結構化流寫入Azure突觸

支持輸出流寫入突觸模式

Azure突觸連接器支持附加和完整的輸出模式記錄附加和聚合。為更多的細節在輸出模式和兼容性矩陣,看到結構化流導。

突觸容錯語義

默認情況下,Azure突觸流提供了端到端僅一次保證寫數據到Azure突觸表可靠地跟蹤進度查詢的使用檢查點位置DBFS、檢查點表在Azure突觸,和鎖定機製,以確保流可以處理任何類型的失敗,重試,和查詢將重新啟動。

可選地,您可以選擇限製較少“至少一次”語義Azure突觸流設置spark.databricks.sqldw.streaming.exactlyOnce.enabled選項假,在這種情況下,數據重複的事件可能發生間歇性連接失敗Azure突觸查詢或意外終止。

結構化流語法寫作Azure突觸

下麵的代碼示例演示流寫入突觸在Scala和Python使用結構化流:

/ /設置Blob存儲帳戶訪問關鍵會話配置在筆記本上。火花。相依。集(“fs.azure.account.key < your-storage-account-name > .dfs.core.windows.net”。,“< your-storage-account-access-key >”)/ /準備流源;這可能是卡夫卡或一個簡單的流率。瓦爾df:DataFrame=火花。readStream。格式(“速度”)。選項(“rowsPerSecond”,“100000”)。選項(“numPartitions”,“16”)。負載()/ /應用一些轉換到數據然後使用/ /結構化流API,不斷將數據寫入一個表在Azure突觸。df。writeStream。格式(“com.databricks.spark.sqldw”)。選項(“url”," jdbc::狀態"置疑" / / < the-rest-of-the-connection-string >”)。選項(“tempDir”,“abfss: / / < your-container-name > @ < your-storage-account-name >.dfs.core.windows.net/ < your-directory-name >”)。選項(“forwardSparkAzureStorageCredentials”,“真正的”)。選項(“數據表”,“< your-table-name >”)。選項(“checkpointLocation”,“/ tmp_checkpoint_location”)。開始()

#設置Blob存儲帳戶訪問關鍵會話配置在筆記本上。火花。相依。集(“fs.azure.account.key < your-storage-account-name > .dfs.core.windows.net”。,“< your-storage-account-access-key >”)#準備流源;這可能是卡夫卡或一個簡單的流率。df=火花。readStream\。格式(“速度”)\。選項(“rowsPerSecond”,“100000”)\。選項(“numPartitions”,“16”)\。負載()然後使用#應用一些轉換數據#結構化流API,不斷用Azure突觸寫數據表。df。writeStream\。格式(“com.databricks.spark.sqldw”)\。選項(“url”," jdbc::狀態"置疑" / / < the-rest-of-the-connection-string >”)\。選項(“tempDir”,“abfss: / / < your-container-name > @ < your-storage-account-name >.dfs.core.windows.net/ < your-directory-name >”)\。選項(“forwardSparkAzureStorageCredentials”,“真正的”)\。選項(“數據表”,“< your-table-name >”)\。選項(“checkpointLocation”,“/ tmp_checkpoint_location”)\。開始()

配置的完整列表,請參閱在Azure突觸分析查詢數據。

突觸流表管理檢查點

Azure突觸連接器不刪除流檢查點表時創建新的流媒體查詢開始。這種行為是一致的checkpointLocation通常指定對象存儲。磚建議您定期刪除檢查點的表進行查詢,在未來不會運行。

默認情況下,所有檢查點表名稱<前綴> _ < query_id >,在那裏<前綴>是一個可配置的前綴與默認值databricks_streaming_checkpoint和query_id是一個流媒體查詢ID_角色刪除。

尋找過期或刪除所有檢查點表流查詢,運行查詢:

選擇*從sys。表在哪裏的名字就像“databricks_streaming_checkpoint %”

您可以配置前綴與火花SQL配置選項spark.databricks.sqldw.streaming.exactlyOnce.checkpointTableNamePrefix。

磚突觸連接器流選擇參考

的選項火花SQL支持以下選項中提供流媒體除了批處理選項: