LakeFlow Spark Pipeline declarativo Referência da linguagem Python

Esta seção contém detalhes sobre a interface de programação Python do pipeline declarativo Spark (SDP) LakeFlow .

• Para informações conceituais e uma visão geral do uso Python para pipelines, consulte Desenvolver código pipeline com Python.
• Para obter informações sobre SQL , consulte a referência da linguagem SQL de pipeline.
• Para obter detalhes específicos sobre a configuração do Auto Loader, consulte O que é o Auto Loader?.

pipelines Visão geral do módulo

As funções Python do pipeline declarativo LakeFlow Spark são definidas no módulo pyspark.pipelines (importado como dp). Seu pipeline implementado com a API Python deve importar este módulo:

Python

from pyspark import pipelines as dp

nota

O módulo pipeline só está disponível no contexto de um pipeline. Não está disponível em Python executado fora do pipeline. Para obter mais informações sobre como editar código pipeline , consulte Desenvolver e depurar pipeline ETL com o LakeFlow Pipelines Editor.

PipelineApache Spark™

Apache Spark inclui um pipeline declarativo a partir do Spark 4.1, disponível por meio do módulo pyspark.pipelines . O Databricks Runtime estende esses recursos de código aberto com APIs e integrações adicionais para uso em produção.

Código escrito com o módulo código aberto pipelines execução sem modificação no Databricks. Os seguintes recursos não fazem parte do Apache Spark:

• dp.create_auto_cdc_flow
• dp.create_auto_cdc_from_snapshot_flow
• @dp.expect(...)
• @dp.temporary_view

O módulo pipelines era anteriormente chamado de dlt no Databricks. Para detalhes e mais informações sobre as diferenças em relação ao Apache Spark, consulte O que aconteceu com @dlt?.

Funções para definições dataset

O pipeline utiliza decoradores Python para definir conjuntos de dados, como visualizações materializadas e tabelas de transmissão. Consulte Funções para definir o conjunto de dados.

Referência de API

• fluxo_de_acréscimo
• criar_fluxo_automático_cdc
• criar_auto_cdc_a_partir_do_fluxo_de_instantâneo
• criar_pia
• criar_tabela_de_streaming
• Expectativas
• visualização_materializada
• tabela
• visualização_temporária

Considerações para o pipeline Python

Os seguintes pontos são importantes a serem considerados ao implementar um pipeline com a interface Python LakeFlow Spark Declarative Pipeline (SDP):

• O SDP avalia o código que define um pipeline várias vezes durante o planejamento e a execução do pipeline. As funções Python que definem um conjunto de dados devem incluir apenas o código necessário para definir a tabela ou view. A inclusão de lógica arbitrária Python nas definições dataset pode levar a comportamentos inesperados.
• Não tente implementar lógica de monitoramento personalizada nas definições do seu dataset . Consulte Definir monitoramento personalizado de pipeline com ganchos de evento.
• A função usada para definir um dataset deve retornar um Spark DataFrame. Não inclua lógica nas definições do seu dataset que não esteja relacionada a um DataFrame retornado.
• Nunca utilize métodos que salvam ou gravam em arquivos ou tabelas como parte do código do seu dataset pipeline .

Exemplos de operações do Apache Spark que nunca devem ser usadas em código de pipeline:

• collect()
• count()
• toPandas()
• save()
• saveAsTable()
• start()
• toTable()

O que aconteceu com @dlt?

Anteriormente, o Databricks usava o módulo dlt para dar suporte à funcionalidade de pipeline. O módulo dlt foi substituído pelo módulo pyspark.pipelines . Você ainda pode usar dlt, mas o Databricks recomenda o uso de pipelines.

Diferenças entre DLT, SDP e Apache Spark

A tabela a seguir mostra as diferenças de sintaxe e funcionalidade entre DLT, pipeline declarativo LakeFlow Spark e pipeline declarativo Apache Spark .

Área	sintaxe DLT	Sintaxe SDP (LakeFlow e Apache, quando aplicável)	Disponível no Apache Spark
Importações	import dlt	from pyspark import pipelines (as dp, opcionalmente)	Sim
Tabela de transmissão	@dlt.table com um dataframe de jogos	@dp.table	Sim
Visualização materializada	@dlt.table com um dataframe de lotes	@dp.materialized_view	Sim
View	@dlt.view	@dp.temporary_view	Sim
Fluxo de anexação	@dlt.append_flow	@dp.append_flow	Sim
SQL – show	CREATE STREAMING TABLE ...	CREATE STREAMING TABLE ...	Sim
SQL – materializado	CREATE MATERIALIZED VIEW ...	CREATE MATERIALIZED VIEW ...	Sim
SQL – fluxo	CREATE FLOW ...	CREATE FLOW ...	Sim
Registro de eventos	spark.read.table("event_log")	spark.read.table("event_log")	Não
Aplicar alterações (CDC)	dlt.apply_changes(...)	dp.create_auto_cdc_flow(...)	Não
Expectativas	@dlt.expect(...)	dp.expect(...)	Não
Modo contínuo	Configuração de pipeline com gatilho contínuo	(mesmo)	Não
Afundar	@dlt.create_sink(...)	dp.create_sink(...)	Sim