Trabalhar com arquivos no Databricks

Databricks tem várias utilidades e APIs para interagir com arquivos nos seguintes locais:

  • Unity Catalog volumes

  • workspace arquivos

  • cloud armazenamento de objetos

  • Montagens de DBFS e DBFS root

  • Armazenamento efêmero anexado ao nó do driver do cluster

Este artigo contém exemplos de interação com arquivos nesses locais para as seguintes ferramentas:

  • Apache Spark

  • Spark SQL e Databricks SQL

  • Databricks utilidades do sistema de arquivos (dbutils.fs ou %fs)

  • CLI do Databricks

  • API REST Databricks

  • Comando do shell Bash (%sh)

  • NotebookA biblioteca com escopo de -instalações usando %pip

  • Pandas

  • Utilitários de processamento e gerenciamento de arquivos OSS Python

Importante

As operações de arquivo que exigem acesso aos dados do FUSE não podem acessar diretamente o armazenamento de objetos do cloud usando URIs. A Databricks recomenda o uso de volumes do Unity Catalog para configurar o acesso a esses locais para o FUSE.

Scala oferece suporte ao FUSE para volumes Unity Catalog e arquivos workspace em compute configurados com Unity Catalog e modo de acesso compartilhado. Em compute configurado com o modo de acesso de usuário único e Databricks Runtime 14.3 e acima, Scala suporta FUSE para volumes Unity Catalog e arquivos workspace, exceto para subprocessos originados de Scala, como o comando Scala "cat /Volumes/path/to/file".!!.

Spark e outros processos JVM só podem acessar volumes Unity Catalog ou arquivos workspace usando os leitores e gravadores compatíveis com Unity Catalog. Por exemplo, o senhor não pode especificar um arquivo JAR como dependência em uma configuração Spark e não pode usar a fonte de dados personalizada PySpark. Se o senhor tiver uma carga de trabalho da biblioteca JVM que precise acessar arquivos em volumes ou em arquivos workspace, copie os arquivos para o armazenamento local compute usando o comando Python ou shell, como %sh mv.. Não use o site %fs ou dbutils.fs que usa a JVM. Se um arquivo precisar estar presente durante o cluster começar, use um init script para mover o arquivo primeiro. Consulte O que são scripts de inicialização?

Preciso fornecer um esquema de URI para acessar os dados?

Os caminhos de acesso a dados em Databricks seguem um dos seguintes padrões:

  • Os caminhos no estilo URI incluem um esquema URI. Para soluções de acesso a dados nativas do Databricks, os esquemas de URI são opcionais para a maioria dos casos de uso. Ao acessar diretamente os dados no armazenamento de objetos cloud, o senhor deve fornecer o esquema URI correto para o tipo de armazenamento.

    Diagrama de caminhos URI

  • Os caminhos no estilo POSIX fornecem acesso a dados relativos à raiz do driver (/). Os caminhos no estilo POSIX nunca requerem um esquema. Você pode usar volumes do Unity Catalog ou montagens DBFS para fornecer acesso no estilo POSIX aos dados no armazenamento de objetos clouds . Muitas estruturas de ML e outros módulos OSS Python exigem FUSE e só podem usar caminhos no estilo POSIX.

    Diagrama de caminhos POSIX

Trabalhar com arquivos em volumes do Unity Catalog

Databricks recomenda o uso de volumes Unity Catalog para configurar o acesso a arquivos de dados não tabulares armazenados no armazenamento de objetos cloud. Consulte O que são volumes do Unity Catalog?

Ferramenta

Exemplo

Apache Spark

spark.read.format("json").load("/Volumes/my_catalog/my_schema/my_volume/data.json").show()

Spark SQL e Databricks SQL

SELECT * FROM csv.`/Volumes/my_catalog/my_schema/my_volume/data.csv`; LIST '/Volumes/my_catalog/my_schema/my_volume/';

Sistema de arquivos databricks russos

dbutils.fs.ls("/Volumes/my_catalog/my_schema/my_volume/") %fs ls /Volumes/my_catalog/my_schema/my_volume/

CLI do Databricks

databricks fs cp /path/to/local/file dbfs:/Volumes/my_catalog/my_schema/my_volume/

API REST Databricks

POST https://<databricks-instance>/api/2.1/jobs/create {"name": "A multitask job", "tasks": [{..."libraries": [{"jar": "/Volumes/dev/environment/libraries/logging/Logging.jar"}],},...]}

Comando shell bash

%sh curl http://<address>/text.zip -o /Volumes/my_catalog/my_schema/my_volume/tmp/text.zip

Instalações de biblioteca

%pip install /Volumes/my_catalog/my_schema/my_volume/my_library.whl

Pandas

df = pd.read_csv('/Volumes/my_catalog/my_schema/my_volume/data.csv')

OSS Python

os.listdir('/Volumes/my_catalog/my_schema/my_volume/path/to/directory')

Observação

O esquema dbfs:/ é necessário ao trabalhar com a CLI da Databricks.

Limitações de volumes

Os volumes têm as seguintes limitações:

  • Não há suporte para gravações com anexação direta ou não sequenciais (aleatórias), como a gravação de arquivos Zip e Excel. Para cargas de trabalho de apêndice direto ou de gravação aleatória, execute primeiro as operações em um disco local e, em seguida, copie os resultados para os volumes do Unity Catalog. Por exemplo:

    # python
import xlsxwriter
from shutil import copyfile

workbook = xlsxwriter.Workbook('/local_disk0/tmp/excel.xlsx')
worksheet = workbook.add_worksheet()
worksheet.write(0, 0, "Key")
worksheet.write(0, 1, "Value")
workbook.close()

copyfile('/local_disk0/tmp/excel.xlsx', '/Volumes/my_catalog/my_schema/my_volume/excel.xlsx')

  • Não há suporte para arquivos esparsos. Para copiar arquivos esparsos, use cp --sparse=never:

    $ cp sparse.file /Volumes/my_catalog/my_schema/my_volume/sparse.file
error writing '/dbfs/sparse.file': Operation not supported
$ cp --sparse=never sparse.file /Volumes/my_catalog/my_schema/my_volume/sparse.file

Trabalhar com arquivos do espaço de trabalho

Databricks workspace são os arquivos em um workspace que não são do Notebook. O senhor pode usar os arquivos workspace para armazenar e acessar dados e outros arquivos salvos no Notebook e em outros workspace ativos. Como os arquivos do site workspace têm restrições de tamanho, o site Databricks recomenda armazenar aqui apenas arquivos de dados pequenos, principalmente para desenvolvimento e testes.

Ferramenta

Exemplo

Apache Spark

spark.read.format("json").load("file:/Workspace/Users/<user-folder>/data.json").show()

Spark SQL e Databricks SQL

SELECT * FROM json.`file:/Workspace/Users/<user-folder>/file.json`;

Sistema de arquivos databricks russos

dbutils.fs.ls("file:/Workspace/Users/<user-folder>/") %fs ls file:/Workspace/Users/<user-folder>/

CLI do Databricks

databricks workspace list

API REST Databricks

POST https://<databricks-instance>/api/2.0/workspace/delete {"path": "/Workspace/Shared/code.py", "recursive": "false"}

Comando shell bash

%sh curl http://<address>/text.zip -o /Workspace/Users/<user-folder>/text.zip

Instalações de biblioteca

%pip install /Workspace/Users/<user-folder>/my_library.whl

Pandas

df = pd.read_csv('/Workspace/Users/<user-folder>/data.csv')

OSS Python

os.listdir('/Workspace/Users/<user-folder>/path/to/directory')

Observação

O esquema file:/ é necessário ao trabalhar com Databricks russas, Apache Spark ou SQL.

Para conhecer as limitações do trabalho com arquivos de espaço de trabalho, consulte Limitações.

Para onde vão os arquivos excluídos do workspace?

A exclusão de um arquivo workspace o envia para a lixeira. O senhor pode recuperar ou excluir permanentemente arquivos da lixeira usando a interface do usuário.

Consulte Excluir um objeto.

Trabalhe com arquivos no armazenamento de objetos clouds

Databricks recomenda o uso de volumes Unity Catalog para configurar o acesso seguro a arquivos no armazenamento de objetos cloud. O senhor deve configurar as permissões se optar por acessar diretamente os dados no armazenamento de objetos do cloud usando URIs. Consulte gerenciar locais externos, tabelas externas e volumes externos.

Os exemplos a seguir usam URIs para acessar dados no armazenamento de objetos clouds :

Ferramenta

Exemplo

Apache Spark

spark.read.format("json").load("gs://<bucket>/path/file.json").show()

Spark SQL e Databricks SQL

SELECT * FROM csv.`gs://<bucket>/path/file.json`; LIST 'gs://<bucket>/path';

Sistema de arquivos databricks russos

dbutils.fs.ls("gs://<bucket>/path/") %fs ls gs://<bucket>/path/

CLI do Databricks

Não suportado

API REST Databricks

Não suportado

Comando shell bash

Não suportado

Instalações de biblioteca

%pip install gs://bucket-name/path/to/library.whl

Pandas

Não suportado

OSS Python

Não suportado

Observação

Trabalhe com arquivos em montagens DBFS e DBFS root

As montagens DBFS não podem ser protegidas usando o Unity Catalog e não são mais recomendadas pela Databricks. Os dados armazenados no site DBFS root podem ser acessados por todos os usuários no site workspace. Databricks O senhor não recomenda o armazenamento de códigos ou dados confidenciais ou de produção no site DBFS root. Consulte O que é DBFS?

Ferramenta

Exemplo

Apache Spark

spark.read.format("json").load("/mnt/path/to/data.json").show()

Spark SQL e Databricks SQL

SELECT * FROM json.`/mnt/path/to/data.json`;

Sistema de arquivos databricks russos

dbutils.fs.ls("/mnt/path") %fs ls /mnt/path

CLI do Databricks

databricks fs cp dbfs:/mnt/path/to/remote/file /path/to/local/file

API REST Databricks

POST https://<host>/api/2.0/dbfs/delete --data '{ "path": "/tmp/HelloWorld.txt" }'

Comando shell bash

%sh curl http://<address>/text.zip > /dbfs/mnt/tmp/text.zip

Instalações de biblioteca

%pip install /dbfs/mnt/path/to/my_library.whl

Pandas

df = pd.read_csv('/dbfs/mnt/path/to/data.csv')

OSS Python

os.listdir('/dbfs/mnt/path/to/directory')

Observação

O esquema dbfs:/ é necessário ao trabalhar com a CLI da Databricks.

Trabalhar com arquivos em armazenamento temporário anexado ao nó do driver

O armazenamento efêmero anexado ao nó do driver é um armazenamento em bloco com acesso integrado ao caminho baseado em POSIX. Todos os dados armazenados nesse local desaparecem quando um cluster é encerrado ou reiniciado.

Ferramenta

Exemplo

Apache Spark

Não suportado

Spark SQL e Databricks SQL

Não suportado

Sistema de arquivos databricks russos

dbutils.fs.ls("file:/path") %fs ls file:/path

CLI do Databricks

Não suportado

API REST Databricks

Não suportado

Comando shell bash

%sh curl http://<address>/text.zip > /tmp/text.zip

Instalações de biblioteca

Não suportado

Pandas

df = pd.read_csv('/path/to/data.csv')

OSS Python

os.listdir('/path/to/directory')

Observação

O esquema file:/ é necessário ao trabalhar com Databricks russas.

Mova dados do armazenamento efêmero para volumes

O senhor pode querer acessar downloads de dados ou salvos em armazenamento efêmero usando Apache Spark. Como o armazenamento efêmero é anexado ao driver e o Spark é um mecanismo de processamento distribuído, nem todas as operações podem acessar diretamente os dados aqui. Suponha que o senhor precise mover dados do sistema de arquivos do driver para volumes do Unity Catalog. Nesse caso, o senhor pode copiar arquivos usando o magic comando ou o Databricks utilidades, como nos exemplos a seguir:

dbutils.fs.cp ("file:/<path>", "/Volumes/<catalog>/<schema>/<volume>/<path>")

%sh cp /<path> /Volumes/<catalog>/<schema>/<volume>/<path>

%fs cp file:/<path> /Volumes/<catalog>/<schema>/<volume>/<path>

Outros recursos

Para obter informações sobre o upload de arquivos locais ou downloads de arquivos da Internet para Databricks, consulte upload files to Databricks.