Databricks Connect for Pythonのコード例

注

この記事では、Databricks Runtime 13.3 LTS 以降の Databricks Connect について説明します。

この記事では、Databricks Connect for Python を使用するコード例を示します。 Databricks Connect を使用すると、一般的な IDE、ノートブックサーバー、およびカスタムアプリケーションを Databricks クラスターに接続できます。「Databricks Connect とは」を参照してください。この記事の Scala バージョンについては、「 Databricks Connect for Scala のコード例」を参照してください。

注

Databricks Connectの使用を開始する前に、Databricks Connect クライアントをセットアップする必要があります。

Databricks には、Databricks Connect の使用方法を示す追加のサンプルアプリケーションがいくつか用意されています。具体的には、GitHub の Databricks Connect リポジトリのサンプルアプリケーションを参照してください。

次の簡単なコード例を使用して、エクスペリメントを Databricks Connectで行うこともできます。これらの例では、 Databricks Connect クライアントのセットアップにデフォルト認証を使用していることを前提としています。

この簡単なコード例では、指定したテーブルをクエリーし、指定したテーブルの最初の 5 行を表示します。別のテーブルを使用するには、コールを spark.read.tableに調整します。

from databricks.connect import DatabricksSession

spark = DatabricksSession.builder.getOrCreate()

df = spark.read.table("samples.nyctaxi.trips")
df.show(5)

この長いコード例では、次の処理を行います。

メモリ内 DataFrameを作成します。
default スキーマ内に zzz_demo_temps_table という名前のテーブルを作成します。この名前のテーブルが既に存在する場合は、最初にテーブルが削除されます。別のスキーマまたはテーブルを使用するには、呼び出しを spark.sql、 temps.write.saveAsTable、またはその両方に調整します。
DataFrameの内容をテーブルに保存します。
テーブルの内容に対して SELECT クエリーを実行します。
クエリーの結果を表示します。
テーブルを削除します。

from databricks.connect import DatabricksSession
from pyspark.sql.types import *
from datetime import date

spark = DatabricksSession.builder.getOrCreate()

# Create a Spark DataFrame consisting of high and low temperatures
# by airport code and date.
schema = StructType([
  StructField('AirportCode', StringType(), False),
  StructField('Date', DateType(), False),
  StructField('TempHighF', IntegerType(), False),
  StructField('TempLowF', IntegerType(), False)
])

data = [
  [ 'BLI', date(2021, 4, 3), 52, 43],
  [ 'BLI', date(2021, 4, 2), 50, 38],
  [ 'BLI', date(2021, 4, 1), 52, 41],
  [ 'PDX', date(2021, 4, 3), 64, 45],
  [ 'PDX', date(2021, 4, 2), 61, 41],
  [ 'PDX', date(2021, 4, 1), 66, 39],
  [ 'SEA', date(2021, 4, 3), 57, 43],
  [ 'SEA', date(2021, 4, 2), 54, 39],
  [ 'SEA', date(2021, 4, 1), 56, 41]
]

temps = spark.createDataFrame(data, schema)

# Create a table on the Databricks cluster and then fill
# the table with the DataFrame's contents.
# If the table already exists from a previous run,
# delete it first.
spark.sql('USE default')
spark.sql('DROP TABLE IF EXISTS zzz_demo_temps_table')
temps.write.saveAsTable('zzz_demo_temps_table')

# Query the table on the Databricks cluster, returning rows
# where the airport code is not BLI and the date is later
# than 2021-04-01. Group the results and order by high
# temperature in descending order.
df_temps = spark.sql("SELECT * FROM zzz_demo_temps_table " \
  "WHERE AirportCode != 'BLI' AND Date > '2021-04-01' " \
  "GROUP BY AirportCode, Date, TempHighF, TempLowF " \
  "ORDER BY TempHighF DESC")
df_temps.show()

# Results:
#
# +-----------+----------+---------+--------+
# |AirportCode|      Date|TempHighF|TempLowF|
# +-----------+----------+---------+--------+
# |        PDX|2021-04-03|       64|      45|
# |        PDX|2021-04-02|       61|      41|
# |        SEA|2021-04-03|       57|      43|
# |        SEA|2021-04-02|       54|      39|
# +-----------+----------+---------+--------+

# Clean up by deleting the table from the Databricks cluster.
spark.sql('DROP TABLE zzz_demo_temps_table')

注

次の例では、 DatabricksSessionクラスが使用できない環境で Databricks Connect for Databricks Runtime 13.3 LTS 以降の間で移植可能なコードを作成する方法を説明します。

次の例では、DatabricksSession クラスを使用するか、DatabricksSession クラスが使用できない場合は SparkSession クラスを使用して、指定したテーブルをクエリし、最初の 5 行を返します。この例では、認証にSPARK_REMOTE環境変数を使用します。

from pyspark.sql import SparkSession, DataFrame

def get_spark() -> SparkSession:
  try:
    from databricks.connect import DatabricksSession
    return DatabricksSession.builder.getOrCreate()
  except ImportError:
    return SparkSession.builder.getOrCreate()

def get_taxis(spark: SparkSession) -> DataFrame:
  return spark.read.table("samples.nyctaxi.trips")

get_taxis(get_spark()).show(5)