Acceso a datos mediante Spark

El siguiente documento contiene ejemplos de cómo acceder a los datos mediante Spark para utilizarlos en Área de trabajo de ciencias de datos. Para obtener información sobre el acceso a los datos mediante portátiles JupyterLab, visite la documentación de acceso a los datos de los portátiles de JupyterLab.

Primeros pasos

El uso Spark requiere optimizaciones de rendimiento que deben agregarse al SparkSession. Además, también puede configurar configProperties para que más adelante pueda leer y escribir en conjuntos de datos.

import com.adobe.platform.ml.config.ConfigProperties
import com.adobe.platform.query.QSOption
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}

Class Helper {

 /**
   *
   * @param configProperties - Configuration Properties map
   * @param sparkSession     - SparkSession
   * @return                 - DataFrame which is loaded for training
   */

   def load_dataset(configProperties: ConfigProperties, sparkSession: SparkSession, taskId: String): DataFrame = {
            // Read the configs
            val userToken: String = sparkSession.sparkContext.getConf.get("ML_FRAMEWORK_IMS_TOKEN", "").toString
            val orgId: String = sparkSession.sparkContext.getConf.get("ML_FRAMEWORK_IMS_ORG_ID", "").toString
            val apiKey: String = sparkSession.sparkContext.getConf.get("ML_FRAMEWORK_IMS_CLIENT_ID", "").toString
            val sandboxName: String = sparkSession.sparkContext.getConf.get("sandboxName", "").toString

   }
}

Lectura de un conjunto de datos

Mientras utiliza Spark tiene acceso a dos modos de lectura: interactivo y por lotes.

El modo interactivo crea una conexión de Conectividad de base de datos Java (JDBC) Query Service y obtiene resultados a través de un JDBC regular ResultSet que se traduce automáticamente a un DataFrame. Este modo funciona de forma similar al Spark método integrado spark.read.jdbc(). Este modo solo está diseñado para conjuntos de datos pequeños. Si el conjunto de datos supera los 5 millones de filas, se sugiere cambiar al modo por lotes.

El modo Lote utiliza Query Serviceel comando COPY de para generar conjuntos de resultados de parquet en una ubicación compartida. Estos archivos de parquet pueden procesarse posteriormente.

A continuación se muestra un ejemplo de lectura de un conjunto de datos en modo interactivo:

  // Read the configs
    val userToken: String = sparkSession.sparkContext.getConf.get("ML_FRAMEWORK_IMS_TOKEN", "").toString
    val orgId: String = sparkSession.sparkContext.getConf.get("ML_FRAMEWORK_IMS_ORG_ID", "").toString
    val apiKey: String = sparkSession.sparkContext.getConf.get("ML_FRAMEWORK_IMS_CLIENT_ID", "").toString
    val sandboxName: String = sparkSession.sparkContext.getConf.get("sandboxName", "").toString

 val dataSetId: String = configProperties.get(taskId).getOrElse("")

    // Load the dataset
    var df = sparkSession.read.format(PLATFORM_SDK_PQS_PACKAGE)
      .option(QSOption.userToken, userToken)
      .option(QSOption.imsOrg, orgId)
      .option(QSOption.apiKey, apiKey)
      .option(QSOption.mode, "interactive")
      .option(QSOption.datasetId, dataSetId)
      .option(QSOption.sandboxName, sandboxName)
      .load()
    df.show()
    df
  }

De manera similar, a continuación se muestra un ejemplo de lectura de un conjunto de datos en modo por lotes:

val df = sparkSession.read.format(PLATFORM_SDK_PQS_PACKAGE)
      .option(QSOption.userToken, userToken)
      .option(QSOption.imsOrg, orgId)
      .option(QSOption.apiKey, apiKey)
      .option(QSOption.mode, "batch")
      .option(QSOption.datasetId, dataSetId)
      .option(QSOption.sandboxName, sandboxName)
      .load()
    df.show()
    df

SELECCIONAR columnas del conjunto de datos

df = df.select("column-a", "column-b").show()

Cláusula DISTINCT

La cláusula DISTINCT permite recuperar todos los valores distintos en un nivel de fila/columna, eliminando todos los valores de duplicado de la respuesta.

A continuación se muestra un ejemplo del uso de la distinct() función:

df = df.select("column-a", "column-b").distinct().show()

cláusula WHERE

El Spark SDK admite dos métodos de filtrado: Uso de una expresión SQL o filtrado mediante condiciones.

A continuación se muestra un ejemplo del uso de estas funciones de filtrado:

EXPRESIÓN SQL

df.where("age > 15")

Condiciones de filtrado

df.where("age" > 15 || "name" = "Steve")

Cláusula ORDER BY

La cláusula ORDER BY permite ordenar los resultados recibidos por una columna específica en un orden específico (ascendente o descendente). En el Spark SDK, esto se realiza mediante la sort() función .

A continuación se muestra un ejemplo del uso de la sort() función:

df = df.sort($"column1", $"column2".desc)

Cláusula LIMIT

La cláusula LIMIT permite limitar el número de registros recibidos del conjunto de datos.

A continuación se muestra un ejemplo del uso de la limit() función:

df = df.limit(100)

Escritura en un conjunto de datos

Con la configProperties asignación, puede escribir en un conjunto de datos en un Experience Platform mediante QSOption.

val userToken: String = sparkSession.sparkContext.getConf.get("ML_FRAMEWORK_IMS_TOKEN", "").toString
val orgId: String = sparkSession.sparkContext.getConf.get("ML_FRAMEWORK_IMS_ORG_ID", "").toString
val apiKey: String = sparkSession.sparkContext.getConf.get("ML_FRAMEWORK_IMS_CLIENT_ID", "").toString
val sandboxName: String = sparkSession.sparkContext.getConf.get("sandboxName", "").toString 

    df.write.format(PLATFORM_SDK_PQS_PACKAGE)
      .option(QSOption.userToken, userToken)
      .option(QSOption.imsOrg, orgId)
      .option(QSOption.apiKey, apiKey)
      .option(QSOption.datasetId, scoringResultsDataSetId)
      .option(QSOption.sandboxName, sandboxName)
      .save()

Pasos siguientes

Adobe Experience Platform Data Science Workspace proporciona un ejemplo de fórmula Scala (Spark) que utiliza las muestras de código anteriores para leer y escribir datos. Si desea obtener más información sobre cómo utilizar Spark para acceder a sus datos, consulte el repositorio deData Science Workspace Scala GitHub.

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