Exemplos de código para Databricks Connect for Scala

Observação

Este artigo aborda o Databricks Connect para Databricks Runtime 13.3 LTS e acima.

Este artigo fornece exemplos de código que usam o Databricks Connect para Scala. O Databricks Connect permite conectar IDEs populares, servidores Notebook e aplicativos personalizados a clusters Databricks. Consulte O que é o Databricks Connect?. Para a versão Python destes artigos, consulte Exemplos de código para Databricks Connect for Python.

Observação

Antes de começar a usar o Databricks Connect, você deve configurar o cliente Databricks Connect.

O Databricks fornece vários exemplos de aplicativos adicionais que mostram como usar o Databricks Connect. Veja os exemplos de aplicativos para repositórios do Databricks Connect no GitHub, especificamente:

• Um aplicativo ETL simples

• Visualizações de gráficos com JFreeChart

O senhor também pode usar os seguintes exemplos de código mais simples para experimentar o Databricks Connect. Esses exemplos pressupõem que o senhor esteja usando a autenticação default para a configuração do cliente Databricks Connect.

Este exemplo de código simples query a tabela especificada e mostra as primeiras 5 linhas da tabela especificada. Para usar uma tabela diferente, ajuste a chamada para spark.read.table.

import com.databricks.connect.DatabricksSession
import org.apache.spark.sql.SparkSession

object Main {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = DatabricksSession.builder().getOrCreate()
    val df = spark.read.table("samples.nyctaxi.trips")
    df.limit(5).show()
  }
}

Este exemplo de código mais longo faz o seguinte:

1. Cria um DataFrame na memória.

2. Cria uma tabela com o nome zzz_demo_temps_table no esquema default . Se a tabela com este nome já existir, a tabela será excluída primeiro. Para usar um esquema ou tabela diferente, ajuste as chamadas para spark.sql, temps.write.saveAsTable ou ambos.

3. Salva o conteúdo do DataFrame na tabela.

4. executar uma query SELECT no conteúdo da tabela.

5. Mostra o resultado da query .

6. Exclui a tabela.

import com.databricks.connect.DatabricksSession
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.types._
import java.time.LocalDate

object Main {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = DatabricksSession.builder().getOrCreate()

    // Create a Spark DataFrame consisting of high and low temperatures
    // by airport code and date.
    val schema = StructType(
      Seq(
        StructField("AirportCode", StringType, false),
        StructField("Date", DateType, false),
        StructField("TempHighF", IntegerType, false),
        StructField("TempLowF", IntegerType, false)
      )
    )

    val data = Seq(
      ( "BLI", LocalDate.of(2021, 4, 3), 52, 43 ),
      ( "BLI", LocalDate.of(2021, 4, 2), 50, 38),
      ( "BLI", LocalDate.of(2021, 4, 1), 52, 41),
      ( "PDX", LocalDate.of(2021, 4, 3), 64, 45),
      ( "PDX", LocalDate.of(2021, 4, 2), 61, 41),
      ( "PDX", LocalDate.of(2021, 4, 1), 66, 39),
      ( "SEA", LocalDate.of(2021, 4, 3), 57, 43),
      ( "SEA", LocalDate.of(2021, 4, 2), 54, 39),
      ( "SEA", LocalDate.of(2021, 4, 1), 56, 41)
    )

    val temps = spark.createDataFrame(data).toDF(schema.fieldNames: _*)

    // 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.
    val 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")
  }
}

Observação

O exemplo a seguir descreve como usar a classe SparkSession nos casos em que a classe DatabricksSession no Databricks Connect não está disponível.

Este exemplo consulta a tabela especificada e retorna as primeiras 5 linhas. Este exemplo usa a variável de ambiente SPARK_REMOTE para autenticação.

import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}

object Main {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    getTaxis(getSpark()).show(5)
  }

  private def getSpark(): SparkSession = {
    SparkSession.builder().getOrCreate()
  }

  private def getTaxis(spark: SparkSession): DataFrame = {
    spark.read.table("samples.nyctaxi.trips")
  }
}