Dati accesso nei Jupyterlab notebook

Ogni kernel supportato fornisce funzionalità incorporate che consentono di leggere Platform dati da un set di dati all'interno di un notebook. Attualmente JupyterLab in Adobe Experience Platform Data Science Area di lavoro supporta notebook per Python, R, PySpark e Scala. Tuttavia, il supporto per l'impaginazione dei dati è limitato ai Python blocchi appunti e R. Questa guida è incentrata su come utilizzare i notebook JupyterLab per accesso i dati.

Introduzione

Prima di leggere questa guida, consulta la guida🔗 utente JupyterLab per un'introduzione di alto livello e il suo ruolo all'interno di JupyterLab Data Science Area di lavoro.

Limiti dei dati del notebook notebook-data-limits

Le informazioni seguenti definiscono la quantità massima di dati che è possibile leggere, il tipo di dati utilizzato e il periodo di tempo stimato necessario per la lettura dei dati.

Per Python e R, per i benchmark è stato utilizzato un server notebook configurato a 40 GB di RAM. Per i benchmark descritti di seguito sono stati utilizzati PySpark e Scala, un cluster di database configurato a 64 GB di RAM, 8 core, 2 DBU con un massimo di 4 processi di lavoro.

Le dimensioni dei dati dello schema ExperienceEvent utilizzati variavano a partire da mille (1 K) righe fino a un miliardo (1B) di righe. Tieni presente che per le metriche PySpark e Spark è stato utilizzato un intervallo di date di 10 giorni per i dati XDM.

I dati dello schema annuncio-hoc sono stati pre-elaborati utilizzando Query Service Crea Table as Select (CTAS). Questi dati variavano anche nelle dimensioni a partire da mille (1K) righe fino a un miliardo (1B) di righe.

Quando utilizzare la modalità batch rispetto alla modalità interattiva mode

Quando si leggono i set di dati con i notebook PySpark e Scala, è possibile utilizzare la modalità interattiva o batch per leggere il set di dati. L’interattività viene eseguita per ottenere risultati rapidi, mentre la modalità batch viene applicata a set di dati di grandi dimensioni.

Python limiti dati blocco appunti

Schema ExperienceEvent XDM: dovresti essere in grado di leggere un massimo di 2 milioni di righe (circa 6,1 GB di dati su disco) di dati XDM in meno di 22 minuti. L’aggiunta di righe aggiuntive può causare errori.

Schema annuncio-hoc: dovresti essere in grado di leggere un massimo di 5 milioni di righe (~ 5,6 GB di dati su disco) di dati non XDM (annuncio-hoc) in meno di 14 minuti. L'aggiunta di ulteriori righe potrebbe causare errori.

Limiti dati notebook R

Schema XDM ExperienceEvent: dovresti essere in grado di leggere un massimo di 1 milione di righe di dati XDM (3 GB di dati su disco) in meno di 13 minuti.

schema ad hoc: dovrebbe essere possibile leggere un massimo di 3 milioni di righe di dati ad hoc (293 MB di dati su disco) in circa 10 minuti.

Limiti dei dati del notebook PySpark (Python kernel): pyspark-data-limits

Schema XDM ExperienceEvent: in modalità interattiva dovresti essere in grado di leggere un massimo di 5 milioni di righe (~ 13,42 GB di dati su disco) di dati XDM in circa 20 minuti. La modalità interattiva supporta solo fino a 5 milioni di righe. Se desideri leggere set di dati più grandi, ti consigliamo di passare alla modalità batch. In modalità batch dovresti essere in grado di leggere un massimo di 500 milioni di righe (~ 1,31 TB di dati su disco) di dati XDM in circa 14 ore.

schema ad hoc: In modalità interattiva dovresti essere in grado di leggere un massimo di 5 milioni di righe (circa 5,36 GB di dati su disco) di dati non XDM in meno di 3 minuti. In modalità Batch dovresti essere in grado di leggere un massimo di 1 miliardo di righe (circa 1,05 TB di dati su disco) di dati non XDM in circa 18 minuti.

Spark (kernel Scala) limiti dei dati del notebook: scala-data-limits

Schema XDM ExperienceEvent: in modalità interattiva dovresti essere in grado di leggere un massimo di 5 milioni di righe (~ 13,42 GB di dati su disco) di dati XDM in circa 18 minuti. La modalità interattiva supporta solo fino a 5 milioni di righe. Se desideri leggere set di dati più grandi, ti consigliamo di passare alla modalità batch. In modalità batch dovresti essere in grado di leggere un massimo di 500 milioni di righe (~ 1,31 TB di dati su disco) di dati XDM in circa 14 ore.

Schema annuncio-hoc: in modalità interattiva dovresti essere in grado di leggere un massimo di 5 milioni di righe (~ 5,36 GB di dati su disco) di dati non XDM in meno di 3 minuti. In modalità batch dovresti essere in grado di leggere un massimo di 1 miliardo di righe (circa 1,05 TB di dati su disco) di dati non XDM in circa 16 minuti.

Notebook Python python-notebook

I blocchi appunti Python consentono di impaginare i dati quando si accede ai set di dati. Di seguito è illustrato il codice di esempio per la lettura dei dati con e senza impaginazione. Per ulteriori informazioni sui notebook Python iniziali disponibili, visita la JupyterLab sezione Launcher nella guida utente di JupyterLab.

La documentazione di Python riportata di seguito delinea i seguenti concetti:

Leggi da un set di dati in Python python-read-dataset

Senza impaginazione:

L'esecuzione del codice seguente leggerà l'intero set di dati. Se l'esecuzione ha esito positivo, i dati verranno salvati come frame di dati Pandas a cui fa riferimento la variabile 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()

Con impaginazione:

L’esecuzione del codice seguente leggerà i dati dal set di dati specificato. L'impaginazione viene ottenuta limitando e spostando i dati tramite le funzioni limit() e offset() rispettivamente. La limitazione dei dati si riferisce al numero massimo di punti dati da leggere, mentre la compensazione si riferisce al numero di punti dati da saltare prima di leggere i dati. Se l'operazione di lettura viene eseguita correttamente, i dati verranno salvati come frame di dati Pandas a cui fa riferimento la variabile 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()

Scrivere su un dataset in Python write-python

Per scrivere su un dataset nel notebook JupyterLab, selezionare l'icona Dati scheda (evidenziata di seguito) nel navigazione sinistro di JupyterLab. Vengono visualizzate le directory Datasets e Schemas . Selezionare Set di dati e fare clic con il pulsante destro del mouse, quindi selezionare l'opzione Scrivi dati in blocco appunti dal menu a discesa sul set di dati che si desidera utilizzare. Una voce di codice eseguibile viene visualizzata nella parte inferiore del blocco appunti.

In alternativa, è possibile copiare e incollare la seguente cella di codice. Sostituire sia {DATASET_ID} che {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')

Eseguire query sui dati utilizzando Query Service in Python query-data-python

JupyterLab su Platform consente di utilizzare SQL in un blocco appunti Python per accedere ai dati tramite Adobe Experience Platform Query Service. L'accesso ai dati può Query Service essere utile per gestire set di dati di grandi dimensioni a causa dei suoi tempi di esecuzione superiori. Tieni presente che l'interrogazione dei dati utilizzando Query Service ha un limite di tempo di elaborazione di dieci minuti.

Prima di utilizzare Query Service in JupyterLab, assicurarsi di avere una conoscenza pratica della Query Service sintassi SQL.

Per eseguire query sui dati utilizzando Query Service è necessario specificare il nome dell'destinazione dataset. È possibile generare le celle di codice necessarie individuando il set di dati desiderato utilizzando Esplora dati. Fai clic con il pulsante destro del mouse sull'elenco dei set di dati e fai clic su Esegui query sui dati nel blocco appunti per generare due celle di codice nel blocco appunti. Queste due celle sono descritte più dettagliatamente di seguito.

Per utilizzare Query Service in JupyterLab, è necessario innanzitutto creare una connessione tra il blocco appunti Python in uso e Query Service. Ciò può essere ottenuto eseguendo la prima cella generata.

qs_connect()

Nella seconda cella generata, la prima riga deve essere definita prima della query SQL. Per impostazione predefinita, la cella generata definisce una variabile facoltativa (df0) che salva i risultati della query come frame di dati Pandas.
L'argomento -c QS_CONNECTION è obbligatorio e indica al kernel di eseguire la query SQL su Query Service. Vedere l'appendice 🔗 per un elenco di argomenti aggiuntivi.

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

È possibile fare riferimento direttamente alle variabili Python all'interno di una query SQL utilizzando la sintassi in formato stringa e racchiudere le variabili tra parentesi graffe ({}), come illustrato nell'esempio seguente:

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}

Filtra dati ExperienceEvent python-filter

Per accedere e filtrare un set di dati ExperienceEvent in un blocco appunti Python, è necessario fornire l'ID del set di dati ({DATASET_ID}) insieme alle regole di filtro che definiscono un intervallo di tempo specifico utilizzando operatori logici. Quando viene definito un intervallo di tempo, qualsiasi impaginazione specificata viene ignorata e viene considerato l’intero set di dati.

Di seguito è riportato un elenco di operatori di filtro:

La cella seguente filtra un set di dati ExperienceEvent ai dati esistenti esclusivamente tra il 1° gennaio 2019 e la fine del 31 dicembre 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()

R notebook r-notebooks

R consente di impaginare i dati quando si accede ai set di dati. Di seguito è illustrato il codice di esempio per la lettura dei dati con e senza impaginazione. Per ulteriori informazioni sui notebook R iniziali disponibili, visita la JupyterLab sezione Launcher all'interno della guida utente di JupyterLab.

La documentazione R riportata di seguito illustra i seguenti concetti:

Lettura da un dataset in R r-read-dataset

Senza impaginazione:

L'esecuzione del codice seguente leggerà l'intero set di dati. Se l'esecuzione ha esito positivo, i dati verranno salvati come frame di dati Pandas a cui fa riferimento la variabile 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)

Con impaginazione:

L'esecuzione del codice seguente leggerà i dati dal set di dati specificato. L'impaginazione viene ottenuta limitando e spostando i dati tramite le funzioni limit() e offset() rispettivamente. Limitare i dati si riferisce al numero massimo di punti dati da leggere, mentre l'offset si riferisce al numero di punti dati da saltare prima della lettura dei dati. Se l'operazione di lettura viene eseguita correttamente, i dati verranno salvati come dataframe Pandas a cui fa riferimento la variabile 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()

Scrittura in un set di dati in R write-r

Per scrivere su un set di dati nel notebook JupyterLab, seleziona la scheda Icona dati (evidenziata di seguito) nell’area di navigazione a sinistra di JupyterLab. Vengono visualizzate le directory Set di dati e Schemi. Seleziona Set di dati e fai clic con il pulsante destro del mouse, quindi seleziona l'opzione Scrivi dati nel blocco appunti dal menu a discesa del set di dati che desideri utilizzare. Una voce di codice eseguibile viene visualizzata nella parte inferiore del blocco appunti.

In alternativa, è possibile copiare e incollare la seguente cella di codice:

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')

ExperienceEvent Filtra dati r-filter

Per accesso e filtrare un ExperienceEvent dataset in un notebook R, è necessario fornire l'ID del dataset ({DATASET_ID}) insieme alle regole di filtro che definiscono un intervallo di tempo specifico utilizzando operatori logici. Quando viene definito un intervallo di tempo, qualsiasi impaginazione specificata viene ignorata e viene considerato l’intero set di dati.

Di seguito è riportato un elenco di operatori di filtro:

La cella seguente filtra un ExperienceEvent set di dati in base a dati esistenti esclusivamente tra il 1° gennaio 2019 e la fine del 31 dicembre 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()

PySpark 3 notebook pyspark-notebook

La documentazione di PySpark riportata di seguito descrive i concetti seguenti:

Inizializzazione di sparkSession spark-initialize

Tutti i notebook Spark 2.4 richiedono l'inizializzazione della sessione con il seguente codice boilerplate.

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

Utilizzo di %dataset per la lettura e la scrittura con un blocco appunti di PySpark 3 magic

Con l'introduzione di Spark 2.4, viene fornita la magia personalizzata %dataset da utilizzare nei notebook PySpark 3 (Spark 2.4). Per ulteriori dettagli sui comandi magici disponibili nel kernel IPython, visita la documentazione magica di IPython.

Utilizzo

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

Descrizione

Comando magico Data Science Workspace personalizzato per la lettura o la scrittura di un set di dati da un blocco appunti PySpark (Python 3 kernel).

Esempi

È possibile generare automaticamente gli esempi di cui sopra in JupyterLab compravendita utilizzando il seguente metodo:

Seleziona l'icona Dati scheda (evidenziata di seguito) nella navigazione sinistra di JupyterLab. Vengono visualizzate le directory Datasets e Schemas . Seleziona Set di dati e fai clic con il pulsante destro del mouse, quindi seleziona l'opzione Scrivi dati nel blocco appunti dal menu a discesa del set di dati che desideri utilizzare. Nella parte inferiore del blocco appunti viene visualizzata una voce di codice eseguibile.

Creare un dataframe locale pyspark-create-dataframe

Per creare un dataframe locale utilizzando PySpark 3, utilizzare le query SQL. Ad esempio:

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)

ExperienceEvent Filtra dati pyspark-filter-experienceevent

L'accesso e il filtraggio di un ExperienceEvent set di dati in un notebook PySpark richiedono di fornire l'identità del set di dati ({DATASET_ID}), l'identità IMS dell'organizzazione e le regole di filtro che definiscono un intervallo di tempo specifico. Un intervallo di tempo di filtraggio viene definito utilizzando la funzione spark.sql(), dove il parametro della funzione è una stringa di query SQL.

Le celle seguenti filtrano un ExperienceEvent set di dati in base ai dati esistenti esclusivamente tra il 1° gennaio 2019 e la fine del 31 dicembre 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()

Quaderni Scala scala-notebook

La documentazione riportata di seguito contiene esempi relativi ai seguenti concetti:

Inizializzazione di SparkSession scala-initialize

Tutti i notebook Scala richiedono l'inizializzazione della sessione con il seguente codice standard:

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

Leggere un set di dati read-scala-dataset

In Scala è possibile importare clientContext per ottenere e restituire i valori di Platform, eliminando la necessità di definire variabili quali var userToken. Nell'esempio Scala seguente, clientContext viene utilizzato per ottenere e restituire tutti i valori richiesti necessari per la lettura di un set di dati.

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)

Puoi generare automaticamente l’esempio precedente in JupyterLab buy utilizzando il seguente metodo:

Seleziona la scheda Icona dati (evidenziata di seguito) nell’area di navigazione a sinistra di JupyterLab. Vengono visualizzate le directory Set di dati e Schemi. Selezionare Set di dati e fare clic con il pulsante destro del mouse, quindi selezionare l'opzione Esplora dati in blocco appunti dal menu a discesa sul set di dati che si desidera utilizzare. Una voce di codice eseguibile viene visualizzata nella parte inferiore del blocco appunti.
E

Scrivi in un set di dati scala-write-dataset

In Scala è possibile importare clientContext per ottenere e restituire i valori di Platform, eliminando la necessità di definire variabili quali var userToken. Nell'esempio Scala seguente, clientContext viene utilizzato per definire e restituire tutti i valori richiesti necessari per la scrittura in un set di dati.

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()

creare un dataframe locale scala-create-dataframe

Per creare un dataframe locale utilizzando Scala, sono necessarie query SQL. Ad esempio:

sparkdf.createOrReplaceTempView("sparkdf")

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

Filtra dati ExperienceEvent scala-experienceevent

Per accedere e filtrare un set di dati ExperienceEvent in un blocco appunti Scala è necessario specificare l'identità del set di dati ({DATASET_ID}), l'identità IMS dell'organizzazione e le regole di filtro che definiscono un intervallo di tempo specifico. Un intervallo di tempo di filtraggio viene definito utilizzando la funzione spark.sql(), dove il parametro della funzione è una stringa di query SQL.

Le celle seguenti filtrano un set di dati ExperienceEvent in base ai dati esistenti esclusivamente tra il 1° gennaio 2019 e la fine del 31 dicembre 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()

Passaggi successivi

Questo documento illustra le linee guida generali per l’accesso ai set di dati con i notebook JupyterLab. Per ulteriori esempi approfonditi sull'esecuzione di query sui set di dati, consulta la documentazione di Query Service nei notebook JupyterLab. Per ulteriori informazioni su come esplorare e visualizzare i set di dati, visita il documento su analisi dei dati tramite blocchi appunti.

Flag SQL facoltativi per Query Service optional-sql-flags-for-query-service

Questa tabella illustra i flag SQL facoltativi che possono essere utilizzati per Query Service.