Acesso a dados no Jupyterlab notebooks

Última atualização em 2023-05-24
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Cada kernel suportado fornece funcionalidades integradas que permitem ler os dados da plataforma de um conjunto de dados em um notebook. Atualmente, o JupyterLab no Espaço de trabalho de ciência de dados da Adobe Experience Platform oferece suporte a notebooks para Python, R, PySpark e Scala. No entanto, o suporte para dados de paginação está limitado a Python e notebooks R. Este guia tem como foco o uso de notebooks JupyterLab para acessar seus dados.

Introdução

Antes de ler este guia, consulte o JupyterLab guia do usuário para obter uma introdução geral ao JupyterLab e sua função no Espaço de trabalho de ciência de dados.

Limites de dados de notebook

IMPORTANTE

Para notebooks PySpark e Scala, se você estiver recebendo um erro com o motivo "Cliente RPC remoto desassociado". Normalmente, isso significa que o driver ou um executor está ficando sem memória. Tente alternar para modo "batch" para resolver esse erro.

As informações a seguir definem a quantidade máxima de dados que podem ser lidos, que tipo de dados foi usado e o período estimado para ler os dados.

Para Python e R, um servidor notebook configurado com 40 GB de RAM foi usado para os benchmarks. Para o PySpark e Scala, um cluster de databricks configurado em 64 GB de RAM, 8 núcleos, 2 DBUs com um máximo de 4 trabalhadores foi usado para os benchmarks descritos abaixo.

Os dados do esquema ExperienceEvent usados variaram em tamanho, começando em mil (1K) linhas, variando até um bilhão (1B) de linhas. Observe que para o PySpark e Spark métricas, um período de 10 dias foi usado para os dados XDM.

Os dados do esquema ad-hoc foram pré-processados usando Query Service Criar Tabela como Seleção (CTAS). Esses dados também variaram em tamanho, começando com mil (1K) linhas variando até um bilhão (1B) de linhas.

Quando usar o modo de lote vs. modo interativo

Ao ler conjuntos de dados com notebooks PySpark e Scala, você tem a opção de usar o modo interativo ou o modo em lote para ler o conjunto de dados. Interativo é feito para resultados rápidos, enquanto o modo de lote é para conjuntos de dados grandes.

  • Para notebooks PySpark e Scala, o modo de lote deve ser usado quando 5 milhões de linhas de dados ou mais estiverem sendo lidas. Para obter mais informações sobre a eficiência de cada modo, consulte a PySpark ou Scala tabelas de limites de dados abaixo.

Python limites de dados do notebook

Esquema XDM ExperienceEvent: Você deve ser capaz de ler um máximo de 2 milhões de linhas (aproximadamente 6,1 GB de dados no disco) de dados XDM em menos de 22 minutos. A adição de linhas adicionais pode resultar em erros.

Número de linhas 1 mil 10 mil 100 mil 1M 2M
Tamanho no disco (MB) 18.73 187.5 308 3000 6050
SDK (em segundos) 20.3 86.8 63 659 1315

esquema ad-hoc: Você deve ser capaz de ler no máximo 5 milhões de linhas (cerca de 5,6 GB de dados no disco) de dados não XDM (ad-hoc) em menos de 14 minutos. A adição de linhas adicionais pode resultar em erros.

Número de linhas 1 mil 10 mil 100 mil 1M 2M 3M 5M
Tamanho no disco (em MB) 1.21 11.72 115 1120 2250 3380 5630
SDK (em segundos) 7.27 9.04 27.3 180 346 487 819

Limites de dados do bloco de anotações R

Esquema XDM ExperienceEvent: Você deve conseguir ler no máximo 1 milhão de linhas de dados XDM (dados de 3 GB no disco) em menos de 13 minutos.

Número de linhas 1 mil 10 mil 100 mil 1M
Tamanho no disco (MB) 18.73 187.5 308 3000
R Kernel (em segundos) 14.03 69.6 86.8 775

esquema ad-hoc: Você poderá ler no máximo 3 milhões de linhas de dados ad-hoc (293 MB de dados no disco) em cerca de 10 minutos.

Número de linhas 1 mil 10 mil 100 mil 1M 2M 3M
Tamanho no disco (em MB) 0.082 0.612 9.0 91 188 293
R SDK (em segundos) 7.7 4.58 35.9 233 470.5 603

PySpark (Python kernel) limites de dados do notebook:

Esquema XDM ExperienceEvent: No modo interativo, você deve ser capaz de ler um máximo de 5 milhões de linhas (aproximadamente 13,42 GB de dados no disco) de dados XDM em cerca de 20 minutos. O modo interativo suporta apenas até 5 milhões de linhas. Se você quiser ler conjuntos de dados maiores, sugerimos mudar para o modo de lote. No modo de lote, você deve ser capaz de ler um máximo de 500 milhões de linhas (aproximadamente 1,31 TB de dados no disco) de dados XDM em cerca de 14 horas.

Número de linhas 1 mil 10 mil 100 mil 1M 2M 3M 5M 10M 50M 100M 500M
Tamanho no disco 2.93MB 4.38MB 29.02 2.69 GB 5.39 GB 8.09 GB 13.42 GB 26.82 GB 134.24 GB 268.39 GB 1.31TB
SDK (Modo interativo) 33s 32.4s 55.1s 253.5s 489.2s 729.6s 1206.8s - - - -
SDK (Modo de lote) 815.8s 492.8s 379.1s 637.4s 624.5s 869.2s 1104.1s 1786s 5387.2s 10624.6s 50547s

esquema ad-hoc: No modo Interativo, você deve ser capaz de ler um máximo de 5 milhões de linhas (aproximadamente 5,36 GB de dados no disco) de dados não XDM em menos de 3 minutos. No modo de Lote, você deve ser capaz de ler no máximo 1 bilhão de linhas (aproximadamente 1,05 TB de dados no disco) de dados não XDM em cerca de 18 minutos.

Número de linhas 1 mil 10 mil 100 mil 1M 2M 3M 5M 10M 50M 100M 500M 1B
Tamanho no disco 1.12MB 11.24MB 109.48MB 2.69 GB 2.14 GB 3.21 GB 5.36 GB 10.71 GB 53.58 GB 107.52 GB 535.88 GB 1.05TB
Modo interativo do SDK (em segundos) 28.2s 18.6s 20.8s 20.9s 23.8s 21.7s 24.7s - - - - -
Modo de lote do SDK (em segundos) 428.8s 578.8s 641.4s 538.5s 630.9s 467.3s 411s 675s 702s 719.2s 1022.1s 1122.3s

Spark Limites de dados de notebook (kernel Scala):

Esquema XDM ExperienceEvent: No modo interativo, você deve ser capaz de ler um máximo de 5 milhões de linhas (aproximadamente 13,42 GB de dados no disco) de dados XDM em cerca de 18 minutos. O modo interativo suporta apenas até 5 milhões de linhas. Se você quiser ler conjuntos de dados maiores, sugerimos mudar para o modo de lote. No modo de lote, você deve ser capaz de ler um máximo de 500 milhões de linhas (aproximadamente 1,31 TB de dados no disco) de dados XDM em cerca de 14 horas.

Número de linhas 1 mil 10 mil 100 mil 1M 2M 3M 5M 10M 50M 100M 500M
Tamanho no disco 2.93MB 4.38MB 29.02 2.69 GB 5.39 GB 8.09 GB 13.42 GB 26.82 GB 134.24 GB 268.39 GB 1.31TB
Modo interativo do SDK (em segundos) 37.9s 22.7s 45.6s 231.7s 444.7s 660.6s 1100s - - - -
Modo de lote do SDK (em segundos) 374.4s 398.5s 527s 487.9s 588.9s 829s 939.1s 1441s 5473.2s 10118.8 49207.6

esquema ad-hoc: No modo interativo, você deve ser capaz de ler um máximo de 5 milhões de linhas (aproximadamente 5,36 GB de dados no disco) de dados não XDM em menos de 3 minutos. No modo de lote, você deve ser capaz de ler no máximo 1 bilhão de linhas (aproximadamente 1,05 TB de dados no disco) de dados não XDM em cerca de 16 minutos.

Número de linhas 1 mil 10 mil 100 mil 1M 2M 3M 5M 10M 50M 100M 500M 1B
Tamanho no disco 1.12MB 11.24MB 109.48MB 2.69 GB 2.14 GB 3.21 GB 5.36 GB 10.71 GB 53.58 GB 107.52 GB 535.88 GB 1.05TB
Modo interativo do SDK (em segundos) 35.7s 31s 19.5s 25.3s 23s 33.2s 25.5s - - - - -
Modo de lote do SDK (em segundos) 448.8s 459.7s 519s 475.8s 599.9s 347.6s 407.8s 397s 518.8s 487.9s 760.2s 975.4s

Blocos de anotações Python

Python Os blocos de anotações permitem paginar dados ao acessar conjuntos de dados. A amostra de código para ler dados com e sem paginação é demonstrada abaixo. Para obter mais informações sobre os notebooks iniciais Python disponíveis, visite o JupyterLab Iniciador seção no guia do usuário do JupyterLab.

A documentação do Python abaixo descreve os seguintes conceitos:

Ler de um conjunto de dados no Python

Sem paginação:

A execução do código a seguir lerá todo o conjunto de dados. Se a execução for bem-sucedida, os dados serão salvos como um quadro de dados Pandas referenciado pela variável df.

# Python

from platform_sdk.dataset_reader import DatasetReader
dataset_reader = DatasetReader(get_platform_sdk_client_context(), dataset_id="{DATASET_ID}")
df = dataset_reader.read()
df.head()

Com paginação:

A execução do código a seguir lerá os dados do conjunto de dados especificado. A paginação é alcançada limitando e compensando dados por meio das funções limit() e offset() respectivamente. A limitação de dados refere-se ao número máximo de pontos de dados a serem lidos, enquanto a compensação se refere ao número de pontos de dados a serem ignorados antes da leitura dos dados. Se a operação de leitura for executada com êxito, os dados serão salvos como um quadro de dados Pandas referenciado pela variável df.

# Python

from platform_sdk.dataset_reader import DatasetReader

dataset_reader = DatasetReader(get_platform_sdk_client_context(), dataset_id="{DATASET_ID}")
df = dataset_reader.limit(100).offset(10).read()

Gravar em um conjunto de dados no Python

Para gravar em um conjunto de dados no notebook JupyterLab, selecione a guia Data icon (destacada abaixo) na navegação à esquerda do JupyterLab. A variável Conjuntos de dados e Esquemas serão exibidos diretórios. Selecionar Conjuntos de dados e clique com o botão direito do mouse, em seguida, selecione a Gravar dados no notebook no menu suspenso do conjunto de dados que você deseja usar. Uma entrada de código executável é exibida na parte inferior do bloco de anotações.

  • Uso Gravar dados no notebook para gerar uma célula de gravação com o conjunto de dados selecionado.
  • Uso Explorar dados no Notebook para gerar uma célula de leitura com o conjunto de dados selecionado.
  • Uso Consultar Dados no Notebook para gerar uma célula de consulta básica com o conjunto de dados selecionado.

Como alternativa, você pode copiar e colar a seguinte célula de código. Substitua ambos {DATASET_ID} e {PANDA_DATAFRAME}.

from platform_sdk.models import Dataset
from platform_sdk.dataset_writer import DatasetWriter

dataset = Dataset(get_platform_sdk_client_context()).get_by_id(dataset_id="{DATASET_ID}")
dataset_writer = DatasetWriter(get_platform_sdk_client_context(), dataset)
write_tracker = dataset_writer.write({PANDA_DATAFRAME}, file_format='json')

Consultar dados usando Query Service in Python

JupyterLab em Platform permite usar o SQL em uma Python notebook para acessar os dados por meio de Serviço de consulta Adobe Experience Platform. Acesso aos dados pelo Query Service pode ser útil para lidar com grandes conjuntos de dados devido aos seus tempos de execução superiores. Observe que consultar dados usando Query Service O tem um limite de tempo de processamento de dez minutos.

Antes de usar Query Service in JupyterLab, garanta um entendimento prático das Query Service Sintaxe SQL.

Consulta de dados usando Query Service exige que você forneça o nome do conjunto de dados de destino. Você pode gerar as células de código necessárias localizando o conjunto de dados desejado usando o Data Explorer. Clique com o botão direito na lista do conjunto de dados e clique em Consultar Dados no Notebook para gerar duas células de código no seu notebook. Estas duas células são descritas em mais detalhes abaixo.

Para utilizar Query Service in JupyterLab, você deve primeiro criar uma conexão entre seu Python notebook e Query Service. Isso pode ser feito executando a primeira célula gerada.

qs_connect()

Na segunda célula gerada, a primeira linha deve ser definida antes da consulta SQL. Por padrão, a célula gerada define uma variável (df0) que salva os resultados da consulta como um quadro de dados Pandas.
A variável -c QS_CONNECTION argumento é obrigatório e informa ao kernel para executar a consulta SQL em Query Service. Consulte a apêndice para obter uma lista de argumentos adicionais.

%%read_sql df0 -c QS_CONNECTION
SELECT *
FROM name_of_the_dataset
LIMIT 10
/* Querying table "name_of_the_dataset" (datasetId: {DATASET_ID})*/

As variáveis Python podem ser referenciadas diretamente em uma consulta SQL usando sintaxe formatada por string e colocando as variáveis entre chaves ({}), conforme mostrado no exemplo a seguir:

table_name = 'name_of_the_dataset'
table_columns = ','.join(['col_1','col_2','col_3'])
%%read_sql demo -c QS_CONNECTION
SELECT {table_columns}
FROM {table_name}

Filtro ExperienceEvent dados

Para acessar e filtrar um ExperienceEvent conjunto de dados em uma Python , você deve fornecer a ID do conjunto de dados ({DATASET_ID}) junto com as regras de filtro que definem um intervalo de tempo específico usando operadores lógicos. Quando um intervalo de tempo é definido, qualquer paginação especificada é ignorada e todo o conjunto de dados é considerado.

Uma lista de operadores de filtragem é descrita abaixo:

  • eq(): Equal to
  • gt(): Greater than
  • ge(): Maior que ou igual a
  • lt(): Menos que
  • le(): Less than or equal to
  • And(): operador AND lógico
  • Or(): operador OR lógico

A célula a seguir filtra um ExperienceEvent aos dados existentes exclusivamente entre 1 de janeiro de 2019 e o final de 31 de dezembro de 2019.

# Python

from platform_sdk.dataset_reader import DatasetReader

dataset_reader = DatasetReader(get_platform_sdk_client_context(), dataset_id="{DATASET_ID}")
df = dataset_reader.\
    where(dataset_reader["timestamp"].gt("2019-01-01 00:00:00").\
    And(dataset_reader["timestamp"].lt("2019-12-31 23:59:59"))\
).read()

Blocos de anotações R

Os blocos de anotações R permitem paginar dados ao acessar conjuntos de dados. A amostra de código para ler dados com e sem paginação é demonstrada abaixo. Para obter mais informações sobre os notebooks iniciais R disponíveis, visite a JupyterLab Iniciador seção no guia do usuário do JupyterLab.

A documentação do R abaixo descreve os seguintes conceitos:

Ler de um conjunto de dados no R

Sem paginação:

A execução do código a seguir lerá todo o conjunto de dados. Se a execução for bem-sucedida, os dados serão salvos como um quadro de dados Pandas referenciado pela variável df0.

# R

library(reticulate)
use_python("/usr/local/bin/ipython")
psdk <- import("platform_sdk")
datetime <- import("datetime", convert = FALSE)
py_run_file("~/.ipython/profile_default/startup/platform_sdk_context.py")
DatasetReader <- psdk$dataset_reader$DatasetReader
dataset_reader <- DatasetReader(py$get_platform_sdk_client_context(), dataset_id="{DATASET_ID}")
df0 <- dataset_reader$read()
head(df0)

Com paginação:

A execução do código a seguir lerá os dados do conjunto de dados especificado. A paginação é alcançada limitando e compensando dados por meio das funções limit() e offset() respectivamente. A limitação de dados refere-se ao número máximo de pontos de dados a serem lidos, enquanto a compensação se refere ao número de pontos de dados a serem ignorados antes da leitura dos dados. Se a operação de leitura for executada com êxito, os dados serão salvos como um quadro de dados Pandas referenciado pela variável df0.

# R

library(reticulate)
use_python("/usr/local/bin/ipython")
psdk <- import("platform_sdk")
datetime <- import("datetime", convert = FALSE)
py_run_file("~/.ipython/profile_default/startup/platform_sdk_context.py")

DatasetReader <- psdk$dataset_reader$DatasetReader
dataset_reader <- DatasetReader(py$get_platform_sdk_client_context(), dataset_id="{DATASET_ID}")
df0 <- dataset_reader$limit(100L)$offset(10L)$read()

Gravar em um conjunto de dados no R

Para gravar em um conjunto de dados no notebook JupyterLab, selecione a guia Data icon (destacada abaixo) na navegação à esquerda do JupyterLab. A variável Conjuntos de dados e Esquemas serão exibidos diretórios. Selecionar Conjuntos de dados e clique com o botão direito do mouse, em seguida, selecione a Gravar dados no notebook no menu suspenso do conjunto de dados que você deseja usar. Uma entrada de código executável é exibida na parte inferior do bloco de anotações.

  • Uso Gravar dados no notebook para gerar uma célula de gravação com o conjunto de dados selecionado.
  • Uso Explorar dados no Notebook para gerar uma célula de leitura com o conjunto de dados selecionado.

Como alternativa, você pode copiar e colar a seguinte célula de código:

psdk <- import("platform_sdk")
dataset <- psdk$models$Dataset(py$get_platform_sdk_client_context())$get_by_id(dataset_id="{DATASET_ID}")
dataset_writer <- psdk$dataset_writer$DatasetWriter(py$get_platform_sdk_client_context(), dataset)
write_tracker <- dataset_writer$write(df, file_format='json')

Filtro ExperienceEvent dados

Para acessar e filtrar um ExperienceEvent em um bloco de anotações R, você deve fornecer a ID do conjunto de dados ({DATASET_ID}) junto com as regras de filtro que definem um intervalo de tempo específico usando operadores lógicos. Quando um intervalo de tempo é definido, qualquer paginação especificada é ignorada e todo o conjunto de dados é considerado.

Uma lista de operadores de filtragem é descrita abaixo:

  • eq(): Equal to
  • gt(): Greater than
  • ge(): Maior que ou igual a
  • lt(): Menos que
  • le(): Less than or equal to
  • And(): operador AND lógico
  • Or(): operador OR lógico

A célula a seguir filtra um ExperienceEvent aos dados existentes exclusivamente entre 1 de janeiro de 2019 e o final de 31 de dezembro de 2019.

# R

library(reticulate)
use_python("/usr/local/bin/ipython")
psdk <- import("platform_sdk")
datetime <- import("datetime", convert = FALSE)
py_run_file("~/.ipython/profile_default/startup/platform_sdk_context.py")

client_context <- py$PLATFORM_SDK_CLIENT_CONTEXT
DatasetReader <- psdk$dataset_reader$DatasetReader
dataset_reader <- DatasetReader(py$get_platform_sdk_client_context(), dataset_id="{DATASET_ID}")

df0 <- dataset_reader$
    where(dataset_reader["timestamp"]$gt("2019-01-01 00:00:00")$
    And(dataset_reader["timestamp"]$lt("2019-12-31 23:59:59"))
)$read()

Notebooks PySpark 3

A documentação do PySpark abaixo descreve os seguintes conceitos:

Inicializando sparkSession

Todos Spark Os notebooks 2.4 exigem que você inicialize a sessão com o seguinte código padronizado.

from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

Usando o conjunto de dados %s para ler e gravar com um bloco de anotações do PySpark 3

Com a introdução do Spark 2.4, %dataset mágica personalizada é fornecida para uso no PySpark 3 (Spark 2.4) notebooks. Para obter mais detalhes sobre comandos mágicos disponíveis no kernel do IPython, visite o Documentação mágica do IPython.

Uso

%dataset {action} --datasetId {id} --dataFrame {df} --mode batch

Descrição

Um personalizado Data Science Workspace comando mágico para ler ou gravar um conjunto de dados de um PySpark bloco de anotações (Python 3 kernel).

Nome Descrição Obrigatório
{action} O tipo de ação a ser executada no conjunto de dados. Duas ações estão disponíveis: "ler" ou "gravar". Sim
--datasetId {id} Usado para fornecer a ID do conjunto de dados para leitura ou gravação. Sim
--dataFrame {df} O quadro de dados dos pandas.
  • Quando a ação é "read", {df} é a variável na qual os resultados da operação de leitura do conjunto de dados estão disponíveis (como um quadro de dados).
  • Quando a ação é "gravar", esse quadro de dados {df} é gravado no conjunto de dados.
Sim
--mode Um parâmetro adicional que altera como os dados são lidos. Os parâmetros permitidos são "batch" e "interativo". Por padrão, o modo é definido como "batch".
Recomenda-se o modo "interativo" para melhorar o desempenho da consulta em conjuntos de dados menores.
Sim
DICA

Revise as tabelas do PySpark no limites de dados do notebook seção para determinar se mode deve ser definido como interactive ou batch.

Exemplos

  • Leia o exemplo: %dataset read --datasetId 5e68141134492718af974841 --dataFrame pd0 --mode batch
  • Exemplo de gravação: %dataset write --datasetId 5e68141134492718af974842 --dataFrame pd0 --mode batch
IMPORTANTE

Armazenamento de dados em cache usando df.cache() antes de gravar os dados pode melhorar muito o desempenho do notebook. Isso pode ajudar se você estiver recebendo qualquer um dos seguintes erros:

  • Trabalho anulado devido a falha no estágio… Só é possível compactar RDDs com o mesmo número de elementos em cada partição.
  • Cliente RPC remoto desassociado e outros erros de memória.
  • Desempenho insatisfatório ao ler e gravar conjuntos de dados.

Consulte a guia de solução de problemas para obter mais informações.

Você pode gerar automaticamente os exemplos acima na compra do JupyterLab usando o seguinte método:

Selecione a guia Data icon (destacada abaixo) no menu de navegação esquerdo do JupyterLab. A variável Conjuntos de dados e Esquemas serão exibidos diretórios. Selecionar Conjuntos de dados e clique com o botão direito do mouse, em seguida, selecione a Gravar dados no notebook no menu suspenso do conjunto de dados que você deseja usar. Uma entrada de código executável é exibida na parte inferior do bloco de anotações.

  • Uso Explorar dados no Notebook para gerar uma célula de leitura.
  • Uso Gravar dados no notebook para gerar uma célula de gravação.

Criar um quadro de dados local

Para criar um quadro de dados local usando o PySpark 3, use queries SQL. Por exemplo:

date_aggregation.createOrReplaceTempView("temp_df")

df = spark.sql('''
  SELECT *
  FROM sparkdf
''')

local_df
df = spark.sql('''
  SELECT *
  FROM sparkdf
  LIMIT limit
''')
sample_df = df.sample(fraction)
DICA

Você também pode especificar uma amostra de seed opcional, como um booleano com Substituição, fração dupla ou uma seed longa.

Filtro ExperienceEvent dados

Acessar e filtrar um ExperienceEvent conjunto de dados em um notebook PySpark requer que você forneça a identidade do conjunto de dados ({DATASET_ID}), a identidade IMS de sua organização e as regras de filtro que definem um intervalo de tempo específico. Um intervalo de tempo de filtragem é definido usando a função spark.sql(), onde o parâmetro da função é uma sequência de consulta SQL.

As seguintes células filtram um ExperienceEvent aos dados existentes exclusivamente entre 1 de janeiro de 2019 e o final de 31 de dezembro de 2019.

# PySpark 3 (Spark 2.4)

from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

%dataset read --datasetId {DATASET_ID} --dataFrame df --mode batch

df.createOrReplaceTempView("event")
timepd = spark.sql("""
    SELECT *
    FROM event
    WHERE timestamp > CAST('2019-01-01 00:00:00.0' AS TIMESTAMP)
    AND timestamp < CAST('2019-12-31 23:59:59.9' AS TIMESTAMP)
""")
timepd.show()

Notebooks Scala

A documentação abaixo contém exemplos dos seguintes conceitos:

Inicializando SparkSession

Todos os blocos de anotações Scala exigem que você inicialize a sessão com o seguinte código padrão:

import org.apache.spark.sql.{ SparkSession }
val spark = SparkSession
  .builder()
  .master("local")
  .getOrCreate()

Ler um conjunto de dados

No Scala, você pode importar clientContext para obter e retornar valores da Platform, elimina a necessidade de definir variáveis como var userToken. No exemplo de Scala abaixo, clientContext é usado para obter e retornar todos os valores necessários para ler um conjunto de dados.

IMPORTANTE

Armazenamento de dados em cache usando df.cache() antes de gravar os dados pode melhorar muito o desempenho do notebook. Isso pode ajudar se você estiver recebendo qualquer um dos seguintes erros:

  • Trabalho anulado devido a falha no estágio… Só é possível compactar RDDs com o mesmo número de elementos em cada partição.
  • Cliente RPC remoto desassociado e outros erros de memória.
  • Desempenho insatisfatório ao ler e gravar conjuntos de dados.

Consulte a guia de solução de problemas para obter mais informações.

import org.apache.spark.sql.{Dataset, SparkSession}
import com.adobe.platform.token.ClientContext
val spark = SparkSession.builder().master("local").config("spark.sql.warehouse.dir", "/").getOrCreate()

val clientContext = ClientContext.getClientContext()
val df1 = spark.read.format("com.adobe.platform.query")
  .option("user-token", clientContext.getUserToken())
  .option("ims-org", clientContext.getOrgId())
  .option("api-key", clientContext.getApiKey())
  .option("service-token", clientContext.getServiceToken())
  .option("sandbox-name", clientContext.getSandboxName())
  .option("mode", "batch")
  .option("dataset-id", "5e68141134492718af974844")
  .load()

df1.printSchema()
df1.show(10)
Elemento Descrição
df1 Uma variável que representa o quadro de dados Pandas usado para ler e gravar dados.
user-token O token do usuário que é buscado automaticamente usando clientContext.getUserToken().
service-token O token de serviço que é buscado automaticamente usando clientContext.getServiceToken().
ims-org A ID da organização que é buscada automaticamente usando o clientContext.getOrgId().
api-key Sua chave de API é buscada automaticamente usando clientContext.getApiKey().
DICA

Revise as tabelas do Scala no limites de dados do notebook seção para determinar se mode deve ser definido como interactive ou batch.

Você pode gerar automaticamente o exemplo acima na compra do JupyterLab usando o seguinte método:

Selecione a guia Data icon (destacada abaixo) no menu de navegação esquerdo do JupyterLab. A variável Conjuntos de dados e Esquemas serão exibidos diretórios. Selecionar Conjuntos de dados e clique com o botão direito do mouse, em seguida, selecione a Explorar dados no Notebook no menu suspenso do conjunto de dados que você deseja usar. Uma entrada de código executável é exibida na parte inferior do bloco de anotações.
E

  • Uso Explorar dados no Notebook para gerar uma célula de leitura.
  • Uso Gravar dados no notebook para gerar uma célula de gravação.

Gravar em um conjunto de dados

No Scala, você pode importar clientContext para obter e retornar valores da Platform, elimina a necessidade de definir variáveis como var userToken. No exemplo de Scala abaixo, clientContext é usado para definir e retornar todos os valores necessários para gravar em um conjunto de dados.

IMPORTANTE

Armazenamento de dados em cache usando df.cache() antes de gravar os dados pode melhorar muito o desempenho do notebook. Isso pode ajudar se você estiver recebendo qualquer um dos seguintes erros:

  • Trabalho anulado devido a falha no estágio… Só é possível compactar RDDs com o mesmo número de elementos em cada partição.
  • Cliente RPC remoto desassociado e outros erros de memória.
  • Desempenho insatisfatório ao ler e gravar conjuntos de dados.

Consulte a guia de solução de problemas para obter mais informações.

import org.apache.spark.sql.{Dataset, SparkSession}
import com.adobe.platform.token.ClientContext
val spark = SparkSession.builder().master("local").config("spark.sql.warehouse.dir", "/").getOrCreate()

val clientContext = ClientContext.getClientContext()
df1.write.format("com.adobe.platform.query")
  .option("user-token", clientContext.getUserToken())
  .option("service-token", clientContext.getServiceToken())
  .option("ims-org", clientContext.getOrgId())
  .option("api-key", clientContext.getApiKey())
  .option("sandbox-name", clientContext.getSandboxName())
  .option("mode", "batch")
  .option("dataset-id", "5e68141134492718af974844")
  .save()
element descrição
df1 Uma variável que representa o quadro de dados Pandas usado para ler e gravar dados.
user-token O token do usuário que é buscado automaticamente usando clientContext.getUserToken().
service-token O token de serviço que é buscado automaticamente usando clientContext.getServiceToken().
ims-org A ID da organização que é buscada automaticamente usando o clientContext.getOrgId().
api-key Sua chave de API é buscada automaticamente usando clientContext.getApiKey().
DICA

Revise as tabelas do Scala no limites de dados do notebook seção para determinar se mode deve ser definido como interactive ou batch.

criar um quadro de dados local

Para criar um quadro de dados local usando o Scala, são necessárias consultas SQL. Por exemplo:

sparkdf.createOrReplaceTempView("sparkdf")

val localdf = spark.sql("SELECT * FROM sparkdf LIMIT 1)

Filtro ExperienceEvent dados

Acessar e filtrar um ExperienceEvent em um notebook Scala exige que você forneça a identidade do conjunto de dados ({DATASET_ID}), a identidade IMS de sua organização e as regras de filtro que definem um intervalo de tempo específico. Um Intervalo de tempo de filtragem é definido com o uso da função spark.sql(), onde o parâmetro da função é uma sequência de consulta SQL.

As seguintes células filtram um ExperienceEvent aos dados existentes exclusivamente entre 1 de janeiro de 2019 e o final de 31 de dezembro de 2019.

// Spark (Spark 2.4)

// Turn off extra logging
import org.apache.log4j.{Level, Logger}
Logger.getLogger("org").setLevel(Level.OFF)
Logger.getLogger("com").setLevel(Level.OFF)

import org.apache.spark.sql.{Dataset, SparkSession}
val spark = org.apache.spark.sql.SparkSession.builder().appName("Notebook")
  .master("local")
  .getOrCreate()

// Stage Exploratory
val dataSetId: String = "{DATASET_ID}"
val orgId: String = sys.env("IMS_ORG_ID")
val clientId: String = sys.env("PYDASDK_IMS_CLIENT_ID")
val userToken: String = sys.env("PYDASDK_IMS_USER_TOKEN")
val serviceToken: String = sys.env("PYDASDK_IMS_SERVICE_TOKEN")
val mode: String = "batch"

var df = spark.read.format("com.adobe.platform.query")
  .option("user-token", userToken)
  .option("ims-org", orgId)
  .option("api-key", clientId)
  .option("mode", mode)
  .option("dataset-id", dataSetId)
  .option("service-token", serviceToken)
  .load()
df.createOrReplaceTempView("event")
val timedf = spark.sql("""
    SELECT *
    FROM event
    WHERE timestamp > CAST('2019-01-01 00:00:00.0' AS TIMESTAMP)
    AND timestamp < CAST('2019-12-31 23:59:59.9' AS TIMESTAMP)
""")
timedf.show()

Próximas etapas

Esse documento abordou as diretrizes gerais para acessar conjuntos de dados usando notebooks JupyterLab. Para obter exemplos mais detalhados sobre como consultar conjuntos de dados, visite o Serviço de consulta em notebooks JupyterLab documentação. Para obter mais informações sobre como explorar e visualizar seus conjuntos de dados, visite o documento em analisar seus dados usando blocos de anotações.

Sinalizadores SQL opcionais para Query Service

Esta tabela descreve os sinalizadores SQL opcionais que podem ser usados para Query Service.

Sinalizador Descrição
-h, --help Mostrar a mensagem de ajuda e sair.
-n, --notify Alternar opção para notificar resultados da consulta.
-a, --async O uso desse sinalizador executa a consulta de forma assíncrona e pode liberar o kernel enquanto a consulta é executada. Tenha cuidado ao atribuir resultados de consulta a variáveis, pois eles podem estar indefinidos se a consulta não estiver concluída.
-d, --display O uso desse sinalizador impede que os resultados sejam exibidos.

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