使用 Azure Databricks 执行 ETL（提取、转换和加载数据）操作。将数据从 Azure Data Lake Storage Gen2 提取到 Azure Databricks 中，在 Azure Databricks 中对数据运行转换操作，然后将转换的数据加载到 Azure Synapse Analytics 中。

本教程中的步骤使用 Azure Databricks 的 Azure Synapse 连接器将数据传输到 Azure Databricks。而此连接器又使用 Azure Blob 存储来临时存储在 Azure Databricks 群集和 Azure Synapse 之间传输的数据。

下图演示了应用程序流：

本教程涵盖以下任务：

创建 Azure Databricks 服务。
在 Azure Databricks 中创建 Spark 群集。
在 Data Lake Storage Gen2 帐户中创建文件系统。
上传示例数据到 Azure Data Lake Storage Gen2 帐户。
创建服务主体。
从 Azure Data Lake Storage Gen2 帐户中提取数据。
在 Azure Databricks 中转换数据。
将数据加载到 Azure Synapse 中

创建DataLake测试账户

Azure Data Lake 存储 Gen2](Azure Data Lake Storage Gen2 Introduction | Microsoft Docs) (也称为 ADLS Gen2) 是一种用于大数据分析的下一代 Data Lake解决方案。 Azure Data Lake 存储 Gen2 使用低成本分层存储、高可用性和灾难恢复功能，生成 Azure Data Lake 存储 Gen1 功能文件系统语义、文件级安全性和缩放到 — Azure Blob 存储。 — Azure Blob File System (ABFS) 驱动程序提供 ADLS Gen2 存储的接口。 Databricks Runtime 中包含的 ABFS 驱动程序支持 Azure Blob 存储上的标准文件系统语义。

portal上选择存储账户，创建过程如下

ADLS Gen2 访问

对于生产和多用户方案，有多种身份验证方法可用于从 Azure Databricks 访问 ADLS Gen2 存储。根据要求选择方法：
- 若要根据每个用户的权限ADLS Gen2工作区用户访问 Azure Data Lake 存储
- 若要为多个工作区用户提供对一组常用文件夹或文件的访问权限，请参阅配合使用 OAuth 2.0 和 Azure 服务主体来访问 Azure Data Lake Storage Gen2。
- 若要精细控制对存储资源的访问，请参阅使用 SAS 令牌提供程序直接访问 Azure Data Lake Storage Gen2，定义自定义访问策略。

从 Azure 存储帐户获取访问密钥。

创建 Azure Key Vault

可以使用Key Vault保存密钥

将 Azure 访问密钥添加到 Azure 密钥保管库

使用 Azure 服务主体运行作业

作业提供了一种非交互式的方式来运行 Azure Databricks 群集中的应用程序，例如，ETL 作业或应按计划运行的数据分析任务。通常，这些作业以创建它们的用户身份运行，但这可能有一些限制：

创建并运行作业取决于具有适当权限的用户。
只有创建作业的用户才能访问作业。
用户可能已从 Azure Databricks 工作区中删除。

使用服务帐户（与应用程序而不是特定用户关联的帐户）是解决这些限制的常用方法。在 Azure 中，可使用 Azure Active Directory (Azure AD) 应用程序和服务主体来创建服务帐户。

这一点非常重要，尤其是服务主体控制对存储在 Azure Data Lake Storage Gen2 帐户中的数据的访问时。使用这些服务主体运行作业允许作业访问存储帐户中的数据，并提供对数据访问范围的控制。

下面进行创建 Azure AD 应用程序和服务主体，并使该服务主体成为作业的所有者。向不拥有作业的其他组授予作业运行权限：

在 Azure Active Directory 中创建服务主体

在门户中搜索应用注册

完成

创建客户端密码

选择证书和密码-新建客户端密码

此密钥之后不能查看，一定要保存好，作为之后使用，

Azure Databricks 中创建个人访问令牌 (PAT)

在 Azure Databricks 中创建个人访问令牌 (PAT) ，可使用 PAT 对 Databricks REST API 进行身份验证。

你将使用 Azure Databricks 个人访问令牌 (PAT) 对 Databricks REST API 进行身份验证。创建可用于发出 API 请求的 PAT：
1. 转到 Azure Databricks 工作区。
2. 单击屏幕右上角的用户图标，然后单击“用户设置”。
3. 单击 "访问令牌" "生成新令牌"。
4. 复制并保存令牌值。

使用 Databricks SCIM API 将服务主体作为非管理用户添加到 Azure Databricks。

curl -X POST "https://adb-7535626322818590.10.azuredatabricks.net/api/2.0/preview/scim/v2/ServicePrincipals" \--header "Content-Type: application/scim+json" \--header "Authorization: Bearer dapi2c58adc761db573f34b6f356761a933c" \--data-raw "{"schemas":["urn:ietf:params:scim:schemas:core:2.0:ServicePrincipal"],"applicationId":"eb603b71-6def-44bb-b660-d4ea67fe33c4","displayName": "test-sp","entitlements":[{"value":"allow-cluster-create"}]}"

以上代码在windows 下执行会报错，需要把单引号改为双引号，把"" 改为 “^”，data-raw 参属下也不行，可以使用@data 把参数写成json读取。如下图

在 Azure Databricks 中创建 Azure Key Vault 支持的机密范围。

访问：类似这样地址：：https://<databrick url>/?o=7535626322818590#secrets/createScope
授予服务主体对机密范围的读取权限。
```
curl -X POST 'https://<per-workspace-url/api/2.0/secrets/acls/put' \--header 'Authorization: Bearer <personal-access-token>' \--header 'Content-Type: application/json' \--data-raw '{"scope": "<scope-name>","principal": "<application-id>","permission": "READ"}'curl -X POST "https://adb-7535626322818590.10.azuredatabricks.net/api/2.0/secrets/acls/put"  --header "Authorization: Bearer dapi2c58adc761db573f34b6f356761a933c" --header "Content-Type: application/json"  --data @create1.json
```
测试作业

在 Azure Databricks 中创建一个作业，并将该作业群集配置为从机密范围读取机密。
1. 转到 Azure Databricks 登录页并选择“创建空白笔记本”。为笔记本命名，然后选择“SQL”作为默认语言。
2. 在笔记本的第一个单元格中输入 SELECT 1。这是一个简单的命令，如果成功，只显示 1。如果你已授予服务主体对 Azure Data Lake Storage Gen 2 中特定文件或路径的访问权限，则可以改为从这些路径读取。
3. 转到“作业”并单击“+ 创建作业”按钮。为作业命名，单击“选择笔记本”，然后选择刚刚创建的笔记本。
4. 单击群集信息旁边的“编辑”。
5. 在“配置群集”页面上，单击“高级选项” 。
6. 在“Spark”选项卡上，输入以下 Spark 配置：

fs.azure.account.auth.type.acmeadls.dfs.core.windows.net OAuth
fs.azure.account.oauth.provider.type.acmeadls.dfs.core.windows.net org.apache.hadoop.fs.azurebfs.oauth2.ClientCredsTokenProvider
fs.azure.account.oauth2.client.id.acmeadls.dfs.core.windows.net <application-id>
fs.azure.account.oauth2.client.secret.acmeadls.dfs.core.windows.net {{secrets/<secret-scope-name>/<secret-name>}}
fs.azure.account.oauth2.client.endpoint.acmeadls.dfs.core.windows.net https://login.microsoftonline.com/<directory-id>/oauth2/token

-----


fs.azure.account.auth.type.acmeadls.dfs.core.windows.net OAuth
fs.azure.account.oauth.provider.type.acmeadls.dfs.core.windows.net org.apache.hadoop.fs.azurebfs.oauth2.ClientCredsTokenProvider
fs.azure.account.oauth2.client.id.acmeadls.dfs.core.windows.net  eb603b71-6def-44bb-b660-d4ea67fe33c4
fs.azure.account.oauth2.client.secret.acmeadls.dfs.core.windows.net {{secrets/maxscope/acme-sp-secret}}
fs.azure.account.oauth2.client.endpoint.acmeadls.dfs.core.windows.net https://login.microsoftonline.com/75d1575e-746b-46a1-9faf-e571b4af6eda/oauth2/token


将 <secret-scope-name> 替换为包含客户端机密的 Azure Databricks 机密范围的名称。 maxscope
将 <application-id> 替换为 Azure AD 应用程序注册的 Application (client) ID。  eb603b71-6def-44bb-b660-d4ea67fe33c4
将 <secret-name> 替换为与机密范围中的客户端机密值关联的名称。acme-sp-secret
将 <directory-id> 替换为 Azure AD 应用程序注册的 Directory (tenant) ID。 75d1575e-746b-46a1-9faf-e571b4af6eda

将作业的所有权转移给服务主体。

curl -X PUT 'https://<per-workspace-url>/api/2.0/permissions/jobs/<job-id>' \--header 'Authorization: Bearer <personal-access-token>' \--header 'Content-Type: application/json' \--data-raw '{"access_control_list": [{"service_principal_name": "<application-id>","permission_level": "IS_OWNER"},{"group_name": "admins","permission_level": "CAN_MANAGE"}]}'替换 <per-workspace-url> 为 Azure Databricks 工作区的唯一 <per-workspace-url> 。
使用 Azure Databricks 个人访问令牌替换 <personal-access-token>。
将 <application-id> 替换为 Azure AD 应用程序注册的 Application (client) ID。



该作业还需要对笔记本的读取权限。 运行以下命令以授予所需的权限：


curl -X PUT 'https://<per-workspace-url>/api/2.0/permissions/notebooks/<notebook-id>' \--header 'Authorization: Bearer <personal-access-token>' \--header 'Content-Type: application/json' \--data-raw '{"access_control_list": [{"service_principal_name": "<application-id>","permission_level": "CAN_READ"}]}'替换 <per-workspace-url> 为 Azure Databricks 工作区的唯一 <per-workspace-url> 。
将 <notebook-id> 替换为与作业关联的笔记本的 ID。 若要查找 ID，请转到 Azure Databricks 工作区中的笔记本，并在笔记本的 URL 中查找 notebook/ 后面的数字 ID。
使用 Azure Databricks 个人访问令牌替换 <personal-access-token>。
将 <application-id> 替换为 Azure AD 应用程序注册的 Application (client) ID。

curl -X PUT "https://adb-7535626322818590.10.azuredatabricks.net/api/2.0/permissions/jobs/731458451210876" ^--header "Authorization: Bearer dapi2c58adc761db573f34b6f356761a933c" ^--header "Content-Type: application/json" ^--data @create2.jsoncurl -X PUT "https://adb-7535626322818590.10.azuredatabricks.net/api/2.0/permissions/notebooks/861292323730779" ^--header "Authorization: Bearer dapi2c58adc761db573f34b6f356761a933c"  ^--header "Content-Type: application/json" ^--data @create3.json

通过将作业作为服务主体运行来测试该作业。

使用服务主体运行作业的方式与使用用户身份运行作业的方式相同，无论是通过 UI、API 还是 CLI。使用 Azure Databricks UI 测试作业：

转到 Azure Databricks UI 中的“作业”并选择作业。
单击 “立即运行” 。

如果一切正常运行，你将看到作业的状态为“成功”。可在 UI 中选择作业以验证输出：

ETL过程测试

1、打开DataBricks工作区，创建notebook，输入下面的代码进行设置

val appID = "<appID>"
val secret = "<secret>"
val tenantID = "<tenant-id>"

spark.conf.set("fs.azure.account.auth.type", "OAuth")
spark.conf.set("fs.azure.account.oauth.provider.type", "org.apache.hadoop.fs.azurebfs.oauth2.ClientCredsTokenProvider")
spark.conf.set("fs.azure.account.oauth2.client.id", "<appID>")
spark.conf.set("fs.azure.account.oauth2.client.secret", "<secret>")
spark.conf.set("fs.azure.account.oauth2.client.endpoint", "https://login.microsoftonline.com/<tenant-id>/oauth2/token")
spark.conf.set("fs.azure.createRemoteFileSystemDuringInitialization", "true")
---

val storageAccountName = "<storage-account-name>"
val appID = "<app-id>"
val secret = "<secret>"
val fileSystemName = "<file-system-name>"
val tenantID = "<tenant-id>"

spark.conf.set("fs.azure.account.auth.type." + storageAccountName + ".dfs.core.windows.net", "OAuth")
spark.conf.set("fs.azure.account.oauth.provider.type." + storageAccountName + ".dfs.core.windows.net", "org.apache.hadoop.fs.azurebfs.oauth2.ClientCredsTokenProvider")
spark.conf.set("fs.azure.account.oauth2.client.id." + storageAccountName + ".dfs.core.windows.net", "" + appID + "")
spark.conf.set("fs.azure.account.oauth2.client.secret." + storageAccountName + ".dfs.core.windows.net", "" + secret + "")
spark.conf.set("fs.azure.account.oauth2.client.endpoint." + storageAccountName + ".dfs.core.windows.net", "https://login.microsoftonline.com/" + tenantID + "/oauth2/token")
spark.conf.set("fs.azure.createRemoteFileSystemDuringInitialization", "true")
dbutils.fs.ls("abfss://" + fileSystemName  + "@" + storageAccountName + ".dfs.core.windows.net/")
spark.conf.set("fs.azure.createRemoteFileSystemDuringInitialization", "false")
--
%sh wget -P /tmp https://raw.githubusercontent.com/Azure/usql/master/Examples/Samples/Data/json/radiowebsite/small_radio_json.json

下载数据

如图运行后：

将示例数据引入 Azure Data Lake Storage Gen2 帐户

%sh wget -P /tmp https://raw.githubusercontent.com/Azure/usql/master/Examples/Samples/Data/json/radiowebsite/small_radio_json.json




dbutils.fs.cp("file:///tmp/small_radio_json.json", "abfss://" + fileSystemName + "@" + storageAccountName + ".dfs.core.windows.net/")

从 Azure Data Lake Storage Gen2 帐户中提取数据

---获取数据
val df = spark.read.json("abfss://" + fileSystemName + "@" + storageAccountName + ".dfs.core.windows.net/small_radio_json.json")
df.show()

---获取数据列
val specificColumnsDf = df.select("firstname", "lastname", "gender", "location", "level")
specificColumnsDf.show()

---更改列名
val renamedColumnsDF = specificColumnsDf.withColumnRenamed("level", "subscription_type")
renamedColumnsDF.show()

加载数据到Azure Synapse

由于需要临时存储，输入下面配置。

val blobStorage = "maxtestdatalake.blob.core.windows.net"
val blobContainer = "temp"
val blobAccessKey =  "I3db2DV2qMGj2IDgLwbp/d7a9esxAjTF3GxM0T2Tbv/ssirP9NntHTdzFCohSlmIxhEaiRcq5BXJC1lO5/aQiQ=="


---设置
val tempDir = "wasbs://" + blobContainer + "@" + blobStorage +"/tempDirs"

val acntInfo = "fs.azure.account.key."+ blobStorage
sc.hadoopConfiguration.set(acntInfo, blobAccessKey)

---数据库配置
//Azure Synapse related settings
val dwDatabase = "maxsqlpools"
val dwServer = "maxsqlpools.database.windows.net"
val dwUser = "max"
val dwPass = ""
val dwJdbcPort =  "1433"
val dwJdbcExtraOptions = "encrypt=true;trustServerCertificate=true;hostNameInCertificate=*.database.windows.net;loginTimeout=30;"
val sqlDwUrl = "jdbc:sqlserver://" + dwServer + ":" + dwJdbcPort + ";database=" + dwDatabase + ";user=" + dwUser+";password=" + dwPass + ";$dwJdbcExtraOptions"
val sqlDwUrlSmall = "jdbc:sqlserver://" + dwServer + ":" + dwJdbcPort + ";database=" + dwDatabase + ";user=" + dwUser+";password=" + dwPass

----
数据存放
spark.conf.set("spark.sql.parquet.writeLegacyFormat","true")

renamedColumnsDF.write.format("com.databricks.spark.sqldw").option("url", sqlDwUrlSmall).option("dbtable", "SampleTable")       .option( "forward_spark_azure_storage_credentials","True").option("tempdir", tempDir).mode("overwrite").save()

连接数据库

下面是数据库数据信息，数据进入了数据库。

整个过程完成。

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