Python開発者のためのDatabricks
DatabricksPythonこのセクションでは、 言語を使用して でノートブックとジョブを開発するためのガイド、一般的なワークフローとタスクのチュートリアル、APIs 、ライブラリ、ツールへのリンクを提供します。
利用を開始するには以下の手順を踏みます。
コードのインポート: ファイルまたは Git リポジトリから独自のコードをインポートするか、以下にリストされているチュートリアルを試してください。 Databricks では、インタラクティブな Databricks ノートブックを使用して学習することをお勧めします。
クラスターでコードを実行する: 独自のクラスターを作成するか、共有クラスターを使用するためのアクセス許可があることを確認します。 ノートブックをクラスターにアタッチし、ノートブックを実行します。
その後、次の操作を実行できます。
Apache Spark を使用した大規模なデータ セットの操作
機械学習を使用して データを分析する
チュートリアル
以下のチュートリアルでは、一般的なワークフローについて学習するためのサンプル コードとノートブックを提供します。 ノートブックの例をワークスペースにインポートする手順については、「 ノートブックのインポート 」を参照してください。
データエンジニアリング
チュートリアル: Apache Spark DataFramesを使用してデータをロードおよび変換する では、データ準備とアナリティクスのためのApache Spark DataFramesについて学習するのに役立つチュートリアルが提供されています。
データサイエンスと機械学習
データの準備と分析のためのApache Spark DataFramesの使用を開始する: アナリティクス: Apache Spark DataFramesを使用してデータを読み込み、変換する
チュートリアル: Databricks 上のエンドツーエンドの ML モデル。 その他の例については、「 チュートリアル: AI と機械学習の概要 」と MLflow ガイドの クイックスタート Pythonを参照してください。
Mosaic AutoML を使用すると、独自のデータセットで機械学習モデルの開発をすぐに開始できます。 そのグラスボックス型アプローチでは、完全な機械学習ワークフローを備えたノートブックが生成され、クローン作成、変更、再実行が可能です。
Pythonノートブックでデバッグを行う
この例は、Python で デバッガー (pdb)Databricks を使用する方法を示しています。Python デバッガーを使用するには、Databricks Runtime 11.3 LTS 以上を実行している必要があります。
Databricks Runtime 12.2 LTS 以降では、 変数エクスプローラー を使用して、ノートブック UI で Python 変数の現在の値を追跡できます。 変数エクスプローラーを使用して、ブレークポイントをステップスルーするときにPython変数の値を観察できます。
注
breakpoint()
はIPythonではサポートされていないため、Databricksノートブックでは機能しません。breakpoint()
の代わりにimport pdb; pdb.set_trace()
を使うこともできます。
Python API
Databricks の外部で実行される Python コードは通常、Databricks 内で実行でき、その逆も可能です。 既存のコードがある場合は、それを Databricks にインポートするだけで開始できます。 詳細については、以下の「ノートブックおよび Databricks Git フォルダーを使用したコードの管理」を参照してください。
Databricks は、単一マシンと分散 Python ワークロードの両方を実行できます。 単一マシンコンピューティングの場合、 Python APIsとライブラリを通常どおり使用できます。たとえば、 PandasとScikit-Learn 「そのまま動作」します。 分散 Python ワークロード向けに、Databricks は PySpark と PandasAPI on Spark という 2 つの一般的な API をすぐに使用できるように提供しています。
PySpark API
PySparkは、Apache Spark の公式 Python API であり、Python と Apache Spark のパワーを組み合わせたものです。 PySpark は PandasAPI on Spark よりも柔軟性が高く、Spark SQL や構造化ストリーミング、MLlib 、GraphX などのデータサイエンスおよびエンジニアリング機能に対する広範なサポートと機能を提供します。
Pandas API on Spark
注
Koalas オープンソース プロジェクトでは、Spark で Pandas API に切り替えることを推奨しています。Spark 上の Pandas API は、 Databricks Runtime 10.0 (EoS) 以降を実行するクラスターで使用できます。 Databricks Runtime 9.1 LTS 以下を実行するクラスターの場合は、代わりに Koalas を使用します。
pandasは、データの分析や操作のためにデータサイエンティストが一般的に使用するPythonパッケージです。ただしpandasでは、ビッグデータに合わせたスケールアウトはされません。Pandas API on Sparkでは、Apache Sparkで動作するpandasと同等のAPIを提供することで、この問題を解決します。このオープンソースAPIは、pandasには詳しいがApache Sparkには詳しくないデータサイエンティストにとって理想的な選択肢になります。
ノートブックと Databricks Git フォルダーを使用してコードを管理する
Databricks ノートブックは Python をサポートしています。 これらのノートブックは、Jupyter と同様の機能を提供しますが、ビッグデータを使用した組み込み visualization、デバッグとパフォーマンス モニタリングのための Apache Spark 統合、機械学習 エクスペリメントを追跡するための MLflow 統合などの追加機能が追加されています。 ノートブックをインポートして開始します。クラスターにアクセスできるようになったら、ノートブックをクラスター にアタッチ して ノートブックを実行できます。
ヒント
ノートブックの状態を完全にリセットするには、iPython カーネルを再起動すると便利な場合があります。 Jupyter ユーザーの場合、Jupyter の "カーネルの再起動" オプションは、Databricks でのノートブックのデタッチと再アタッチに対応します。 Python ノートブックでカーネルを再起動するには、ノートブック ツール バーの コンピュート セレクター をクリックし、リスト内のアタッチされたクラスターまたは SQLウェアハウスにカーソルを合わせてサイド メニューを表示します。 [ Detach & re-attach] を選択します。 これにより、ノートブックがクラスターからデタッチされて再アタッチされ、Python プロセスが再起動されます。
Databricks Git フォルダー を使用すると、ユーザーはノートブックやその他のファイルを Git リポジトリと同期できます。 Databricks Git フォルダーは、コードのバージョン管理とコラボレーションに役立ち、Databricks へのコードの完全なリポジトリのインポート、過去のノートブック バージョンの表示、IDE 開発との統合を簡略化できます。 まず、リモート Git リポジトリをクローンします。その後、リポジトリ クローンを使用してノートブックを開くか作成し、 ノートブックをクラスターにアタッチ して、 ノートブックを実行できます。
クラスターとライブラリ
Databricks コンピュート は、単一ノード クラスターから大規模クラスターまで、あらゆるサイズのクラスターのコンピュート管理を提供します。 クラスターのハードウェアとライブラリは、必要に応じてカスタマイズできます。 data scientists は通常 、クラスターを作成するか、 既存の 共有クラスターを使用して作業を開始します。 クラスターにアクセスできるようになったら、ノートブックをクラスター にアタッチ したり、クラスターでジョブを実行したりできます。
単一ノードのみを必要とする小規模なワークロードの場合、データサイエンティストはコスト削減のために単一ノードのコンピュートを使用できます。
詳細なヒントについては、「コンピュート構成の推奨事項」を参照してください
管理者は、クラスターの作成を簡素化するため、指針となるクラスターポリシーを設定できます。
DatabricksクラスターはDatabricks Runtimeを使用します。Databricks Runtimeは、Apache Spark、Delta Lake、pandasなど、すぐに使える多くの人気ライブラリを提供しています。追加のサードパーティまたはカスタムPythonライブラリをインストールして、ノートブックやジョブで使用することもできます。
Databricks Runtimeリリースノートのバージョンと互換性のデフォルトライブラリから始めます。機械学習ワークロードには、機械学習にDatabricks Runtime を使用します。プレインストールされているライブラリの完全な一覧については、「 Databricks Runtime リリースノートのバージョンと互換性」を参照してください。
ノートブックスコープのPythonライブラリを使用して環境をカスタマイズすることができます。これにより、PyPIや他のリポジトリのライブラリを使用してノートブックやジョブ環境を変更することができます。
%pip install my_library
マジックコマンドを使用すると、現在アタッチされているクラスター内のすべてのノードにmy_library
がインストールされますが、共有クラスター上の他のワークロードには干渉しません。必要に応じて、Python以外のライブラリをクラスターライブラリとしてインストールします。
詳細については、「ライブラリ」を参照してください。
ビジュアライゼーション
Databricks Python ノートブックでは、さまざまな種類の ビジュアライゼーションが組み込まれています。 従来のビジュアライゼーションを使用することもできます。
サードパーティのライブラリを使用してデータを視覚化することもできます。一部はDatabricks Runtimeにプリインストールされていますが、カスタムライブラリをインストールすることもできます。人気のあるライブラリは以下のとおりです。
ジョブ
Python ワークロードは、Databricks でスケジュールされたジョブまたはトリガーされた ジョブ として自動化できます。 ジョブは、ノートブック、 Python スクリプト、および Python wheel ファイルを実行できます。
Databricks UI または Databricks REST API を使用してジョブを作成および更新します。
Databricks Python SDK を使用すると、プログラムでジョブを作成、編集、削除できます。
Databricks CLI には、ジョブを自動化するための便利なコマンド ライン インターフェイスが用意されています。
ヒント
ノートブックの代わりにPythonスクリプトをスケジュールするには、ジョブ作成リクエストの本文のtasks
の下にあるspark_python_task
フィールドを使用します。
機械学習
Databricks は、表形式データに対する従来の ML、コンピュータービジョンと自然言語処理のためのディープラーニング、レコメンデーションシステム、グラフアナリティクスなど、さまざまな機械学習 (ML) ワークロードをサポートしています。 Databricks での機械学習に関する一般的な情報については、「 Databricks での AI と機械学習」を参照してください。
ML アルゴリズムの場合、 Scikit-Learn、TensorFlow、Keras、PyTorch、Apache Spark MLlib、XGBoost などの一般的な Python ツールを含む、Databricks Runtime for Machine Learning にプレインストールされたライブラリを使用できます。 カスタムライブラリをインストールすることもできます。
機械学習操作 (MLOps) については、 Databricks はオープンソース ライブラリ MLflowのマネージドサービスを提供しています。 MLflow Tracking を使用すると、モデルの開発を記録し、モデルを再利用可能な形式で保存できます。 このMLflow Model Registryを使用して、本番運用に向けたモデルのプロモーションを管理および自動化できます。ジョブを使用すると 、モデルをバッチジョブおよびストリーミングジョブとしてホスティングできます。 詳細情報と例については、 を使用したML ライフサイクル管理MLflow またはMLflowPythonAPI ドキュメント を参照してください。
一般的な機械学習ワークロードの入門については、以下のページを参照してください。
scikit-learnのトレーニングとMLflowによるトラッキング:10分のチュートリアル:scikit-learnを使用したDatabricksでの機械学習
ディープラーニングモデルのトレーニング:ディープラーニング
ハイパーテスト: Hyperoptハイパーを並列化する
Graph アナリティクス: で を使用する方法GraphFramesDatabricks
IDE、開発者ツール、SDK
Databricksノートブック内でPythonコードを開発するだけでなく、PyCharm、Jupyter、Visual Studio Codeなどの統合開発環境(IDE)を使用して外部で開発することもできます。外部開発環境とDatabricksの間で作業を同期するには、いくつかのオプションがあります。
コード: Git を使用してコードを同期できます。 「Databricks Git フォルダーの Git 統合」を参照してください。
ライブラリとジョブ: ライブラリ ( Python wheel ファイルなど) を外部で作成し、 Databricksにアップロードできます。 これらのライブラリは、Databricks ノートブック内にインポートすることも、ジョブの作成に使用することもできます。 「ライブラリ」および「ワークフローのスケジュールとオーケストレーション」を参照してください。
リモート マシン実行: ローカル IDE からコードを実行して、インタラクティブな開発とテストを行うことができます。 IDE は Databricks と通信して、Databricks クラスター上で Apache Spark と大規模な計算を実行できます。 Databricks Connect を参照してください。
Databricks には、 Python SDK を含む一連の SDK が用意されており、自動化と外部ツールとの統合をサポートしています。 Databricks SDK を使用して、クラスターとライブラリ、コードとその他のワークスペース オブジェクト、ワークロードとジョブなどのリソースを管理できます。 Databricks SDK を参照してください。
IDEs、開発者ツール、SDK の詳細については、「開発者ツール」を参照してください。
追加のリソース
Databricks Academyでは、多くのトピックについて、自分のペースで進められるインストラクター主導のコースを提供しています。
Databricks Labs には、 pytest プラグイン や pylint プラグインなど、Databricks での Python 開発用のツールが用意されています。
PySpark と Pandas の間の相互運用性をサポートする機能には、次のものがあります。
Python と SQL のデータベース接続ツールには、次のものがあります。
Databricks SQL Connector for Pythonを使用すると、Pythonコードを使用してDatabricksリソースでSQLコマンドを実行できます。
pyodbc を使用すると、ローカルの Python コードから ODBC を介して Databricks レイクハウスに格納されているデータに接続できます。
Python ワークロードを Databricks に移行するための FAQ とヒントについては、Databricks ナレッジベースを参照してください