specific to Databricks notebooks and provides a richer visualization.
# df1.show() The show() method is a part of the Apache Spark DataFrame API and provides basic visualization.

    Scala

    val data = Seq((2021, "test", "Albany", "M", 42))
val columns = Seq("Year", "First_Name", "County", "Sex", "Count")

val df1 = data.toDF(columns: _*)
display(df1) // The display() method is specific to Databricks notebooks and provides a richer visualization.
// df1.show() The show() method is a part of the Apache Spark DataFrame API and provides basic visualization.

    R

    # Load the SparkR package that is already preinstalled on the cluster.
library(SparkR)

data <- data.frame(
  Year = c(2021),
  First_Name = c("test"),
  County = c("Albany"),
  Sex = c("M"),
  Count = c(42)
)

df1 <- createDataFrame(data)
display(df1) # The display() method is specific to Databricks notebooks and provides a richer visualization.
# head(df1) The head() method is a part of the Apache SparkR DataFrame API and provides basic visualization.

Etapa 3: Carregar dados em um DataFrame a partir do arquivo CSV

Esta etapa cria um DataFrame nomeado df_csv a partir do arquivo CSV que você carregou anteriormente no volume do Catálogo Unity. Ver spark.read.csv.

  1. Copie e cole o código a seguir na nova célula vazia do bloco de anotações. Esse código carrega dados de nome de bebê em DataFrame df_csv a partir do arquivo CSV e, em seguida, exibe o conteúdo do DataFrame.

  2. Pressione Shift+Enter para executar a célula e, em seguida, vá para a próxima célula.

    Python

    df_csv = spark.read.csv(f"{path_volume}/{file_name}",
  header=True,
  inferSchema=True,
  sep=",")
display(df_csv)

    Scala

    val df_csv = spark.read
  .option("header", "true")
  .option("inferSchema", "true")
  .option("delimiter", ",")
  .csv(s"$path_volume/$file_name")

display(df_csv)

    R

    df_csv <- read.df(paste(path_volume, "/", file_name, sep=""),
  source="csv",
  header = TRUE,
  inferSchema = TRUE,
  delimiter = ",")

display(df_csv)

Você pode carregar dados de muitos formatos de arquivo suportados.

Etapa 4: exibir e interagir com seu DataFrame

Visualize e interaja com os nomes do seu bebé DataFrames utilizando os seguintes métodos.

Saiba como exibir o esquema de um Apache Spark DataFrame. O Apache Spark usa o termo esquema para se referir aos nomes e tipos de dados das colunas no DataFrame.

Copie e cole o código a seguir em uma célula vazia do bloco de anotações. Este código mostra o esquema de seus DataFrames com o .printSchema() método para exibir os esquemas dos dois DataFrames - para preparar a união dos dois DataFrames.

Python

df_csv.printSchema()
df1.printSchema()

Scala

df_csv.printSchema()
df1.printSchema()

R

printSchema(df_csv)
printSchema(df1)

Nota

O Azure Databricks também usa o termo esquema para descrever uma coleção de tabelas registradas em um catálogo.

Coluna Renomear no DataFrame

Saiba como renomear uma coluna em um DataFrame.

Copie e cole o código a seguir em uma célula vazia do bloco de anotações. Esse código renomeia uma coluna no df1_csv DataFrame para corresponder à respetiva coluna no df1 DataFrame. Este código usa o método Apache Spark withColumnRenamed() .

Python

df_csv = df_csv.withColumnRenamed("First Name", "First_Name")
df_csv.printSchema

Scala

val df_csvRenamed = df_csv.withColumnRenamed("First Name", "First_Name")
// when modifying a DataFrame in Scala, you must assign it to a new variable
df_csv_renamed.printSchema()

R

df_csv <- withColumnRenamed(df_csv, "First Name", "First_Name")
printSchema(df_csv)

Combinar DataFrames

Saiba como criar um novo DataFrame que adiciona as linhas de um DataFrame a outro.

Copie e cole o código a seguir em uma célula vazia do bloco de anotações. Esse código usa o método Apache Spark union() para combinar o conteúdo do seu primeiro DataFrame df com DataFrame df_csv contendo os dados de nomes de bebês carregados do arquivo CSV.

Python

df = df1.union(df_csv)
display(df)

Scala

val df = df1.union(df_csv_renamed)
display(df)

R

display(df <- union(df1, df_csv))

Filtrar linhas em um DataFrame

Descubra os nomes de bebés mais populares no seu conjunto de dados filtrando linhas, utilizando o Apache Spark .filter() ou .where() métodos. Use a filtragem para selecionar um subconjunto de linhas para retornar ou modificar em um DataFrame. Não há diferença no desempenho ou na sintaxe, como visto nos exemplos a seguir.

Usando o método .filter()

Copie e cole o código a seguir em uma célula vazia do bloco de anotações. Esse código usa o método Apache Spark .filter() para exibir essas linhas no DataFrame com uma contagem de mais de 50.

Python
display(df.filter(df["Count"] > 50))
Scala
display(df.filter(df("Count") > 50))
R
display(filteredDF <- filter(df, df$Count > 50))

Usando o método .where()

Copie e cole o código a seguir em uma célula vazia do bloco de anotações. Esse código usa o método Apache Spark .where() para exibir essas linhas no DataFrame com uma contagem de mais de 50.

Python
display(df.where(df["Count"] > 50))
Scala
display(df.where(df("Count") > 50))
R
display(filtered_df <- where(df, df$Count > 50))

Selecionar colunas de um DataFrame e ordenar por frequência

Saiba sobre qual frequência de nome de bebê com o select() método para especificar as colunas do DataFrame a serem retornadas. Use o Apache Spark orderby e desc as funções para ordenar os resultados.

O módulo pyspark.sql para Apache Spark fornece suporte para funções SQL. Entre essas funções que usamos neste tutorial estão o Apache Spark orderBy(), desc()e expr() funções. Você habilita o uso dessas funções importando-as para sua sessão, conforme necessário.

Copie e cole o código a seguir em uma célula vazia do bloco de anotações. Este código importa a desc() função e, em seguida, usa o método Apache Spark select() e Apache Spark orderBy() e desc() funções para exibir os nomes mais comuns e suas contagens em ordem decrescente.

Python

from pyspark.sql.functions import desc
display(df.select("First_Name", "Count").orderBy(desc("Count")))

Scala

import org.apache.spark.sql.functions.desc
display(df.select("First_Name", "Count").orderBy(desc("Count")))

R

display(arrange(select(df, df$First_Name, df$Count), desc(df$Count)))

Criar um subconjunto DataFrame

Saiba como criar um subconjunto DataFrame a partir de um DataFrame existente.

Copie e cole o código a seguir em uma célula vazia do bloco de anotações. Esse código usa o método Apache Spark filter para criar um novo DataFrame restringindo os dados por ano, contagem e sexo. Ele usa o método Apache Spark select() para limitar as colunas. Ele também usa o Apache Spark orderBy() e desc() funções para classificar o novo DataFrame por contagem.

Python

subsetDF = df.filter((df["Year"] == 2009) & (df["Count"] > 100) & (df["Sex"] == "F")).select("First_Name", "County", "Count").orderBy(desc("Count"))
display(subsetDF)

Scala

val subsetDF = df.filter((df("Year") == 2009) && (df("Count") > 100) && (df("Sex") == "F")).select("First_Name", "County", "Count").orderBy(desc("Count"))

display(subsetDF)

R

subsetDF <- select(filter(df, (df$Count > 100) & (df$year == 2009) & df["Sex"] == "F")), "First_Name", "County", "Count")
display(subsetDF)

Etapa 5: salvar o DataFrame

Saiba como salvar um DataFrame,. Você pode salvar seu DataFrame em uma tabela ou gravar o DataFrame em um arquivo ou em vários arquivos.

Salvar o DataFrame em uma tabela

O Azure Databricks usa o formato Delta Lake para todas as tabelas por padrão. Para salvar seu DataFrame, você deve ter CREATE privilégios de tabela no catálogo e no esquema.

Copie e cole o código a seguir em uma célula vazia do bloco de anotações. Esse código salva o conteúdo do DataFrame em uma tabela usando a variável que você definiu no início deste tutorial.

Python

df.write.saveAsTable(f"{path_tables}" + "." + f"{table_name}")

# To overwrite an existing table, use the following code:
# df.write.mode("overwrite").saveAsTable(f"{path_tables}" + "." + f"{table_name}")

Scala

df.write.saveAsTable(s"$path_tables" + "." + s"$table_name")

// To overwrite an existing table, use the following code:
// df.write.mode("overwrite").saveAsTable(s"$tables" + "." + s"$table_name")

R

saveAsTable(df, paste(path_tables, ".", table_name))
# To overwrite an existing table, use the following code:
# saveAsTable(df, paste(path_tables, ".", table_name), mode = "overwrite")

A maioria dos aplicativos Apache Spark funciona em grandes conjuntos de dados e de forma distribuída. O Apache Spark grava um diretório de arquivos em vez de um único arquivo. Delta Lake divide as pastas e arquivos do Parquet. Muitos sistemas de dados podem ler esses diretórios de arquivos. O Azure Databricks recomenda o uso de tabelas em caminhos de arquivo para a maioria dos aplicativos.

Salve o DataFrame em arquivos JSON

Copie e cole o código a seguir em uma célula vazia do bloco de anotações. Esse código salva o DataFrame em um diretório de arquivos JSON.

Python

df.write.format("json").save("/tmp/json_data")

# To overwrite an existing file, use the following code:
# df.write.format("json").mode("overwrite").save("/tmp/json_data")

Scala

df.write.format("json").save("/tmp/json_data")

// To overwrite an existing file, use the following code:
// df.write.format("json").mode("overwrite").save("/tmp/json_data")

R

write.df(df, path = "/tmp/json_data", source = "json")
# To overwrite an existing file, use the following code:
# write.df(df, path = "/tmp/json_data", source = "json", mode = "overwrite")

Ler o DataFrame de um arquivo JSON

Saiba como usar o método Apache Spark spark.read.format() para ler dados JSON de um diretório em um DataFrame.

Copie e cole o código a seguir em uma célula vazia do bloco de anotações. Esse código exibe os arquivos JSON salvos no exemplo anterior.

Python

display(spark.read.format("json").json("/tmp/json_data"))

Scala

display(spark.read.format("json").json("/tmp/json_data"))

R

display(read.json("/tmp/json_data"))

Tarefas adicionais: Executar consultas SQL no PySpark, Scala e R

O Apache Spark DataFrames fornece as seguintes opções para combinar SQL com PySpark, Scala e R. Você pode executar o código a seguir no mesmo bloco de anotações que você criou para este tutorial.

Especificar uma coluna como uma consulta SQL

Saiba como usar o método Apache Spark selectExpr() . Esta é uma variante do select() método que aceita expressões SQL e retorna um DataFrame atualizado. Esse método permite que você use uma expressão SQL, como upper.

Copie e cole o código a seguir em uma célula vazia do bloco de anotações. Esse código usa o método Apache Spark selectExpr() e a expressão SQL upper para converter uma coluna de cadeia de caracteres em maiúsculas (e renomear a coluna).

Python

display(df.selectExpr("Count", "upper(County) as big_name"))

Scala

display(df.selectExpr("Count", "upper(County) as big_name"))

R

display(df_selected <- selectExpr(df, "Count", "upper(County) as big_name"))

Usar expr() para usar a sintaxe SQL para uma coluna

Saiba como importar e usar a função Apache Spark expr() para usar a sintaxe SQL em qualquer lugar onde uma coluna seja especificada.

Copie e cole o código a seguir em uma célula vazia do bloco de anotações. Esse código importa a expr() função e, em seguida, usa a função Apache Spark expr() e a expressão SQL lower para converter uma coluna de cadeia de caracteres em minúsculas (e renomear a coluna).

Python

from pyspark.sql.functions import expr
display(df.select("Count", expr("lower(County) as little_name")))

Scala

import org.apache.spark.sql.functions.{col, expr} // Scala requires us to import the col() function as well as the expr() function

display(df.select(col("Count"), expr("lower(County) as little_name")))

R

display(df_selected <- selectExpr(df, "Count", "lower(County) as little_name"))
# expr() function is not supported in R, selectExpr in SparkR replicates this functionality

Executar uma consulta SQL arbitrária usando a função spark.sql()

Saiba como usar a função Apache Spark spark.sql() para executar consultas SQL arbitrárias.

Copie e cole o código a seguir em uma célula vazia do bloco de anotações. Este código usa a função Apache Spark spark.sql() para consultar uma tabela SQL usando sintaxe SQL.

Python

display(spark.sql(f"SELECT * FROM {path_tables}" + "." + f"{table_name}"))

Scala

display(spark.sql(s"SELECT * FROM $path_tables.$table_name"))

R

display(sql(paste("SELECT * FROM", path_tables, ".", table_name)))

Bloco de anotações de tutorial DataFrame

O bloco de anotações a seguir inclui os exemplos de consultas deste tutorial.

Python

Tutorial de DataFrames usando o bloco de anotações Python

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Scala

Tutorial de DataFrames usando o bloco de anotações Scala

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R

Tutorial de DataFrames usando o bloco de anotações R

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Recursos adicionais