Exemplos de fluxos em DLT

Exemplo: Gravar em uma tabela de transmissão a partir de vários tópicos do site Kafka

Os exemplos a seguir criam uma tabela de transmissão chamada kafka_target e grava nessa tabela de transmissão a partir de dois tópicos de Kafka:

Python

Python

import dlt

dlt.create_streaming_table("kafka_target")

# Kafka stream from multiple topics
@dlt.append_flow(target = "kafka_target")
def topic1():
  return (
    spark.readStream
      .format("kafka")
      .option("kafka.bootstrap.servers", "host1:port1,...")
      .option("subscribe", "topic1")
      .load()
  )

@dlt.append_flow(target = "kafka_target")
def topic2():
  return (
    spark.readStream
      .format("kafka")
      .option("kafka.bootstrap.servers", "host1:port1,...")
      .option("subscribe", "topic2")
      .load()
  )

SQL

SQL

CREATE OR REFRESH STREAMING TABLE kafka_target;

CREATE FLOW
  topic1
AS INSERT INTO
  kafka_target BY NAME
SELECT * FROM
  read_kafka(bootstrapServers => 'host1:port1,...', subscribe => 'topic1');

CREATE FLOW
  topic2
AS INSERT INTO
  kafka_target BY NAME
SELECT * FROM
  read_kafka(bootstrapServers => 'host1:port1,...', subscribe => 'topic2');

Para saber mais sobre a função de valor de tabela read_kafka() usada nas consultas SQL, consulte read_kafka na referência da linguagem SQL.

Em Python, o senhor pode criar, de forma programática, vários fluxos direcionados a uma única tabela. O exemplo a seguir mostra esse padrão para uma lista de tópicos do Kafka.

nota

Esse padrão tem os mesmos requisitos de usar um loop for para criar tabelas. O senhor deve passar explicitamente um valor Python para a função que define o fluxo. Consulte Criar tabelas em um loop for.

Python

import dlt

dlt.create_streaming_table("kafka_target")

topic_list = ["topic1", "topic2", "topic3"]

for topic_name in topic_list:

  @dlt.append_flow(target = "kafka_target", name=f"{topic_name}_flow")
  def topic_flow(topic=topic_name):
    return (
      spark.readStream
        .format("kafka")
        .option("kafka.bootstrap.servers", "host1:port1,...")
        .option("subscribe", topic)
        .load()
    )

Exemplo: execução de um backfill de dados único

Os exemplos a seguir executam uma consulta para acrescentar dados históricos a uma tabela de transmissão:

nota

Para garantir um verdadeiro preenchimento único quando a consulta de backfill fizer parte de um pipeline executado de forma agendada ou contínua, remova a consulta depois de executar o pipeline uma vez. Para acrescentar novos dados se eles chegarem no diretório de backfill, deixe a consulta no lugar.

Python

Python

import dlt

@dlt.table()
def csv_target():
  return spark.readStream
    .format("cloudFiles")
    .option("cloudFiles.format","csv")
    .load("path/to/sourceDir")

@dlt.append_flow(target = "csv_target")
def backfill():
  return spark.readStream
    .format("cloudFiles")
    .option("cloudFiles.format","csv")
    .load("path/to/backfill/data/dir")

SQL

SQL

CREATE OR REFRESH STREAMING TABLE csv_target
AS SELECT * FROM
  STREAM read_files(
    "path/to/sourceDir",
    format => "csv"
  );

CREATE FLOW
  backfill
AS INSERT INTO
  csv_target BY NAME
SELECT * FROM
  STREAM read_files(
    "path/to/backfill/data/dir",
    format => "csv"
  );

Exemplo: use o processamento de fluxo de acréscimo em vez de UNION

Em vez de usar uma consulta com uma cláusula UNION, o senhor pode usar consultas de fluxo de acréscimo para combinar várias fontes e gravar em uma única tabela de transmissão. O uso de consultas de fluxo de acréscimo em vez de UNION permite que o senhor faça acréscimos em uma tabela de transmissão de várias fontes sem executar um refreshcompleto.

O exemplo de Python a seguir inclui uma consulta que combina várias fontes de dados com uma cláusula UNION:

Python

@dlt.create_table(name="raw_orders")
def unioned_raw_orders():
  raw_orders_us =
    spark.readStream
      .format("cloudFiles")
      .option("cloudFiles.format", "csv")
      .load("/path/to/orders/us")

  raw_orders_eu =
    spark.readStream
      .format("cloudFiles")
      .option("cloudFiles.format", "csv")
      .load("/path/to/orders/eu")

  return raw_orders_us.union(raw_orders_eu)

Os exemplos a seguir substituem a consulta UNION por consultas de fluxo de acréscimo:

Python

Python

dlt.create_streaming_table("raw_orders")

@dlt.append_flow(target="raw_orders")
def raw_oders_us():
  return spark.readStream
    .format("cloudFiles")
    .option("cloudFiles.format", "csv")
    .load("/path/to/orders/us")

@dlt.append_flow(target="raw_orders")
def raw_orders_eu():
  return spark.readStream
    .format("cloudFiles")
    .option("cloudFiles.format", "csv")
    .load("/path/to/orders/eu")

# Additional flows can be added without the full refresh that a UNION query would require:
@dlt.append_flow(target="raw_orders")
def raw_orders_apac():
  return spark.readStream
    .format("cloudFiles")
    .option("cloudFiles.format", "csv")
    .load("/path/to/orders/apac")

SQL

SQL

CREATE OR REFRESH STREAMING TABLE STREAM(raw_orders);

CREATE FLOW
  raw_orders_us
AS INSERT INTO
  raw_orders BY NAME
SELECT * FROM
  STREAM read_files(
    "/path/to/orders/us",
    format => "csv"
  );

CREATE FLOW
  raw_orders_eu
AS INSERT INTO
  raw_orders BY NAME
SELECT * FROM
  STREAM read_files(
    "/path/to/orders/eu",
    format => "csv"
  );

-- Additional flows can be added without the full refresh that a UNION query would require:
CREATE FLOW
  raw_orders_apac
AS INSERT INTO
  raw_orders BY NAME
SELECT * FROM
  STREAM read_files(
    "/path/to/orders/apac",
    format => "csv"
  );