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Configurer le partitionnement personnalisé pour partitionner les données du magasin analytique

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S’APPLIQUE À : NoSQL MongoDB Gremlin

Le partitionnement personnalisé vous permet de partitionner des données de magasin analytique sur des champs couramment utilisés comme filtres dans des requêtes analytiques, ce qui améliore les performances des requêtes. Pour en savoir plus sur le partitionnement personnalisé, consultez l’article de présentation du partitionnement personnalisé.

Pour utiliser le partitionnement personnalisé, vous devez activer Azure Synapse Link sur votre compte Azure Cosmos DB. Pour plus d’informations, consultez Configurer Azure Synapse Link. L’exécution d’un partitionnement personnalisé peut être déclenchée à partir du notebook Azure Synapse Spark à l’aide d’Azure Synapse Link pour Azure Cosmos DB.

Remarque

Les comptes Azure Cosmos DB doivent avoir Azure Synapse Link activé pour tirer parti du partitionnement personnalisé. Le partitionnement personnalisé est actuellement pris en charge pour Azure Synapse Spark 2.0 uniquement.

Notes

Synapse Link pour l’API Gremlin est désormais en préversion. Vous pouvez activer Synapse Link dans vos graphiques nouveaux ou existants à l’aide d’Azure CLI. Pour plus d’informations sur la procédure de configuration, cliquez ici.

Déclencher un travail de partitionnement personnalisé

Le partitionnement peut être déclenché à partir d’un notebook Spark Azure Synapse en utilisant Azure Synapse Link. Vous pouvez planifier son exécution en tant que travail en arrière-plan une ou deux fois par jour, ou vous pouvez l’exécuter plus souvent si nécessaire. Vous pouvez également choisir un ou plusieurs champs du jeu de données comme clé de partition du magasin analytique.

Les options de configuration obligatoires requises pour déclencher l’exécution d’un partitionnement personnalisé sont les suivantes :

  • spark.cosmos.asns.execute.partitioning : valeur booléenne qui déclenche l’exécution du partitionnement personnalisé. La valeur par défaut est false.

  • spark.cosmos.asns.partition.keys : clés de partition(s) utilisant une chaîne au format DDL. Par exemple : ReadDate String.

  • spark.cosmos.asns.basePath : chemin d’accès de base pour le magasin partitionné sur le compte de stockage principal Synapse.

Notes

Si vous choisissez plusieurs clés de partition, vous pouvez accéder à ces enregistrements à partir du même magasin partitionné avec le basePath qui indique la clé.

Voici les options de configuration facultatives que vous pouvez utiliser pour déclencher l’exécution d’un partitionnement personnalisé :

  • spark.cosmos.asns.merge.partitioned.files : valeur booléenne qui permet à de créer un seul fichier par valeur de partition par exécution. La valeur par défaut est false.

  • spark.cosmos.asns.partitioning.maxRecordsPerFile : nombre maximal d’enregistrements dans un fichier à partition unique dans le magasin partitionné. Si cette configuration et spark.cosmos.asns.merge.partitioned.files sont spécifiés, les nouveaux fichiers sont créés une fois que le nombre d’enregistrements dépasse la valeur maxRecordsPerFile. Cette configuration est généralement nécessaire uniquement pour le partitionnement initial pour les collections plus volumineuses. La valeur par défaut est 1 000 000.

    Lorsque vous définissez maxRecordsPerFile, mais que vous ne configurez pas spark.cosmos.asns.merge.partitioned.files, les enregistrements peuvent être fractionnés entre les fichiers avant d’atteindre le maxRecordsPerFile. Le fractionnement du fichier dépend également du parallélisme disponible sur le pool.

  • spark.cosmos.asns.partitioning.shuffle.partitions : contrôle le parallélisme lors des écritures partitionnées dans le magasin partitionné. Cette configuration est nécessaire uniquement pour le partitionnement initial pour les collections plus volumineuses. Elle est définie sur le nombre de cœurs disponibles sur le pool Spark. La valeur par défaut est 200. Des valeurs inférieures peuvent gaspiller des ressources si le pool n’est pas utilisé pour d’autres charges de travail. Une valeur plus élevée ne provoque généralement pas de problèmes, car certaines tâches se terminent en amont et peuvent démarrer davantage de tâches pendant l’exécution des requêtes lentes. Si vous souhaitez que le travail de partitionnement se termine plus rapidement, il est recommandé d’augmenter la taille du pool.

spark.read\
    .format("cosmos.olap") \
    .option("spark.synapse.linkedService", "<enter linked service name>") \
    .option("spark.cosmos.container", "<enter container name>") \
    .option("spark.cosmos.asns.execute.partitioning", "true") \
    .option("spark.cosmos.asns.partition.keys", "readDate String") \
    .option("spark.cosmos.asns.basePath", "/mnt/CosmosDBPartitionedStore/") \
    .option("spark.cosmos.asns.merge.partitioned.files", "true") \
    .option("spark.cosmos.asns.partitioning.maxRecordsPerFile", "2000000") \
    .option("spark.cosmos.asns.partitioning.shuffle.partitions", "400") \
    .load()

Exécution de requêtes avec un magasin partitionné

Les deux configurations suivantes sont requises pour exécuter des requêtes avec prise en charge des magasins partitionnés :

  • spark.cosmos.asns.partition.keys
  • spark.cosmos.asns.basePath

L’exemple suivant montre comment utiliser ces configurations pour interroger le magasin partitionné ci-dessus et comment le filtrage à l’aide de la clé de partition peut utiliser le nettoyage de partition. Ce magasin partitionné est partitionné à l’aide du champ « ReadDate ».

df = spark.read\
    .format("cosmos.olap") \
    .option("spark.synapse.linkedService", "<enter linked service name>") \
    .option("spark.cosmos.container", "<enter container name>") \
    .option("spark.cosmos.asns.partition.keys", "readDate String") \
    .option("spark.cosmos.asns.basePath", "/mnt/CosmosDBPartitionedStore/") \
    .load()

df_filtered = df.filter("readDate='2020-11-01 00:00:00.000'")
display(df_filtered.limit(10))

Le filtre ReadDate = '2021-11-01' ci-dessus éliminera les données correspondant aux valeurs ReadDate autres que 2021-11-01 de l’analyse, pendant l’exécution.

Notes

Les améliorations apportées aux requêtes à l’aide d’un magasin partitionné sont applicables lorsque les requêtes sont exécutées sur les éléments suivants :

  • Les trames Spark créées à partir du conteneur de magasin analytique Azure Cosmos DB et
  • Les tables Spark pointent vers le conteneur du magasin analytique Azure Cosmos DB.

Étapes suivantes

Pour en savoir plus, consultez les documents suivants :