使用Azure Data Factory REST API和

在这篇文章中，我们将探讨如何利用Azure Data Factory和HDInsight Spark创建一个强大的数据处理管道。

在当今数据驱动的世界中，组织经常面临着高效可靠地处理和分析大量数据的挑战。Azure Data Factory是一种基于云的数据集成服务，结合HDInsight Spark，一种快速可扩展的大数据处理框架，提供了一个强大的解决方案来应对这些数据处理需求。在这篇文章中，我们将探讨如何利用Azure Data Factory和HDInsight Spark创建一个强大的数据处理管道。我们将逐步介绍如何设置Azure Data Factory，为Azure Storage和按需Azure HDInsight配置链接服务，创建描述输入和输出数据的数据集，最后创建一个带有HDInsight Spark活动的管道，可以安排每天运行。

通过本教程的学习，你将对如何利用Azure Data Factory和HDInsight Spark的潜力来简化数据处理工作流程并从数据中获得有价值的洞见有一个坚实的理解。让我们开始吧！以下是创建使用HDInsight Hadoop集群上的Spark处理数据的Azure Data Factory管道的代码和详细说明：

步骤1：创建Azure Data Factory

import json

# Set the required variables
subscription_id = "<your_subscription_id>"
resource_group = "<your_resource_group>"
data_factory_name = "<your_data_factory_name>"
location = "<your_location>"

# Set the authentication headers
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer <your_access_token>"
}

# Create Azure Data Factory
data_factory = {
    "name": data_factory_name,
    "location": location,
    "identity": {
        "type": "SystemAssigned"
    }
}

url = f"https://management.azure.com/subscriptions/{subscription_id}/resourceGroups/{resource_group}/providers/Microsoft.DataFactory/factories/{data_factory_name}?api-version=2018-06-01"
response = requests.put(url, headers=headers, json=data_factory)

if response.status_code == 201:
    print("Azure Data Factory created successfully.")
else:
    print(f"Failed to create Azure Data Factory. Error: {response.text}")

补充说明： 

  • 该代码使用Azure REST API以编程方式创建Azure Data Factory资源。

  • 您需要提供subscription_id、resource_group、data_factory_name和location变量的特定值。 

  • 变量包含必要的身份验证信息，包括访问令牌。字典保存创建Data Factory所需的属性，包括名称、位置和身份类型。

  • 使用方法requests.put()进行API调用，指定URL和所需的订阅ID、资源组和数据工厂名称。 

  • 检查响应状态代码以确定操作的成功或失败。

请注意，为了对API调用进行身份验证和授权，您需要获取具有在Azure中创建资源所需权限的访问令牌。您可以使用Azure Active Directory身份验证方法获取访问令牌。

请记得使用您实际的Azure配置值替换占位符<your_subscription_id><your_resource_group><your_data_factory_name><your_location><your_access_token>。

步骤2：创建链接服务

import json

# Create Azure Storage Linked Service
storage_linked_service = {
    "name": "AzureStorageLinkedService",
    "properties": {
        "type": "AzureBlobStorage",
        "typeProperties": {
            "connectionString": "<your_storage_connection_string>"
        }
    }
}

url = "https://management.azure.com/subscriptions/{subscription_id}/resourceGroups/{resource_group}/providers/Microsoft.DataFactory/factories/{data_factory_name}/linkedservices/AzureStorageLinkedService?api-version=2018-06-01"
response = requests.put(url, headers=headers, json=storage_linked_service)

# Create Azure HDInsight Linked Service
hdinsight_linked_service = {
    "name": "AzureHDInsightLinkedService",
    "properties": {
        "type": "HDInsight",
        "typeProperties": {
            "clusterUri": "<your_hdinsight_cluster_uri>",
            "linkedServiceName": "<your_hdinsight_linked_service_name>"
        }
    }
}

url = "https://management.azure.com/subscriptions/{subscription_id}/resourceGroups/{resource_group}/providers/Microsoft.DataFactory/factories/{data_factory_name}/linkedservices/AzureHDInsightLinkedService?api-version=2018-06-01"
response = requests.put(url, headers=headers, json=hdinsight_linked_service)

补充说明：

  • 该代码使用Azure Data Factory REST API创建两个链接服务：Azure Storage链接服务和Azure HDInsight链接服务。

  • 对于Azure Storage链接服务，您需要提供存储帐户的连接字符串。

  • 对于Azure HDInsight链接服务，您需要提供群集URI和表示HDInsight群集的链接服务的名称。

步骤3：创建数据集

input_dataset = {
    "name": "InputDataset",
    "properties": {
        "linkedServiceName": {
            "referenceName": "AzureStorageLinkedService",
            "type": "LinkedServiceReference"
        },
        "type": "AzureBlob",
        "typeProperties": {
            "folderPath": "<input_folder_path>",
            "format": {
                "type": "TextFormat",
                "columnDelimiter": ",",
                "rowDelimiter": "\n",
                "firstRowAsHeader": True
            }
        }
    }
}

url = "https://management.azure.com/subscriptions/{subscription_id}/resourceGroups/{resource_group}/providers/Microsoft.DataFactory/factories/{data_factory_name}/datasets/InputDataset?api-version=2018-06-01"
response = requests.put(url, headers=headers, json=input_dataset)

# Create Output Dataset
output_dataset = {
    "name": "OutputDataset",
    "properties": {
        "linkedServiceName": {
            "referenceName": "AzureStorageLinkedService",
            "type": "LinkedServiceReference"
        },
        "type": "AzureBlob",
        "typeProperties": {
            "folderPath": "<output_folder_path>",
            "format": {
                "type": "TextFormat",
                "columnDelimiter": ",",
                "rowDelimiter": "\n",
                "firstRowAsHeader": True
            }
        }
    }
}


url = "https://management.azure.com/subscriptions/{subscription_id}/resourceGroups/{resource_group}/providers/Microsoft.DataFactory/factories/{data_factory_name}/datasets/OutputDataset?api-version=2018-06-01"
response = requests.put(url, headers=headers, json=output_dataset

补充说明：

  • 该代码使用Azure Data Factory REST API创建两个数据集：输入数据集和输出数据集。

  • 对于每个数据集，您需要指定链接服务名称，该名称指的是在步骤2中创建的Azure Storage链接服务。

  • 您还需要提供详细信息，例如文件夹路径、文件格式（在本例中为逗号分隔值的文本格式）以及第一行是否为标题。

步骤4：创建管道

pipeline = {
    "name": "MyDataProcessingPipeline",
    "properties": {
        "activities": [
            {
                "name": "HDInsightSparkActivity",
                "type": "HDInsightSpark",
                "linkedServiceName": {
                    "referenceName": "AzureHDInsightLinkedService",
                    "type": "LinkedServiceReference"
                },
                "typeProperties": {
                    "rootPath": "<spark_script_root_path>",
                    "entryFilePath": "<spark_script_entry_file>",
                    "getDebugInfo": "Always",
                    "getLinkedInfo": "Always",
                    "referencedLinkedServices": [
                        {
                            "referenceName": "AzureStorageLinkedService",
                            "type": "LinkedServiceReference"
                        }
                    ],
                    "sparkJobLinkedService": {
                        "referenceName": "AzureHDInsightLinkedService",
                        "type": "LinkedServiceReference"
                    }
                },
                "inputs": [
                    {
                        "referenceName": "InputDataset",
                        "type": "DatasetReference"
                    }
                ],
                "outputs": [
                    {
                        "referenceName": "OutputDataset",
                        "type": "DatasetReference"
                    }
                ]
            }
        ]
    }
}

url = "https://management.azure.com/subscriptions/{subscription_id}/resourceGroups/{resource_group}/providers/Microsoft.DataFactory/factories/{data_factory_name}/pipelines/MyDataProcessingPipeline?api-version=2018-06-01"
response = requests.put(url, headers=headers, json=pipeline)

补充说明 ：

  • 该代码使用Azure Data Factory REST API创建一个管道，其中包含一个活动：HDInsightSparkActivity。

  • HDInsightSparkActivity配置了必要的属性，例如链接服务名称（Azure HDInsight链接服务）、Spark脚本的根路径和入口文件路径以及对链接服务的引用。

  • 使用对步骤3中创建的输入数据集和输出数据集的引用定义活动的输入和输出。

步骤5：发布和触发管道

# Publish the Data Factory
url = "https://management.azure.com/subscriptions/{subscription_id}/resourceGroups/{resource_group}/providers/Microsoft.DataFactory/factories/{data_factory_name}/publish?api-version=2018-06-01"
response = requests.post(url, headers=headers)

# Trigger the Pipeline
url = "https://management.azure.com/subscriptions/{subscription_id}/resourceGroups/{resource_group}/providers/Microsoft.DataFactory/factories/{data_factory_name}/pipelines/MyDataProcessingPipeline/createRun?api-version=2018-06-01"
response = requests.post(url, headers=headers)

补充说明： 

  • 该代码使用Azure Data Factory REST API发布对Data Factory所做的更改，确保新创建的管道和活动可供执行。

  • 发布后，代码通过为管道创建新的运行来触发管道。这将根据定义的计划或手动执行启动数据处理工作流程。

请注意，在提供的代码片段中，您需要使用您实际的Azure配置值替换占位符<your_storage_connection_string><your_hdinsight_cluster_uri><your_hdinsight_linked_service_name><input_folder_path><output_folder_path><spark_script_root_path><spark_script_entry_file><subscription_id><resource_group><data_factory_name>。确保您在Azure环境中具有执行这些操作所需的必要权限和访问权限非常重要。此外，根据您的要求和最佳实践，处理异常、错误处理和适当的身份验证（例如Azure Active Directory）也非常重要。

结论

在这篇文章中，我们探讨了Azure Data Factory和HDInsight Spark的强大功能，以简化云中的数据处理工作流程。通过利用Azure Data Factory与各种数据源的无缝集成和HDInsight Spark的高性能处理能力，组织可以高效地处理、转换和分析其数据。

使用Azure Data Factory，你可以编排复杂的数据工作流程，集成来自不同来源的数据，并轻松安排数据处理活动。HDInsight Spark的灵活性使你可以利用其分布式计算能力高效地执行数据处理任务，从而实现更快的洞察和决策。

通过文章中提供的逐步指南，你已经学会了如何创建Azure Data Factory、为Azure Storage和按需Azure HDInsight配置链接服务、定义输入和输出数据集，并构建具有HDInsight Spark活动的管道。可以安排此管道自动运行，确保你的数据处理任务得到一致可靠的执行。

Azure Data Factory和HDInsight Spark使组织能够通过简化和自动化数据处理生命周期来释放其数据中隐藏的价值。无论你需要处理大量数据、将数据转换为所需格式还是执行高级分析，这种强大的Azure服务组合都提供了可扩展和高效的解决方案。 

立即开始利用Azure Data Factory和HDInsight Spark的潜力，使你的组织能够从数据中获得有价值的洞察力，同时简化数据处理工作流程。Azure的全面云数据服务套件不断发展，为数据驱动的创新提供了无限的可能性。

作者：Amlan Patnaik

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