November 2019 – Methodidacte

Pérenniser une table Azure Databricks dans SQL DWH

Le proverbe bien connu “diviser pour mieux régner” a sa déclinaison dans le monde de la Data et des services managés : “séparer le traitement du stockage”. Par cela, il faut comprendre que l’utilisation de deux services différents pour ces deux tâches est particulièrement intéressant.

En effet, le stockage se doit d’être permanent et toujours accessible, en tenant compte de différents degrés de “chaleur”. En revanche, la puissance de calcul n’est nécessaire que pendant les traitements et il faudra pouvoir faire évoluer cette puissance selon le besoin. Par exemple, un entrainement de modèle prédictif, opération qui peut être très coûteuse, bénéficiera de l’élasticité d’un service managé comme Azure Databricks mais ne sera peut-être pas réalisé quotidiennement.

Nous allons détailler ici comment pérenniser les données issues d’un traitement de préparation réalisé sur le cluster managé Spark. La solution de stockage choisie ici est Azure SQL Data Warehouse.

Créer une ressource Azure SQL DWH

Il est tout d’abord nécessaire de disposer d’une ressource Azure de serveur de bases de données.

La documentation officielle d’Azure Databricks recommande de cocher la case “Allow Azure services to access server”.

Nous sélectionnons maintenant la ressource Azure SQL Data Warehouse dans la catégorie Databases.

Le Data Warehouse est associé à un groupe de ressources et à un serveur de base de données (ici, créé simultanément). Le niveau de performance choisi va déterminer le coût associé à une heure de service de l’entrepôt.

Cette ressource se montra particulièrement efficace dans le cadre d’une connexion vers un outil de dashboarding comme Power BI et autorise le mode direct query, qui pourra se révéler pertinent dans des modèles de données composites, mêlant import et connexion directe.

Une clé de chiffrement pour la base étant obligatoire, il sera nécessaire de créer une database master key au travers d’une nouvelle requête sur la base de données. Cela peut se faire par exemple dans le client SQL Server Management Studio ou sur le portail Azure par le query editor actuellement en préversion.

--Creates the database master key
CREATE MASTER KEY ENCRYPTION BY PASSWORD = "yourStr0ngPa$$W0rd"

Faire communiquer Azure Databricks et SQL DWH

Afin de bien paramétrer la communication, il faut tout d’abord comprendre comment fonctionne le mécanisme. La subtilité à bien saisir est l’importance d’un troisième élément qui est le compte de stockage Azure utilisé comme zone temporaire et sollicité par le composant PolyBase.

Schéma extrait de la documentation officielle Databricks
Source : https://docs.databricks.com/data/data-sources/azure/sql-data-warehouse.html

Vérifions tout d’abord que le connecteur SQL DWH est présent sur le runtime Databricks associé au cluster Spark au moyen de la commande Scala ci-dessous.

La commande ne doit pas renvoyer d’erreur “ClassNotFoundException”.

Dans une cellule d’un notebook, nous déclarons toutes les variables nécessaires à la bonne communication entre les différentes briques, en particulier le compte de stockage Azure (Blob Storage ou Data Lake Storage gen2).

Le code ci-dessous est donné pour un notebook Python mais sa variante en Scala s’obtiendra facilement en ajoutant le mot-clé var au devant de chaque déclaration de variable.

storage_account_name = "nomDuBlobStorage"
blobStorage = storage_account_name+".blob.core.windows.net" blobContainer = "nomDuConteneur"
blobAccessKey =  "MauvaiseIdéeDeCopierIciUneClé000PensezAuSecretScope!"

tempDir = "wasbs://" + blobContainer + "@" + blobStorage +"/tempDirs"
 acntInfo = "fs.azure.account.key."+ blobStorage

dwServer = "nomDuServeur"+".database.windows.net"
dwDatabase = "nomDuDWH" 
dwUser = "nomDeLUtilisateur"
dwPass = "ToujoursUneMauvaiseIdéePensezVraimentAuSecretScope"
dwJdbcPort =  "1433"

dwJdbcExtraOptions = "encrypt=true;trustServerCertificate=true;hostNameInCertificate=*.database.windows.net;loginTimeout=30;"

sqlDwUrl = "jdbc:sqlserver://" + dwServer + ":" + dwJdbcPort + ";database=" + dwDatabase + ";user=" + dwUser+";password=" + dwPass + ";$dwJdbcExtraOptions"

sqlDwUrlSmall = "jdbc:sqlserver://" + dwServer + ":" + dwJdbcPort + ";database=" + dwDatabase + ";user=" + dwUser+";password=" + dwPass

Attention à faire cette étape proprement au moyen d’un secret scope !

Des travaux de data preparation nous ont permis de réaliser un DataFrame propre contenant des données plus exploitables. Une sauvegarde du DataFrame est réalisée sous forme de table sur le cluster mais celle-ci ne sera accessible que lorsque le service Azure Databricks est démarré (et donc facturé).

Nous allons donc réaliser une copie des données sur Azure SQL Data Warehouse.

Grâce aux actions préalables, il est maintenant possible de lancer les commandes load ou write pour communiquer avec Azure SQL Data Warehouse. Dans la commande ci-dessous, nous créons une nouvelle table dans la base de données à partir d’un DataFrame en mémoire du cluster.

dwTable = "nomDeLaNouvelleTableDuDWH"

df.write.format("com.databricks.spark.sqldw") \
    .option("url", sqlDwUrlSmall) \
    .option("forwardSparkAzureStorageCredentials", "true") \
    .option("dbTable",dwTable) \
    .option("tempDir",tempDir) \
    .save()

Les logs du cluster montrent que la communication s’effectue bien avec le Data Warehouse.

Automatiser les traitements

Nous avons donc réalisé ici la partie cruciale de la chaîne de la data, en séparant traitement et stockage des résultats. Pour rendre cette architecture encore plus efficace, il sera nécessaire de planifier le traitement de préparation des données . Plusieurs solutions sont ici disponibles :

l’ordonnanceur d’Azure Databricks, couplé à une logique d’enchaînement de notebooks
l’utilisation d’un pipeline Azure Data Factory et d’une activité Databricks

Ces deux approches sont décrites dans cet article.

Dupliquer les données, bonne idée ?

A cette question, nous pourrons formuler la traditionnelle réponse du consultant : “ça dépend”.

Rappelons qu’il faut bien évaluer les usages et les coûts d’une telle architecture. Quel est le public qui a besoin de cette donnée préparée ? Plutôt des data analysts au sein de Power BI ? Plutôt des data scientists dans un cluster “bac à sable” ?

Azure SQL Data Warehouse offre une puissance d’accès pour des usages analytique mais il faut mesurer son coût si la base reste accessible en continu. A l’inverse, les tables matérialisées sur le cluster retirent une brique de l’architecture (et de la facture !) mais les performances du connecteur Spark pour Power BI ne me semblent pas aujourd’hui suffisantes pour des volumes de données importants.

Une fois de plus, la bonne architecture cloud Data sera celle qui répondra le mieux aux besoins, dans un cadre gouverné et dont le coût et la performance seront supervisés de près.

[EDIT 13 novembre 2019 : Microsoft a annoncé lors de l’Ignite d’Orlando qu’Azure SQL Data Warehouse évoluait et devenait au passage Azure Synapse Analytics. Nous suivrons de près cette évolution.]

D’Azure Databricks à Power BI : quel(s) chemin(s) ?

Si vous avez suivi mes derniers articles sur ce blog, vous aurez deviné que je suis plus que convaincu de l’intérêt de mettre le service de clusters managés Databricks au sein d’une architecture cloud data.

Si l’on met de côté l’exploitation des données par des algorithmes de Data Science, il sera toujours très intéressant de visualiser et d’explorer la donnée dans un outil d’analyse dynamique comme Power BI. Et cela tombe bien, il existe un connecteur (générique) Spark !

Connecter Power BI Desktop à une table du cluster Databricks

Voici comment procéder pour charger les données d’un cluster dans un modèle Power BI.

Tout d’abord, il faudra installer sur le poste exécutant Power BI Desktop le driver Spark ODBC. Celui-ci peut être téléchargé au travers d’un lien reçu par mail suite à l’inscription sur ce formulaire. L’installation ne révèle aucune difficulté : next, next, next…

Passons ensuite sur l’interface de notre espace de travail Azure Databricks. Nous démarrons le cluster et il sera possible d’y trouver une information importante qu’est l’URL JDBC.

Cette URL va permettre de construire le chemin du serveur attendu dans la boîte de dialogue sous la forme générique suivante :

  https://<region>.azuredatabricks.net:443/sql/protocolv1/o/0123456789012345/01234-012345-xxxxxxx

Il faut donc ici remplacer <region> par le nom de la région Azure où se trouve la ressource Databricks, par exemple : westus. A la suite du port 443, on copiera la partie de l’URL JDBC allant de sql au point-virgule suivant.

Seconde étape à l’intérieur de l’interface Databricks, nous créons maintenant un jeton d’accès pour l’application Power BI à partir des Users settings.

Attention à bien copier la valeur affichée, il ne sera plus possible de la revoir !

Revenons à Power BI. Dans la boîte de dialogue de connexion, coller l’URL construite dans la case Server, choisir le Protocol HTTP.

En mode import, l’avantage sera de pouvoir continuer à travailler sans que le cluster soit démarré. Mais il faudra attendre un bon moment pour que le chargement de données se fasse dans Power BI. En effet, si l’on utilise un cluster Spark, c’est que bien souvent les volumes de données sont importants…

En mode direct query, chaque évaluation de visuel dans la page de rapport établira une requête vers le cluster, qui bien évidemment devra être actif.

Le user name est tout simplement le mot token. Coller ici le jeton généré depuis Azure Databricks.

Nous accédons maintenant à toutes les tables ou vues du cluster ! N’insistez pas trop pour obtenir un aperçu, cette fonctionnalité semble peiner à répondre mais l’important est bien d’obtenir les données dans l’éditeur de requêtes.

Voici le code obtenu dans l’éditeur avancé. Nous retrouvons une logique classique de source et de navigation dans un élément de la source, ici une table. Le schéma de la table est respecté, il n’est pas nécessaire de typer à nouveau les champs dans Power Query.

Connecter un Dataflow à Azure Databricks

Les Dataflows de Power BI (à ne surtout pas confondre avec les data flows de Azure Data Factory !) sont une nouveauté du service Power BI qui vient de connaître beaucoup d’évolutions.

Pour l’expliquer simplement, on peut dire que Dataflow correspond à la version en ligne de Power Query, avec donc une capacité de traitement issue du cloud (partagée ou dédié dans le cadre d’une licence Premium) et la possibilité de partager le résultat des requêtes (appelées entités) à des créateurs de nouveaux rapports. Contrairement à un jeu de données partagé (shared dataset), il est possible de croiser plusieurs entités dataflows au sein d’un même modèle.

Les dataflows sont enfin le support des techniques de Machine Learning dans Power BI mais nous parlerons de tout cela une prochaine fois !

Début novembre 2019, de nouvelles sources de données sont disponibles dont la source Spark. Nous allons donc tenter de reproduire la démarche réalisée dans Power BI Desktop.

Nous retrouvons les mêmes paramètres de connexion, à savoir :

Server
Protocol (http)
Pas besoin de Gateway, les données sont déjà dans Azure
Username : token
Password : le jeton généré (on vous avait prévenu de conserver sa valeur 😊)

Il faut ensuite choisir la table ou la vue souhaitée.

Petite différence, les types de données ne sont pas conservés, il faut donc exécuter une commande « Detect data type » sur toutes les colonnes.

Rappelons enfin qu’un dataflow n’est pas chargé tant qu’il n’est pas rafraîchi une premier fois. Cliquer ici sur Refresh now.

Un rafraichissement pour aussi être planifié mais il faudra bien s’assurer que le cluster Databricks soit démarré pour que la connexion puisse se faire.

Une fois le dataflow créé, il est accessible de manière pérenne aux développeurs qui travaillent dans Power BI Desktop et qui ont accès à l’espace de travail Power BI où a été créé le dataflow.

Nous vérifions ici dans l’aperçu que les champs sont maintenant bien typés.

En conclusion

Nous avons ici utilisé le connecteur Spark et celui-ci a nous permis, à partir de Power BI ou des dataflows du service Power BI, de nous connecter aux tables vues au travers du cluster Databricks.

Il s’agit là d’un connecteur générique et celui-ci n’est sans doute pas optimisé pour travailler la source Azure Databricks mais notons que le mode direct query est tout de même disponible.

Cette approche montrera rapidement ces limites quand les volumétries de données exploseront. Il sera alors nécessaire de réfléchir à une solution de stockage des données entre le cluster et Power BI comme Azure SQL DB ou Azure SQL DWH (bientôt Azure Synapse Analytics ?), portées ensuite éventuellement par un cube Azure Analysis Services qui exécutera les calculs nécessaires aux indicateurs présentés dans Power BI.

Toutefois, la faisabilité de cette connexion permettra de mener rapidement une preuve de concept jusqu’à la représentation visuelle des données. A la contrainte d’avoir le cluster démarré pour charger les données, on répondra par leur écriture au sein d’un dataflow (qui est techniquement un stockage parquet dans un Azure Data Lake Storage gen2 !). Attention, les dataflows ont leurs limites : ils ne peuvent être utilisés qu’au sein d’un seul espace de travail Power BI, sauf à disposer d’une licence Premium qui permettra de lier ce dataflow à cinq espaces de travail.

Quel langage pour la préparation de données sur Azure Databricks ?

Azure Databricks se positionne comme une plateforme unifiée pour le traitement de la donnée et en effet, le service de clusters managés permet d’aborder des problématiques comme le traitement batch, mais aussi le streaming, voire l’exposition de données à un outil de visualisation comme Power BI.

La capacité de mise à l’échelle (scalabilité ici horizontale) d’Azure Databricks est également un argument de poids pour établir cette solution dans un contexte de forte volumétrie. Par forte volumétrie, nous entendons ici le fait qu’un tableau de données, ou les opérations qui permettraient d’y parvenir, dépasse la mémoire disponible sur une seule machine. La solution sera donc de distribuer la donnée ou les traitements. Mais attention, il va falloir bien choisir ses armes avant de se lancer dans un premier notebook !

Le choix des armes

A la création d’un notebook sur Azure Databricks, quatre langages sont disponibles.

Sauf à ne vouloir faire que du SQL, je vous déconseille de prendre ce type de notebook puisqu’il sera très simple d’exécuter une commande SQL dans une cellule à l’aide la commande magique %sql.

Si vous venez de la Data Science « traditionnelle » (rien de péjoratif, c’est d’ailleurs mon parcours, comprendre ici l’approche statistique antérieure à l’ère de la Big Data), vous serez attirés par le langage R. Mais vous savez sûrement que R est un langage, de naissance, single-threaded et peu apte à paralléliser les traitements. Microsoft a pourtant racheté la solution RevoScaleR de Revolution Analytics et l’a intégrée en particulier à SQL Server. Dans un contexte Spark, on peut s’orienter vers l’API SparkR mais celle-ci ne semble pas soulever un très gros engouement (contredisez-moi dans les commentaires) dans la communauté.

Python remporte aujourd’hui une plus forte adhésion, en particulier auprès des profils venant du monde du développement. Attention, coder un traitement de données en Python ne vous apportera aucune garantie d’amélioration par rapport au même code R ! Ici, plusieurs choix se présentent à nouveau.

Une première piste sera d’exploiter la librairie Dask qui permet de distribuer les traitements.

Une deuxième possibilité est de remplacer les instructions de la librairie pandas par la librairie développée par Databricks : koalas. Je détaillerai sûrement l’intérêt de cette librairie dans un prochain article.

Le troisième choix possible sera à mon sens le meilleur : l’API pyspark. Cette API va vous permettre :

de créer des objets Spark DataFrames
d’enregistrer ces DataFrames sous formes de tables (locales ou globales dans Databricks)
d’exécuter des requêtes SQL sur ces tables
de lire des fichiers au format parquet

Les API Spark permettent d’écrire dans un langage de plus haut niveau et plus accessible pour les développeurs (data scientists ou data engineers) qui sera ensuite traduit pour son exécution dans le langage natif du cluster.

Les différents codes possibles

Je vous propose ci-dessous un comparatif des approches pandas et pyspark pour un même traitement de données. Le scénario est de charger les données de la base open data des accidents corporels, soit deux dossiers de fichiers csv : les usagers et les caractéristiques des accidents. Une fois les fichiers chargés, une jointure sera réalisée entre les deux sources sur la base d’une clé commune.

L’objectif est ici d’établir un parallèle entre les syntaxes et non d’évaluer les performances. La librairie pandas n’est d’ailleurs pas la plus optimale pour charger des fichiers csv et on mettra à profit les méthodes plus classiques de lecture de fichiers.

A l’import, création d’un dataframe

# pandas
df = pd.read_csv(filename)

# pyspark
df = spark.read.format("csv") \
.option("header", "true").option("inferSchema", "true").load("filename")

Avec pandas, il pourra être nécessaire de caster certaines colonnes dates suite à l’import.

La lecture en Spark autorise l’emploi de caractères génériques ( ? ou *) pour lire et concaténer automatiquement plusieurs fichiers. Les archives .zip contenant par exemple un fichier .csv peuvent être chargées sans décompression préalable, ce qui ne sera pas le cas avec pandas.

Fusion de deux dataframes

# pandas
df = pd.merge(df1, df2, on='key', how='inner')

# pyspark
df = df1.join( df2, 'key', how='inner')

L’avantage de Databricks sera de pouvoir persister certains dataframes sous forme de vues (« tables locales ») ou de tables (« tables globales). En particulier, le format delta pourra être mis à profit. Dès lors, il devient très simple de travailler en Spark SQL pur, toujours en débutant la cellule par la commande magique %sql.

Vérification du dataframe

# pandas
df.shape
df.info

# pyspark
df.count()
len(df.columns)
df.printSchema

Pandas se montre ici à son avantage avec des résultats plus simples à obtenir pour connaître les dimensions du dataframe (shape) ou des informations sur le schéma et les valeurs manquantes.

En conclusion

Lorsqu’on pose à certains érudits musicaux la sempiternelle question « Stones ou Beatles », il n’est rare d’entendre la réponse suivante : « ni l’un, ni l’autre, mais les Kinks ! »

A la question non moins sempiternelle « R ou Python », je répondrai donc… Scala ! C’est en effet le langage natif de Spark et donc le plus proche du moteur d’exécution.

Malgré tout, le choix se fera aussi en fonction de critères plus pragmatiques comme la puissance nécessaire au traitement, le coût de travailler sur l’exhaustivité des données (pourquoi par un échantillon représentatif ?) ou la maîtrise des différents langages par les personnes en charge des développements.

Azure Fundamentals, c’est… fondamental !

Soyons un peu plus précis que ce titre tautologique. Toute personne mettant aujourd’hui le doigt dans le cloud de Microsoft va se retrouver confrontée à une quantité de services disponibles mais surtout de problématiques associées à la bonne mise en œuvre au sein de son organisation : choix de la meilleure solution, coûts, sécurité, monitoring, optimisation, gouvernance, etc.

Définitivement, le mouton à 5, 6, 7… pattes n’existe pas et il est impensable pour un seul être humain de maîtriser l’ensemble des pans liés au déploiement de solutions cloud Azure. Pour autant, connaître certaines notions s’avèrent bien utiles pour ne pas rater une étape cruciale lors d’un projet nécessitant une architecture cloud.

Si vous souhaitez prendre le virage du Cloud et surtout de celui de Microsoft, je vous conseille fortement de vous attaquer à la certification AZ-900.

Un contenu de formation est disponible sur la plateforme Microsoft Learn. Vous préfèrerez peut-être le lire en français mais je vous recommande de connaître les termes anglais relatifs aux différentes notions ainsi qu’aux services Azure.

Enfin, bonne nouvelle, l’inscription (gratuite) à l’événement Microsoft Ignite The Tour Paris 2019 vous permettra de vous voir remettre sur place un voucher de passer cette certification !

Pour vous guider dans votre approche de la certification, voici les 12 chapitres du cours Microsoft Learn, pour lesquels je vous propose une sélection de mots-clés indispensables à connaître. Ces thèmes peuvent être vus selon l’arbre ci-dessous.

Thèmes de la formation Les fondamentaux d’Azure

# Concepts du cloud – Principes du cloud computing

Cloud computing (public, privé, hybride)
Shift & lift
Machine virtuelle / conteneur / serverless
Scalabilité horizontale / verticale
IaaS / PaaS / SaaS

# La base des services cloud – Introduction à Azure

Zones géographiques, zones de disponibilité
Régions, paires de régions
Centre de données
Contrat de niveau de service

# Services cloud de base – Architecture Azure et garanties de service

Compte
Abonnement
Locataire (Tenant ?)
Azure Active Directory
Ressource
Plan de support

# Créer un compte Azure

Portail Azure
Tableau de bord du portail
Place de marché Azure
Azure PowerShell / Azure CLI
Azure Cloud Shell
Application mobile Azure

# Services cloud de base – Gérer les services avec le portail Azure

Outils d’interaction et de gestion
- Portail Azure
- Azure PowerShell
- Azure CLI
- Azure Cloud Shell
- Application mobile Azure
Place de marché Azure
Tableau de bord

# Services cloud de base – Options de calcul Azure

Machines virtuelles
Conteneurs
- ACI (Azure Container Instances)
- Azure Kubernetes Service (AKS)
Azure Batch (AI)
Azure App Service
Informatique Serverless
- Azure Function (Application de fonction)
- Azure Logic Apps

# Services cloud de base – Options de stockage de données Azure

Données structurées / semi-structurées / non structurées
Azure Blob Storage
Azure Files
Azure Data Lake Storage (gen2)
Azure Queue (file d’attente)
Niveau de stockage, chiffrement, réplication
Azure Storage Service Encryption

# Services cloud de base – Options de réseau Azure

Architecture multiniveau
Réseau virtuelle
Sous-réseau
Adresse IP publique / privée
Passerelle VPN
Groupe de sécurité réseau (trafic entrant)
Disponibilité, haute disponibilité
Résilience
Equilibreur de charge, pool
- Azure Load Balancer
- Azure Application Gateway
Réseau de distribution continu
DNS
Latence réseau / bande passante
- Trafic Manager

# Sécurité, responsabilité et approbation dans Azure

Sécurité en couches
- Azure Security Center
Authentification (AuthN) unique – multifacteur, autorisation (AuthZ)
- Azure Active Directory
Distribution d’identités aux services
- Service principal
- Identité managée
Contrôle d’accès en fonction du rôle (RBAC ?)
- Azure Resource Manager
- Azure AD Privileged Identity Management (PIM)
Chiffrement
- symétrique / asymétrique
- au repos / en transit
Azure Storage Service Encryption
Transparent Data Encryption
Azure Disk Encryption
Azure Key Vault
Azure DDoS Protection
Groupe de sécurité réseau
Réseau privé virtuel (VPN)
- Azure ExpressRoute
Microsoft Azure Information Protection (MSIP / AIP)
Azure Advanced Threat Protection (ATP)

# Appliquer et superviser les standards d’infrastructure avec Azure Policy

Azure Policy
Groupe de gouvernance
Azure Blueprint
Déclaration de confidentialité Microsoft
Centre de gestion de la confidentialité Microsoft
Portail d’approbation de services
Gestionnaire de conformité
Azure Monitor
Azure Health Service

# Contrôler et organiser les ressources Azure avec Azure Resource Manager

Groupe de ressources
RBAC
Etiquettes
Stratégies
Verrous

# Prévoir les coûts et optimiser les dépenses pour Azure

Zone de facturation
Azure Advisor
Azure Cost Management
Azure Hybrid Benefit

Ne laissez pas vos access keys dans vos notebooks !

Dans une architecture complète Cloud tout en services managés, Azure Databricks est extrêmement efficace pour se connecter aux données des comptes de stockage Azure : Blob Storage, Data Lake Store gen1 ou gen2.

Pour autant, il n’est pas raisonnable d’utiliser la solution de facilité et de se connecter au travers des commandes suivantes (exemple en Python) :

storage_account = "<nom de votre ressource Azure Storage>"
container = "<nom du container souhaité>"
storage_account_access_key = <"iciuneclévisiblecequilnefautjamaisfaire!">
dbutils.fs.mount(
  source = "wasbs://"+container+"@"+storage_account+".blob.core.windows.net",
  mount_point = "/mnt/"+container,
  extra_configs = { "fs.azure.account.key."+storage_account+".blob.core.windows.net":  storage_account_access_key })

La procédure permettant de cacher les informations de sécurité est relativement simple, la voici en détails.

Databricks CLI

Le principe est de créer des secret scopes, au moyen de l’interface de lignes de commandes (CLI) de Databricks. Celle-ci s’obtient au travers de l’installation d’un package python.

pip install databricks-cli

Installation du package databricks-cli (ici dans un virtualenv dédié)

Pour une première utilisation, il est nécessaire d’associer l’espace de travail Azure Databricks avec le poste où sera exécuté le CLI. Une fois le package installé, saisir la commande suivante :

databricks configure --token

Deux informations sont alors attendues : l’URL du service managé puis un jeton d’identification préalablement créé depuis l’espace de travail Databricks, à partir du menu Users settings > Access tokens.

Générer un token d’accès pour Databricks CLI

Les commandes du package sont maintenant en interaction avec la ressource Databricks, en voici quelques exemples :

databricks workspace ls
databricks clusters spark-versions
databricks fs ls dbfs:/delta/

Créer un secret scope

Passons maintenant aux commandes qui définiront le secret scope (un scope peut contenir plusieurs informations secrète).

databricks secrets create-scope --scope scopeAzStorage
databricks secrets put --scope  scopeAzStorage  --key accessKeyAzStorage

La seconde commande ouvre alors un éditeur de texte, type VI, dans lequel on copiera par exemple l’access key d’un Azure Blob Storage.

Créer (proprement) un point de montage

Voici maintenant le code Python que l’on exécutera dans un notebook pour définir un point de montage, c’est-à-dire un accès simplifié aux fichiers contenu sur un compte de stockage Azure, ici en reprenant le nom du container dans le chemin d’accès.

dbutils.fs.mount(
  source = "wasbs://"+container+"@"+storage_account+".blob.core.windows.net/",
  mountPoint = "/mnt/"+container,
  extra_configs = { "fs.azure.account.key."+storage_account+".blob.core.windows.net" :dbutils.secrets.get(scope = "scopeAzStorage" , key = "accessKeyAzStorage" )})

A vous maintenant les commandes magiques… et ceci, en toute sécurité !

%fs ls /mnt/

(Cet article détaille par écrit la vidéo disponible ici.)

Versionning des notebooks sous Azure Databricks

A l’aide de GitHub

Comme pour tout développement, les notebooks méritent d’être archivés et versionnés. Tout notebook sera ainsi automatiquement sauvegardé et versionné dans l’espace de travail Azure Databricks (voir la documentation officielle).

Tant que le menu latéral Revision history est visible, il n’est pas possible de modifier le contenu du notebook.

Azure Databricks permet également d’utiliser un gestionnaire de versions externe parmi les trois solutions suivantes :

GitHub
Bitbucked Cloud
Azure DevOps Service

Dans un même espace de travail, il ne sera possible d’associer qu’un seul des trois gestionnaires (mais il serait sans doute étrange de versionner à différents endroits…). Notons que GitLab ne fait pas partie de cette liste, à ce jour, je n’ai pas réussi à le lier à Azure Databricks. Ce n’est pas le cas non plus de la version Enterprise de GitHub.

Rappel des notions et principes de base de Git

repository : c’est le répertoire de dépôt d’un projet de développement
master : version initiale et de référence du code
branch : lors de la suite des développements, il est important créer une nouvelle branche pour ne pas dégrager le master
commit : envoi de la liste des modifications effectuées
pull request : demande de prise en compte de modifications réalisées par un autre développeur
merge : appliquer les modifications à une autre branche, souvent le master

Nous allons découvrir maintenant comment se fait le lien entre l’espace de travail Azure Databricks et GitHub. Il faut tout d’abord se rendre sur la page dédiée aux paramètres de l’utilisateur (User Settings).

Depuis le site GitHub, une fois identifié, il faut créer un jeton d’accès personnel, en suivant les écrans ci-dessous. Celui-ci devra disposer des droits complets sur le repo.

Génération d’un jeton d’accès personnel dans GitHub

Accorder le contrôle complet des *repositories*

Nous pouvons maintenant quitter la page des paramètres de l’utilisateur pour nous rendre dans le notebook de notre choix. Le menu Revision history laisse apparaître le lien Git: Synced.

Association du notebook avec un repo GitHub

Le fichier est maintenant bien créé sur notre compte GitHub dans le repo associé. Chaque nouvelle révision pourra être enregistrée et commitée, en associant un commentaire.

Enregistrement (et commit) d’un révision

Par défaut un notebook python est enregistré au format .py. Les commandes magiques ne sont pas perdues et seront correctement réinterprétées à l’import du fichier sur un autre espace de travail. Afin de converser les propriétés d’affichage du notebook dans GitHub, il suffit de forcer l’extention à .ipynb lors de la première synchronisation.

Ainsi, chaque nouvelle sauvegarde se fait donc sur la branche principale (master) mais il est bien sûr possible de créer de nouvelles branches du développement, en cliquant à nouveau sut Git: synced.

création et sélection d’une nouvelle branche

La création d’une nouvelle branche fait apparaître un hyperlien vers la pull request sur le compte GitHub.

La comparaison des modifications et l’éventuel merge des versions se fait ensuite sur la page GitHub.

Comparaison des modifications sous GitHub

Rappelons enfin qu’il est possible d’importer un fichier par son URL, et donc par l’URL obtenue depuis GitHub. Cette fonctionnalité, couplée à l’utilisation des paramètres dans un notebook, permet de recopier le notebook d’un environnement de développement à un environnement de production.

Import d’un fichier dans l’espace de travail

Dans un prochain article, nous explorerons les interactions entre Azure Databricks et Azure DevOps.