Leggere e scrivere dati Avro in streaming

Articolo
12/27/2024

Apache Avro è un sistema di serializzazione dei dati comunemente usato nel mondo di streaming. Una soluzione tipica consiste nell'inserire i dati in formato Avro in Apache Kafka, i metadati nel Confluent Schema Registrye quindi eseguire query con un framework di streaming che si connette sia a Kafka che al Schema Registry.

Azure Databricks supporta le funzioni di from_avro e to_avro per creare pipeline di streaming con dati Avro in Kafka e metadati in Schema Registry. La funzione to_avro codifica un column come binario in formato Avro e from_avro decodifica i dati binari Avro in un column. Entrambe le funzioni trasformano un column in un altro columne il tipo di dati SQL di input/output può essere un tipo complesso o un tipo primitivo.

Nota

Funzioni from_avro e to_avro:

Disponibili in Phyton, Scala e Java.
È possibile passare alle funzioni SQL sia in batch che in query di streaming.

Vedere anche Origine dati del file Avro.

Esempio di schema specificato manualmente

Analogamente a from_json e to_json, è possibile usare from_avro e to_avro con qualsiasi columnbinario. È possibile specificare manualmente l'Avro schema, come nell'esempio seguente:

import org.apache.spark.sql.avro.functions._
import org.apache.avro.SchemaBuilder

// When reading the key and value of a Kafka topic, decode the
// binary (Avro) data into structured data.
// The schema of the resulting DataFrame is: <key: string, value: int>
val df = spark
  .readStream
  .format("kafka")
  .option("kafka.bootstrap.servers", servers)
  .option("subscribe", "t")
  .load()
  .select(
    from_avro($"key", SchemaBuilder.builder().stringType()).as("key"),
    from_avro($"value", SchemaBuilder.builder().intType()).as("value"))

// Convert structured data to binary from string (key column) and
// int (value column) and save to a Kafka topic.
dataDF
  .select(
    to_avro($"key").as("key"),
    to_avro($"value").as("value"))
  .writeStream
  .format("kafka")
  .option("kafka.bootstrap.servers", servers)
  .option("topic", "t")
  .start()

Esempio jsonFormatSchema

È anche possibile specificare un schema come stringa JSON. Ad esempio, se /tmp/user.avsc è:

{
  "namespace": "example.avro",
  "type": "record",
  "name": "User",
  "fields": [
    {"name": "name", "type": "string"},
    {"name": "favorite_color", "type": ["string", "null"]}
  ]
}

È possibile creare una stringa JSON:

from pyspark.sql.avro.functions import from_avro, to_avro

jsonFormatSchema = open("/tmp/user.avsc", "r").read()

Usare quindi il schema in from_avro:

# 1. Decode the Avro data into a struct.
# 2. Filter by column "favorite_color".
# 3. Encode the column "name" in Avro format.

output = df\
  .select(from_avro("value", jsonFormatSchema).alias("user"))\
  .where('user.favorite_color == "red"')\
  .select(to_avro("user.name").alias("value"))

Esempio con registro Schema

Se il cluster dispone di un servizio di registrazione Schema, è possibile utilizzare from_avro in modo che non sia necessario specificare manualmente il schema Avro.

Nell'esempio seguente è mostrata la lettura di un topic Kafka "t", presupponendo che la chiave e il valore siano già registrati nel registro Schema come voci "t-key" e "t-value" di tipi STRING e INT:

import org.apache.spark.sql.avro.functions._

val schemaRegistryAddr = "https://myhost:8081"
val df = spark
  .readStream
  .format("kafka")
  .option("kafka.bootstrap.servers", servers)
  .option("subscribe", "t")
  .load()
  .select(
    from_avro($"key", "t-key", schemaRegistryAddr).as("key"),
    from_avro($"value", "t-value", schemaRegistryAddr).as("value"))

Per to_avro, l'output predefinito Avro schema potrebbe non corrispondere al schema dell'oggetto di destinazione nel servizio Registro Schema per i motivi seguenti:

La mappatura dal tipo Spark SQL ad Avro schema non è univoca. Vedere Tipi supportati per Spark SQL -> Conversione Avro.
Se l'output convertito avro schema è di tipo record, il nome del record è topLevelRecord e non esiste alcuno spazio dei nomi per impostazione predefinita.

Se l'output predefinito schema di to_avro corrisponde al schema dell'oggetto di destinazione, è possibile eseguire le operazioni seguenti:

// The converted data is saved to Kafka as a Kafka topic "t".
dataDF
  .select(
    to_avro($"key", lit("t-key"), schemaRegistryAddr).as("key"),
    to_avro($"value", lit("t-value"), schemaRegistryAddr).as("value"))
.writeStream
.format("kafka")
.option("kafka.bootstrap.servers", servers)
.option("topic", "t")
.start()

In caso contrario, è necessario specificare il schema dell'oggetto di destinazione nella funzione to_avro:

// The Avro schema of subject "t-value" in JSON string format.
val avroSchema = ...
// The converted data is saved to Kafka as a Kafka topic "t".
dataDF
  .select(
    to_avro($"key", lit("t-key"), schemaRegistryAddr).as("key"),
    to_avro($"value", lit("t-value"), schemaRegistryAddr, avroSchema).as("value"))
.writeStream
.format("kafka")
.option("kafka.bootstrap.servers", servers)
.option("topic", "t")
.start()

Eseguire l'autenticazione in un registro di Schema confluente esterno

In Databricks Runtime 12.2 LTS e versioni successive è possibile eseguire l'autenticazione in un registro confluente esterno Schema. Gli esempi seguenti illustrano come configurare le opzioni del Registro di sistema schema in modo da includere credentials di autenticazione e chiavi API.

Scala

import org.apache.spark.sql.avro.functions._
import scala.collection.JavaConverters._

val schemaRegistryAddr = "https://confluent-schema-registry-endpoint"
val schemaRegistryOptions = Map(
      "confluent.schema.registry.basic.auth.credentials.source" -> "USER_INFO",
      "confluent.schema.registry.basic.auth.user.info" -> "confluentApiKey:confluentApiSecret")

val df = spark
  .readStream
  .format("kafka")
  .option("kafka.bootstrap.servers", servers)
  .option("subscribe", "t")
  .load()
  .select(
    from_avro($"key", "t-key", schemaRegistryAddr, schemaRegistryOptions.asJava).as("key"),
    from_avro($"value", "t-value", schemaRegistryAddr, schemaRegistryOptions.asJava).as("value"))

// The converted data is saved to Kafka as a Kafka topic "t".
dataDF
  .select(
    to_avro($"key", lit("t-key"), schemaRegistryAddr, schemaRegistryOptions.asJava).as("key"),
    to_avro($"value", lit("t-value"), schemaRegistryAddr, schemaRegistryOptions.asJava).as("value"))
.writeStream
.format("kafka")
.option("kafka.bootstrap.servers", servers)
.option("topic", "t")
.save()

// The Avro schema of subject "t-value" in JSON string format.
val avroSchema = ...

// The converted data is saved to Kafka as a Kafka topic "t".
dataDF
  .select(
    to_avro($"key", lit("t-key"), schemaRegistryAddr, schemaRegistryOptions.asJava).as("key"),
    to_avro($"value", lit("t-value"), schemaRegistryAddr, schemaRegistryOptions.asJava, avroSchema).as("value"))
.writeStream
.format("kafka")
.option("kafka.bootstrap.servers", servers)
.option("topic", "t")
.save()

Python

from pyspark.sql.functions import col, lit
from pyspark.sql.avro.functions import from_avro, to_avro

schema_registry_address = "https://confluent-schema-registry-endpoint"
schema_registry_options = {
  "confluent.schema.registry.basic.auth.credentials.source": 'USER_INFO',
  "confluent.schema.registry.basic.auth.user.info": f"{key}:{secret}"
}

df = (spark
  .readStream
  .format("kafka")
  .option("kafka.bootstrap.servers", servers)
  .option("subscribe", "t")
  .load()
  .select(
    from_avro(
      data = col("key"),
      options = schema_registry_options,
      subject = "t-key",
      schemaRegistryAddress = schema_registry_address
    ).alias("key"),
    from_avro(
      data = col("value"),
      options = schema_registry_options,
      subject = "t-value",
      schemaRegistryAddress = schema_registry_address
    ).alias("value")
  )
)

# The converted data is saved to Kafka as a Kafka topic "t".
data_df
  .select(
    to_avro(
      data = col("key"),
      subject = lit("t-key"),
      schemaRegistryAddress = schema_registry_address,
      options = schema_registry_options
    ).alias("key"),
    to_avro(
      data = col("value"),
      subject = lit("t-value"),
      schemaRegistryAddress = schema_registry_address,
      options = schema_registry_options
    ).alias("value")
  )
.writeStream
.format("kafka")
.option("kafka.bootstrap.servers", servers)
.option("topic", "t")
.save()

# The Avro schema of subject "t-value" in JSON string format.
avro_schema = ...

# The converted data is saved to Kafka as a Kafka topic "t".
data_df
  .select(
    to_avro(
      data = col("key"),
      subject = lit("t-key"),
      schemaRegistryAddress = schema_registry_address,
      options = schema_registry_options
    ).alias("key"),
    to_avro(
      data = col("value"),
      subject = lit("t-value"),
      schemaRegistryAddress = schema_registry_address,
      options = schema_registry_options,
      jsonFormatSchema = avro_schema).alias("value"))
.writeStream
.format("kafka")
.option("kafka.bootstrap.servers", servers)
.option("topic", "t")
.save()

Usare file truststore e keystore in Unity Catalogvolumes

In Databricks Runtime 14.3 LTS e versioni successive, è possibile utilizzare i file truststore e keystore in Unity Catalogvolumes per autenticarsi a un Registry Confluent Schema. Update la configurazione nell'esempio precedente usando la sintassi seguente:

val schemaRegistryAddr = "https://confluent-schema-registry-endpoint"
val schemaRegistryOptions = Map(
      "confluent.schema.registry.ssl.truststore.location" -> "/Volumes/<catalog_name>/<schema_name>/<volume_name>/truststore.jks",
      "confluent.schema.registry.ssl.truststore.password" -> "truststorePassword",
      "confluent.schema.registry.ssl.keystore.location" -> "/Volumes/<catalog_name>/<schema_name>/<volume_name>/keystore.jks",
      "confluent.schema.registry.ssl.truststore.password" -> "keystorePassword",
      "confluent.schema.registry.ssl.key.password" -> "keyPassword")

Usare la modalità di evoluzione schema con `from_avro`

In Databricks Runtime 14.2 e versioni successive, è possibile usare la modalità di evoluzione schema con from_avro. L'abilitazione della modalità di evoluzione schema provoca che il processo generi un UnknownFieldException dopo aver rilevato l'evoluzione schema. Databricks consiglia di configurare i processi con la modalità di evoluzione schema per il riavvio automatico in caso di errore dell'attività. Vedere Considerazioni sulla produzione per Structured Streaming.

Schema: l'evoluzione è utile se si prevede che il schema dei dati di origine si evolva nel tempo e acquisisca tutti i campi dalla tua fonte di dati. Se le query specificano già in modo esplicito quali campi interrogare nell'origine dati, i campi aggiunti vengono ignorati indipendentemente dall'evoluzione schema.

Utilizzare l'opzione avroSchemaEvolutionMode per abilitare l'evoluzione schema. La seguente table descrive le opzioni per la modalità di evoluzione di schema:

Opzione	Comportamento
`none`	Valore predefinito. Ignora l'evoluzione del schema e l'attività continua.
`restart`	Genera un `UnknownFieldException` quando si rileva l'evoluzione di schema. Richiede il riavvio.

Nota

È possibile modificare questa configurazione tra processi di streaming e riutilizzare lo stesso checkpoint. La disabilitazione dell'evoluzione schema può comportare l'eliminazione di columns.

Configurare la modalità di analisi

È possibile configurare la modalità di analisi per determinare se si desidera interrompere o generare record null quando la modalità di evoluzione schema è disabilitata e la schema si evolve in modo non retrocompatibile. Con le impostazioni predefinite, from_avro fallisce quando rileva modifiche schema non compatibili.

Usare l'opzione mode per specificare la modalità di analisi. L'table seguente descrive l'opzione per la modalità di analisi:

Opzione	Comportamento
`FAILFAST`	Valore predefinito. Un errore di analisi genera un `SparkException` con un `errorClass` di `MALFORMED_AVRO_MESSAGE`.
`PERMISSIVE`	Un errore di analisi viene ignorato e viene generato un record Null.

Nota

Quando l'evoluzione schema è abilitata, FAILFAST genera eccezioni solo se un record è danneggiato.

Esempio di utilizzo dell'evoluzione schema e della configurazione della modalità di analisi

L'esempio seguente illustra come abilitare l'evoluzione schema e specificare la modalità di analisi FAILFAST con un Registro di Confluent Schema.

Scala

import org.apache.spark.sql.avro.functions._
import scala.collection.JavaConverters._

val schemaRegistryAddr = "https://confluent-schema-registry-endpoint"
val schemaRegistryOptions = Map(
      "confluent.schema.registry.basic.auth.credentials.source" -> "USER_INFO",
      "confluent.schema.registry.basic.auth.user.info" -> "confluentApiKey:confluentApiSecret",
      "avroSchemaEvolutionMode" -> "restart",
      "mode" -> "FAILFAST")

val df = spark
  .readStream
  .format("kafka")
  .option("kafka.bootstrap.servers", servers)
  .option("subscribe", "t")
  .load()
  .select(
    // We read the "key" binary column from the subject "t-key" in the schema
    // registry at schemaRegistryAddr. We provide schemaRegistryOptions,
    // which has avroSchemaEvolutionMode -> "restart". This instructs from_avro
    // to fail the query if the schema for the subject t-key evolves.
    from_avro(
            $"key",
            "t-key",
            schemaRegistryAddr,
            schemaRegistryOptions.asJava).as("key"))

Python

from pyspark.sql.functions import col, lit
from pyspark.sql.avro.functions import from_avro, to_avro

schema_registry_address = "https://confluent-schema-registry-endpoint"
schema_registry_options = {
  "confluent.schema.registry.basic.auth.credentials.source": 'USER_INFO',
  "confluent.schema.registry.basic.auth.user.info": f"{key}:{secret}",
  "avroSchemaEvolutionMode": "restart",
  "mode": "FAILFAST",
}

df = (spark
  .readStream
  .format("kafka")
  .option("kafka.bootstrap.servers", servers)
  .option("subscribe", "t")
  .load()
  .select(
    from_avro(
      data = col("key"),
      options = schema_registry_options,
      subject = "t-key",
      schemaRegistryAddress = schema_registry_address
    ).alias("key")
  )
)

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Esempio di schema specificato manualmente

Esempio jsonFormatSchema

Esempio con registro Schema

Eseguire l'autenticazione in un registro di Schema confluente esterno

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Usare file truststore e keystore in Unity Catalogvolumes

Usare la modalità di evoluzione schema con `from_avro`

Configurare la modalità di analisi

Esempio di utilizzo dell'evoluzione schema e della configurazione della modalità di analisi

Scala

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Usare la modalità di evoluzione schema con `from_avro`