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教程：使用 Spark 连接到 Azure Cosmos DB for NoSQL

适用范围： NoSQL

在本教程中，将使用 Azure Cosmos DB Spark 连接器从 Azure Cosmos DB for NoSQL 帐户读取或写入数据。 本教程使用 Azure Databricks 和 Jupyter Notebook 来说明如何与 Spark 中的 API for NoSQL 集成。 本教程重点介绍 Python 和 Scala，即使可以使用 Spark 支持的任何语言或界面。

本教程介绍如何执行下列操作：

• 使用 Spark 和 Jupyter Notebook 连接到 API for NoSQL 帐户
• 创建数据库和容器资源
• 将数据引入容器
• 查询容器中的数据
• 对容器中的项执行常见操作

先决条件

• 一个现有的适用于 NoSQL 的 Azure Cosmos DB 帐户。
  • 如果你有现有的 Azure 订阅，请创建一个新帐户。
  • 无 Azure 订阅？ 可以免费试用 Azure Cosmos DB，无需信用卡。
• 现有的 Azure Databricks 工作区。

使用 Spark 和 Jupyter 进行连接

使用现有的 Azure Databricks 工作区创建一个计算群集，准备使用 Apache Spark 3.4.x 连接到 Azure Cosmos DB for NoSQL 帐户。

1. 打开 Azure Databricks 工作区。

2. 在工作区界面中，创建一个新群集。 使用以下设置配置群集，最低要求为：

   	值
   运行时版本	13.3 LTS（Scala 2.12、Spark 3.4.1）

3. 使用工作区界面从 Maven Central 搜索组 ID 为 com.azure.cosmos.spark 的 Maven 包。 将特定于 Spark 3.4 且项目 ID 前缀为 azure-cosmos-spark_3-4 的包安装到群集。

4. 最后，创建一个新的笔记本。

   提示

   默认情况下，笔记本将附加到最近创建的群集。

5. 在笔记本中，设置 NoSQL 帐户终结点、数据库名称和容器名称的 OLTP 配置设置。

   # Set configuration settings
   config = {
     "spark.cosmos.accountEndpoint": "<nosql-account-endpoint>",
     "spark.cosmos.accountKey": "<nosql-account-key>",
     "spark.cosmos.database": "cosmicworks",
     "spark.cosmos.container": "products"
   }
   

   # Set configuration settings
   val config = Map(
     "spark.cosmos.accountEndpoint" -> "<nosql-account-endpoint>",
     "spark.cosmos.accountKey" -> "<nosql-account-key>",
     "spark.cosmos.database" -> "cosmicworks",
     "spark.cosmos.container" -> "products"
   )
   

创建数据库和容器

使用目录 API 管理帐户资源，例如数据库和容器。 然后，可以使用 OLTP 管理容器资源中的数据。

1. 配置目录 API 以使用 Spark 管理 API for NoSQL 资源。

   # Configure Catalog Api    
   spark.conf.set("spark.sql.catalog.cosmosCatalog", "com.azure.cosmos.spark.CosmosCatalog")
   spark.conf.set("spark.sql.catalog.cosmosCatalog.spark.cosmos.accountEndpoint", config["spark.cosmos.accountEndpoint"])
   spark.conf.set("spark.sql.catalog.cosmosCatalog.spark.cosmos.accountKey", config["spark.cosmos.accountKey"]) 
   

   // Configure Catalog Api  
   spark.conf.set(s"spark.sql.catalog.cosmosCatalog", "com.azure.cosmos.spark.CosmosCatalog")
   spark.conf.set(s"spark.sql.catalog.cosmosCatalog.spark.cosmos.accountEndpoint", config("spark.cosmos.accountEndpoint"))
   spark.conf.set(s"spark.sql.catalog.cosmosCatalog.spark.cosmos.accountKey", config("spark.cosmos.accountKey"))
   

2. 使用 CREATE DATABASE IF NOT EXISTS 创建名为 cosmicworks 的新数据库。

   # Create a database using the Catalog API    
   spark.sql(f"CREATE DATABASE IF NOT EXISTS cosmosCatalog.cosmicworks;")
   

   // Create a database using the Catalog API  
   spark.sql(s"CREATE DATABASE IF NOT EXISTS cosmosCatalog.cosmicworks;")
   

3. 使用 CREATE TABLE IF NOT EXISTS 创建一个名为 products 的新容器。 确保将分区键路径设置为 /category 并启用自动缩放吞吐量，最大吞吐量为每秒 1000 个请求单位 (RU/s)。

   # Create a products container using the Catalog API
   spark.sql(("CREATE TABLE IF NOT EXISTS cosmosCatalog.cosmicworks.products USING cosmos.oltp TBLPROPERTIES(partitionKeyPath = '/category', autoScaleMaxThroughput = '1000')"))
   

   // Create a products container using the Catalog API
   spark.sql(("CREATE TABLE IF NOT EXISTS cosmosCatalog.cosmicworks.products USING cosmos.oltp TBLPROPERTIES(partitionKeyPath = '/category', autoScaleMaxThroughput = '1000')"))
   

4. 使用分层分区键配置创建另一个名为 employees 的容器，其中 /organization、/department 和 /team 作为特定顺序的分区键路径集。 此外，将吞吐量手动设置为 400 RU/s

   # Create an employees container using the Catalog API
   spark.sql(("CREATE TABLE IF NOT EXISTS cosmosCatalog.cosmicworks.employees USING cosmos.oltp TBLPROPERTIES(partitionKeyPath = '/organization,/department,/team', manualThroughput = '400')"))
   

   // Create an employees container using the Catalog API
   spark.sql(("CREATE TABLE IF NOT EXISTS cosmosCatalog.cosmicworks.employees USING cosmos.oltp TBLPROPERTIES(partitionKeyPath = '/organization,/department,/team', manualThroughput = '400')"))
   

5. 运行笔记本单元格，以验证数据库和容器是否是在 API for NoSQL 帐户中创建的。

引入数据

创建示例数据集，然后使用 OLTP 将数据引入 API for NoSQL 容器。

1. 创建示例数据集。

   # Create sample data    
   products = (
     ("68719518391", "gear-surf-surfboards", "Yamba Surfboard", 12, 850.00, False),
     ("68719518371", "gear-surf-surfboards", "Kiama Classic Surfboard", 25, 790.00, True)
   )
   

   // Create sample data
   val products = Seq(
     ("68719518391", "gear-surf-surfboards", "Yamba Surfboard", 12, 850.00, false),
     ("68719518371", "gear-surf-surfboards", "Kiama Classic Surfboard", 25, 790.00, true)
   )
   

2. 使用 spark.createDataFrame 和以前保存的 OLTP 配置将示例数据添加到目标容器。

   # Ingest sample data    
   spark.createDataFrame(products) \
     .toDF("id", "category", "name", "quantity", "price", "clearance") \
     .write \
     .format("cosmos.oltp") \
     .options(**config) \
     .mode("APPEND") \
     .save()
   

   // Ingest sample data
   spark.createDataFrame(products)
     .toDF("id", "category", "name", "quantity", "price", "clearance")
     .write
     .format("cosmos.oltp")
     .options(config)
     .mode("APPEND")
     .save()
   

查询数据

将 OLTP 数据加载到数据帧中，以便对数据执行常见查询。 可以使用各种语法筛选或查询数据。

1. 使用 spark.read 将 OLTP 数据加载到数据帧对象中。 使用本教程前面使用的相同配置。 此外，将 spark.cosmos.read.inferSchema.enabled 设置为 true，以允许 Spark 连接器通过采样现有项来推断架构。

   # Load data    
   df = spark.read.format("cosmos.oltp") \
     .options(**config) \
     .option("spark.cosmos.read.inferSchema.enabled", "true") \
     .load()
   

   // Load data
   val df = spark.read.format("cosmos.oltp")
     .options(config)
     .option("spark.cosmos.read.inferSchema.enabled", "true")
     .load()
   

2. 使用 printSchema 呈现在数据帧中加载的数据的架构。

   # Render schema    
   df.printSchema()
   

   // Render schema    
   df.printSchema()
   

3. 呈现 quantity 列少于 20 个的数据行。 使用 where 和 show 函数执行此查询。

   # Render filtered data    
   df.where("quantity < 20") \
     .show()
   

   // Render filtered data
   df.where("quantity < 20")
     .show()
   

4. 呈现第一个数据行，其中 clearance 列为 true。 使用 filter 函数执行此查询。

   # Render 1 row of flitered data    
   df.filter(df.clearance == True) \
     .show(1)
   

   // Render 1 row of flitered data
   df.filter($"clearance" === true)
     .show(1)
   

5. 呈现五行数据，且无筛选器或截断。 使用 show 函数自定义呈现的外观和行数。

   # Render five rows of unfiltered and untruncated data    
   df.show(5, False)
   

   // Render five rows of unfiltered and untruncated data    
   df.show(5, false)
   

6. 使用以下原始 NoSQL 查询字符串查询数据：SELECT * FROM cosmosCatalog.cosmicworks.products WHERE price > 800

   # Render results of raw query    
   rawQuery = "SELECT * FROM cosmosCatalog.cosmicworks.products WHERE price > 800"
   rawDf = spark.sql(rawQuery)
   rawDf.show()
   

   // Render results of raw query    
   val rawQuery = s"SELECT * FROM cosmosCatalog.cosmicworks.products WHERE price > 800"
   val rawDf = spark.sql(rawQuery)
   rawDf.show()
   

执行常见操作

在 Spark 中使用 API for NoSQL 数据时，可以执行部分更新或将数据作为原始 JSON 处理。

1. 若要执行项的部分更新，请执行以下步骤：

   1. 复制现有 config 配置变量，并修改新副本中的属性。 具体而言，将写入策略配置为 ItemPatch，禁用批量支持，设置列和映射的操作，最后将默认操作类型设置为 Set。

      # Copy and modify configuration
      configPatch = dict(config)
      configPatch["spark.cosmos.write.strategy"] = "ItemPatch"
      configPatch["spark.cosmos.write.bulk.enabled"] = "false"
      configPatch["spark.cosmos.write.patch.defaultOperationType"] = "Set"
      configPatch["spark.cosmos.write.patch.columnConfigs"] = "[col(name).op(set)]"
      

      // Copy and modify configuration
      val configPatch = scala.collection.mutable.Map.empty ++ config
      configPatch ++= Map(
        "spark.cosmos.write.strategy" -> "ItemPatch",
        "spark.cosmos.write.bulk.enabled" -> "false",
        "spark.cosmos.write.patch.defaultOperationType" -> "Set",
        "spark.cosmos.write.patch.columnConfigs" -> "[col(name).op(set)]"
      )
      

   2. 创建要作为此修补操作一部分的项分区键和唯一标识符的变量。

      # Specify target item id and partition key
      targetItemId = "68719518391"
      targetItemPartitionKey = "gear-surf-surfboards"
      

      // Specify target item id and partition key
      val targetItemId = "68719518391"
      val targetItemPartitionKey = "gear-surf-surfboards"
      

   3. 创建一组补丁对象以指定目标项并指定应修改的字段。

      # Create set of patch diffs
      patchProducts = [{ "id": f"{targetItemId}", "category": f"{targetItemPartitionKey}", "name": "Yamba New Surfboard" }]
      

      // Create set of patch diffs
      val patchProducts = Seq(
        (targetItemId, targetItemPartitionKey, "Yamba New Surfboard")
      )
      

   4. 使用补丁对象集创建数据帧，并使用 write 执行修补操作。

      # Create data frame
      spark.createDataFrame(patchProducts) \
        .write \
        .format("cosmos.oltp") \
        .options(**configPatch) \
        .mode("APPEND") \
        .save()
      

      // Create data frame
      patchProducts
        .toDF("id", "category", "name")
        .write
        .format("cosmos.oltp")
        .options(configPatch)
        .mode("APPEND")
        .save()
      

   5. 运行查询以查看修补操作的结果。 现在，该项应命名为 Yamba New Surfboard，没有任何其他更改。

      # Create and run query
      patchQuery = f"SELECT * FROM cosmosCatalog.cosmicworks.products WHERE id = '{targetItemId}' AND category = '{targetItemPartitionKey}'"
      patchDf = spark.sql(patchQuery)
      patchDf.show(1)
      

      // Create and run query
      val patchQuery = s"SELECT * FROM cosmosCatalog.cosmicworks.products WHERE id = '$targetItemId' AND category = '$targetItemPartitionKey'"
      val patchDf = spark.sql(patchQuery)
      patchDf.show(1)
      

2. 若要处理原始 JSON 数据，请执行以下步骤：

   1. 复制现有 config 配置变量，并修改新副本中的属性。 具体而言，将目标容器更改为 employees，并将 contacts 列/字段配置为使用原始 JSON 数据。

      # Copy and modify configuration
      configRawJson = dict(config)
      configRawJson["spark.cosmos.container"] = "employees"
      configRawJson["spark.cosmos.write.patch.columnConfigs"] = "[col(contacts).path(/contacts).op(set).rawJson]"
      

      // Copy and modify configuration
      val configRawJson = scala.collection.mutable.Map.empty ++ config
      configRawJson ++= Map(
        "spark.cosmos.container" -> "employees",
        "spark.cosmos.write.patch.columnConfigs" -> "[col(contacts).path(/contacts).op(set).rawJson]"
      )
      

   2. 创建一组员工以引入容器。

      # Create employee data
      employees = (
        ("63476388581", "CosmicWorks", "Marketing", "Outside Sales", "Alain Henry",  '[ { "type": "phone", "value": "425-555-0117" }, { "email": "alain@adventure-works.com" } ]'), 
      )
      

      // Create employee data
      val employees = Seq(
        ("63476388581", "CosmicWorks", "Marketing", "Outside Sales", "Alain Henry",  """[ { "type": "phone", "value": "425-555-0117" }, { "email": "alain@adventure-works.com" } ]""")
      )
      

   3. 创建数据帧并使用 write 引入员工数据。

      # Ingest data
      spark.createDataFrame(employees) \
        .toDF("id", "organization", "department", "team", "name", "contacts") \
        .write \
        .format("cosmos.oltp") \
        .options(**configRawJson) \
        .mode("APPEND") \
        .save()
      

      // Ingest data
      spark.createDataFrame(employees)
        .toDF("id", "organization", "department", "team", "name", "contacts")
        .write
        .format("cosmos.oltp")
        .options(configRawJson)
        .mode("APPEND")
        .save()
      

   4. 使用 show 呈现数据帧中的数据。 观察输出中的 contacts 列是否是原始 JSON。

      # Read and render data
      rawJsonDf = spark.read.format("cosmos.oltp") \
        .options(**configRawJson) \
        .load()
      rawJsonDf.show()
      

      // Read and render data
      val rawJsonDf = spark.read.format("cosmos.oltp")
        .options(configRawJson)
        .load()
      rawJsonDf.show()
      

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