使用 Azure Data Factory 中的 Spark 活動來轉換雲端中的資料
適用於：
Azure Data Factory 
Azure Synapse Analytics
提示
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在本教學課程中，您會使用 Azure 入口網站來建立 Azure Data Factory 管線。 此管線使用 Spark 活動和隨選 Azure HDInsight 連結服務來轉換資料。
您會在本教學課程中執行下列步驟：
- 建立資料處理站。
- 建立使用 Spark 活動的管線。
- 觸發管線執行。
- 監視管道執行。
如果您沒有 Azure 訂用帳戶，請在開始前建立免費帳戶。
必要條件
注意
建議您使用 Azure Az PowerShell 模組來與 Azure 互動。 請參閱安裝 Azure PowerShell 以開始使用。 若要了解如何移轉至 Az PowerShell 模組，請參閱將 Azure PowerShell 從 AzureRM 移轉至 Az。
- Azure 儲存體帳戶。 您需要建立 Python 指令碼和輸入檔案，並上傳至 Azure 儲存體。 Spark 程式的輸出會儲存在這個儲存體帳戶中。 隨選 Spark 叢集與其主要儲存體是使用相同的儲存體帳戶。
注意
HdInsight 僅支援標準層的一般用途儲存體帳戶。 請確定帳戶不是進階或僅限 Blob 儲存體帳戶。
- Azure PowerShell。 遵循如何安裝並設定 Azure PowerShell 中的指示。
將 Python 指令碼上傳至 Blob 儲存體帳戶
使用下列內容建立名為 WordCount_Spark.py 的 Python 檔案：
import sys from operator import add from pyspark.sql import SparkSession def main(): spark = SparkSession\ .builder\ .appName("PythonWordCount")\ .getOrCreate() lines = spark.read.text("wasbs://adftutorial@<storageaccountname>.blob.core.windows.net/spark/inputfiles/minecraftstory.txt").rdd.map(lambda r: r[0]) counts = lines.flatMap(lambda x: x.split(' ')) \ .map(lambda x: (x, 1)) \ .reduceByKey(add) counts.saveAsTextFile("wasbs://adftutorial@<storageaccountname>.blob.core.windows.net/spark/outputfiles/wordcount") spark.stop() if __name__ == "__main__": main()以您的 Azure 儲存體帳戶名稱取代 <storageAccountName>。 然後儲存檔案。
在 Azure Blob 儲存體中，建立名為 adftutorial 的容器 (如果不存在)。
建立名為 spark 的資料夾。
在 spark 資料夾下，建立名為 script 的子資料夾。
將 WordCount_Spark.py 檔案上傳至 script 子資料夾。
上傳輸入檔案
- 建立名為 minecraftstory.txt 的檔案並填入一些文字。 Spark 程式會計算這段文字中的字數。
- 在 spark 資料夾下，建立名為 inputfiles 的子資料夾。
- 將 minecraftstory.txt 檔案上傳至 inputfiles 子資料夾。
建立資料處理站
要是您還沒有使用資料處理站，請遵循快速入門：使用 Azure 入口網站建立資料處理站一文中的步驟，建立資料處理站。
建立連結服務
在本節中，您會撰寫兩個連結服務：
- 將 Azure 儲存體帳戶連結至資料處理站的 Azure 儲存體連結服務。 隨選 HDInsight 叢集會使用此儲存體。 而且也包含要執行的 Spark 指令碼。
- 隨選 HDInsight 連結服務。 Azure Data Factory 會自動建立 HDInsight 叢集並執行 Spark 程式。 然後在 HDInsight 叢集的閒置時間達到預先設定的時間後，系統就會刪除該叢集。
建立 Azure 儲存體連結服務
在首頁，切換至左側面板中的 [管理] 索引標籤。
選取視窗底部的 [連線]，然後選取 [+ 新增]。
在 [新增連結服務] 視窗中，選取 [資料存放區]>[Azure Blob 儲存體]，然後選取 [繼續]。
針對 [儲存體帳戶名稱]，從清單中選取名稱，然後選取 [儲存]。
建立隨選 HDInsight 連結服務
再次選取 [+新增] 按鈕以建立另一個連結服務。
在 [新增連結服務] 視窗中，選取 [計算]>[Azure HDInsight]，然後選取 [繼續]。
在 [新增連結服務] 視窗中，完成下列步驟：
a. 針對 [名稱]，輸入 AzureHDInsightLinkedService。
b. 針對 [類型]，確認已選取 [隨選 HDInsight]。
c. 針對 [Azure 儲存體連結服務]，選取 [AzureBlobStorage1]。 您之前已建立此連結服務。 如果您使用不同的名稱，請在此指定正確的名稱。
d. 針對 [叢集類型]，選取 [spark]。
e. 針對 [服務主體識別碼]，輸入有權建立 HDInsight 叢集的服務主體識別碼。
此服務主體必須是訂用帳戶的參與者角色成員，或建立叢集所在的資源群組成員。 如需詳細資訊，請參閱建立 Microsoft Entra 應用程式和服務主體。 服務主體識別碼相當於「應用程式識別碼」，而服務主體金鑰則相當於「用戶端密碼」的值。
f. 針對 [服務主體金鑰]，輸入金鑰。
.g 針對 [資源群組]，選取建立資料處理站時使用的相同資源群組。 將在此資源群組中建立 Spark 叢集。
h. 展開 [OS 類型]。
i. 針對叢集使用者名稱輸入名稱。
j. 輸入使用者的叢集密碼。
k. 選取 [完成]。
注意
Azure HDInsight 會限制您在其支援的每個 Azure 區域中可使用的核心總數。 對於隨選 HDInsight 連結服務，用來建立 HDInsight 叢集的 Azure 儲存體位置與用來作為其主要儲存體的位置相同。 請確定您有足夠的核心配額，才能成功建立叢集。 如需詳細資訊，請參閱使用 Hadoop、Spark 及 Kafka 等在 HDInsight 中設定叢集。
建立新管線
選取 + (加號) 按鈕，然後選取功能表上的 [管線]。
在 [活動] 工具箱中，展開 [HDInsight]。 將 [活動] 工具箱中的 [Spark] 活動拖到管線設計工具介面。
在 [Spark] 活動視窗底部的屬性中，完成下列步驟：
a. 切換至 [HDI 叢集] 索引標籤。
b. 選取您在上一個程序中建立的 AzureHDInsightLinkedService。
切換至 [指令碼/Jar] 索引標籤並完成下列步驟：
a. 針對 [作業連結服務]，選取 [AzureBlobStorage1]。
b. 選取 [瀏覽儲存體]。
c. 瀏覽至 adftutorial/spark/script 資料夾，選取 WordCount_Spark.py，然後選取 [完成]。
若要驗證管線，選取工具列上的 [驗證] 按鈕。 選取 >> (右箭頭) 按鈕以關閉驗證視窗。
選取 [全部發佈]。 Data Factory UI 會將實體 (連結服務和管線) 發佈至 Azure Data Factory 服務。
觸發管線執行
選取工具列上的 [新增觸發程序]，然後選取 [立即觸發]。
監視管道執行
切換至 [監視] 索引標籤。確認您看到管線執行。 建立 Spark 叢集需要約 20 分鐘。
定期選取 [重新整理] 以檢查管線執行的狀態。
若要檢視與管線執行相關聯的活動執行，請選取 [動作] 資料行中的 [檢視活動執行]。
您可以選取頂端的 [所有管線執行] 連結，切換回管線執行檢視。
驗證輸出
確認已在 adftutorial 容器的 spark/otuputfiles/wordcount 資料夾中建立輸出檔案。
這個檔案應該有輸入文字檔中的每個字組，以及字組在檔案中出現的次數。 例如：
(u'This', 1)
(u'a', 1)
(u'is', 1)
(u'test', 1)
(u'file', 1)
相關內容
此範例中的管線會使用 Spark 活動和隨選 HDInsight 連結服務來轉換資料。 您已了解如何︰
- 建立資料處理站。
- 建立使用 Spark 活動的管線。
- 觸發管線執行。
- 監視管道執行。
若要了解如何在虛擬網路中的 Azure HDInsight 叢集上執行 Hive 指令碼來轉換資料，請進入下一個教學課程：