В современном мире, основанном на данных, организации все чаще полагаются на облачные решения для обработки и анализа данных. Databricks, популярная платформа обработки и анализа больших данных, в сочетании с Azure File, масштабируемым и безопасным решением облачного хранилища, предоставляемым Microsoft Azure, предлагает мощную комбинацию для управления и анализа больших объемов данных. В этой статье мы рассмотрим несколько методов связи Databricks с файлами Azure, обеспечивающих плавную интеграцию и эффективную обработку данных.

Метод 1. Подключение файловой системы Azure в Databricks
Один из самых простых способов связать Databricks с файлом Azure — подключить файловую систему Azure в Databricks. Это позволяет вам получать доступ к файлам, хранящимся в файле Azure, непосредственно из рабочей области Databricks. Вот пример фрагмента кода для подключения файла Azure в Databricks:

# Install the Azure Blob Storage library
%pip install azure-storage-blob==2.1.0
# Mount the Azure File system
storage_account_name = "<your_storage_account_name>"
storage_account_key = "<your_storage_account_key>"
file_share_name = "<your_file_share_name>"
mount_point = "/mnt/<mount_point_name>"
dbutils.fs.mount(
  source=f"wasbs://{file_share_name}@{storage_account_name}.dfs.core.windows.net",
  mount_point=mount_point,
  extra_configs={
    f"fs.azure.account.key.{storage_account_name}.dfs.core.windows.net": storage_account_key
  }
)

Метод 2. Использование соединителя хранилища BLOB-объектов Azure.
Другой метод связывания блоков данных с файлом Azure — использование соединителя хранилища BLOB-объектов Azure. Этот соединитель позволяет беспрепятственно читать и записывать данные в файл Azure и обратно. Вот пример фрагмента кода для чтения файла из файла Azure с помощью соединителя:

from pyspark.sql import SparkSession
# Create a Spark session
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
# Read a file from Azure File
df = spark.read.format("com.databricks.spark.csv") \
  .option("header", "true") \
  .option("inferSchema", "true") \
  .load("wasbs:///<your_file_path>")
# Perform data processing or analysis on the DataFrame
# ...
# Write the processed data back to Azure File
df.write.format("com.databricks.spark.csv") \
  .mode("overwrite") \
  .save("wasbs:///<your_output_file_path>")

Метод 3. Интеграция Azure Data Lake Storage Gen2
Если вам требуются расширенные возможности и функции, такие как иерархическое пространство имен и контроль доступа, вы можете интегрировать Databricks с Azure Data Lake Storage Gen2, построенным на основе Azure Blob. Хранилище. Azure Data Lake Storage Gen2 предоставляет унифицированное решение для хранения данных для рабочих нагрузок анализа больших данных. Используя встроенную интеграцию между Databricks и Azure Data Lake Storage Gen2, вы можете беспрепятственно получать доступ к данным, хранящимся в файле Azure, и обрабатывать их. Подробные инструкции по настройке интеграции можно найти в официальной документации.

Связывание блоков данных с файлами Azure позволяет организациям использовать возможности облачных вычислений и эффективно обрабатывать и анализировать большие объемы данных. В этой статье мы рассмотрели несколько методов реализации такой интеграции, включая монтирование файловой системы Azure в Databricks, использование соединителя хранилища BLOB-объектов Azure и интеграцию с Azure Data Lake Storage Gen2. Следуя этим методам, вы сможете раскрыть весь потенциал Databricks и Azure File для своих нужд в обработке и аналитике данных.