Ниже приведен фрагмент кода для записи (фрейма данных) данных CSV непосредственно в контейнер для хранения больших двоичных объектов Azure в Azure Блокнот данных.
# Configure blob storage account access key globally
spark.conf.set(
"fs.azure.account.key.%s.blob.core.windows.net" % storage_name,
sas_key)
output_container_path = "wasbs://%s@%s.blob.core.windows.net" % (output_container_name, storage_name)
output_blob_folder = "%s/wrangled_data_folder" % output_container_path
# write the dataframe as a single file to blob storage
(dataframe
.coalesce(1)
.write
.mode("overwrite")
.option("header", "true")
.format("com.databricks.spark.csv")
.save(output_blob_folder))
# Get the name of the wrangled-data CSV file that was just saved to Azure blob storage (it starts with 'part-')
files = dbutils.fs.ls(output_blob_folder)
output_file = [x for x in files if x.name.startswith("part-")]
# Move the wrangled-data CSV file from a sub-folder (wrangled_data_folder) to the root of the blob container
# While simultaneously changing the file name
dbutils.fs.mv(output_file[0].path, "%s/predict-transform-output.csv" % output_container_path)
Пример: блокнот
Вывод: кадр данных записывается в хранилище BLOB-объектов с использованием Azure Базы данных
