Introdução ao Azure Data Lake Analytics usando a CLI do Azure

Este artigo descreve como usar a interface de linha de comando da CLI do Azure para criar contas do Analytics do Azure Data Lake, enviar trabalhos do USQL e catálogos. O trabalho lê um arquivo TSV (Valores Separados por Tabulação) e os converte em um arquivo CSV (valores separados por vírgula).

Pré-requisitos

Antes de começar, você precisa dos seguintes itens:

• Uma assinatura do Azure. Consulte Obter a avaliação gratuita do Azure.
• Este artigo exige que você esteja executando a CLI do Azure versão 2.0 ou posterior. Se você precisa instalar ou atualizar, consulte Instalar a CLI do Azure.

Entrar no Azure

Para entrar em sua assinatura do Azure:

az login

É solicitado que você navegue até uma URL e insira um código de autenticação. E siga as instruções para inserir suas credenciais.

Depois de fazer logon, o comando de logon listará suas assinaturas.

Para usar uma assinatura específica:

az account set --subscription <subscription id>

Criar conta da Análise Data Lake

Você precisa ter uma conta do Data Lake Analytics antes de executar trabalhos. Para criar uma conta do Data Lake Analytics, você deve especificar os seguintes itens:

• Grupo de recursos do Azure. É necessário criar uma conta do Data Lake Analytics em um grupo de Recursos do Azure. O Azure Resource Manager permite trabalhar com os recursos do seu aplicativo como um grupo. Você pode implantar, atualizar ou excluir todos os recursos para seu aplicativo em uma única operação coordenada.

Para listar os grupos de recursos existentes em sua assinatura:

az group list

Para criar um novo grupo de recursos:

az group create --name "<Resource Group Name>" --location "<Azure Location>"

• Nome da conta do Data Lake Analytics. Cada conta do Data Lake Analytics tem um nome.
• Local. Use um dos datacenters do Azure que dá suporte ao Data Lake Analytics.
• Conta padrão do Data Lake Store: cada conta do Data Lake Analytics tem uma conta padrão do Data Lake Store.

Para listar a conta existente do Data Lake Store:

az dls account list

Para criar uma nova conta do Azure Data Lake Store:

az dls account create --account "<Data Lake Store Account Name>" --resource-group "<Resource Group Name>"

Use o seguinte código para criar uma conta do Data Lake Analytics:

az dla account create --account "<Data Lake Analytics Account Name>" --resource-group "<Resource Group Name>" --location "<Azure location>" --default-data-lake-store "<Default Data Lake Store Account Name>"

Depois de criar uma conta, você pode usar os seguintes comandos para listar as contas e mostrar seus detalhes:

az dla account list
az dla account show --account "<Data Lake Analytics Account Name>"

Carregar dados no Repositório Data Lake

Neste tutorial, você processa alguns logs de pesquisa. O log de pesquisa pode ser armazenado no Repositório Data Lake ou no Armazenamento de Blob do Azure.

O portal do Azure fornece uma interface do usuário para copiar alguns arquivos de dados de exemplo para a conta padrão do Data Lake Store, o que inclui um arquivo de log de pesquisa. Consulte Preparar dados de origem para carregar os dados na conta do Repositório Data Lake.

Para carregar arquivos usando a CLI do Azure, use os seguintes comandos:

az dls fs upload --account "<Data Lake Store Account Name>" --source-path "<Source File Path>" --destination-path "<Destination File Path>"
az dls fs list --account "<Data Lake Store Account Name>" --path "<Path>"

A Análise Data Lake também pode acessar o armazenamento de Blob do Azure. Para carregar dados no Armazenamento de Blob do Azure, consulte Usando a CLI do Azure com o Armazenamento do Azure.

Enviar trabalhos da Análise Data Lake

Os trabalhos da Análise Data Lake são escritos na linguagem U-SQL. Para saber mais sobre o U-SQL, confira Introdução à linguagem U-SQL e Referência da linguagem U-SQL.

Para criar um script de trabalho da Análise Data Lake

Crie um arquivo de texto com o seguinte script U-SQL e salve o arquivo de texto em sua estação de trabalho:

@a  =
    SELECT * FROM
        (VALUES
            ("Contoso", 1500.0),
            ("Woodgrove", 2700.0)
        ) AS
              D( customer, amount );
OUTPUT @a
    TO "/data.csv"
    USING Outputters.Csv();

Este script U-SQL lê o arquivo de dados de origem usando Extractors.Tsv(), em seguida, cria um arquivo csv usando Outputters.Csv().

Não modifique os dois caminhos, a menos que você copie o arquivo de origem para um local diferente. O Data Lake Analytics criará a pasta de saída se ela não existir.

É mais simples usar caminhos relativos para arquivos armazenados em contas padrão do Data Lake Store. Você também pode usar caminhos absolutos. Por exemplo:

adl://<Data LakeStorageAccountName>.azuredatalakestore.net:443/Samples/Data/SearchLog.tsv

Você deve usar caminhos absolutos para acessar os arquivos em contas do Armazenamento vinculadas. A sintaxe para os arquivos armazenados na conta do Armazenamento do Azure vinculada é:

wasb://<BlobContainerName>@<StorageAccountName>.blob.core.windows.net/Samples/Data/SearchLog.tsv

Para enviar trabalhos

Use a sintaxe a seguir para enviar um trabalho.

az dla job submit --account "<Data Lake Analytics Account Name>" --job-name "<Job Name>" --script "<Script Path and Name>"

Por exemplo:

az dla job submit --account "myadlaaccount" --job-name "myadlajob" --script @"C:\DLA\myscript.txt"

Para listar trabalhos e mostrar detalhes do trabalho

az dla job list --account "<Data Lake Analytics Account Name>"
az dla job show --account "<Data Lake Analytics Account Name>" --job-identity "<Job Id>"

Para cancelar trabalhos

az dla job cancel --account "<Data Lake Analytics Account Name>" --job-identity "<Job Id>"

Recuperar os resultados do trabalho

Depois que um trabalho é concluído, use os seguintes comandos para listar os arquivos de saída e baixá-los:

az dls fs list --account "<Data Lake Store Account Name>" --source-path "/Output" --destination-path "<Destination>"
az dls fs preview --account "<Data Lake Store Account Name>" --path "/Output/SearchLog-from-Data-Lake.csv"
az dls fs preview --account "<Data Lake Store Account Name>" --path "/Output/SearchLog-from-Data-Lake.csv" --length 128 --offset 0
az dls fs download --account "<Data Lake Store Account Name>" --source-path "/Output/SearchLog-from-Data-Lake.csv" --destination-path "<Destination Path and File Name>"

Por exemplo:

az dls fs download --account "myadlsaccount" --source-path "/Output/SearchLog-from-Data-Lake.csv" --destination-path "C:\DLA\myfile.csv"

Próximas etapas

• Para ver o documento de referência da CLI do Data Lake Analytics do Azure, consulte Data Lake Analytics.
• Para ver o documento de referência da CLI do Azure do Armazenamento do Data Lake, consulte Armazenamento do Data Lake.
• Para ver uma consulta mais complexa, consulte Analisar logs de site usando a Análise Data Lake do Azure.