Pyspark Azure Synapse Integration: Eine umfassende Anleitung

In der modernen Datenlandschaft ist die Fähigkeit, große Datenmengen effizient zu verarbeiten und zu analysieren, entscheidend für den Erfolg von Unternehmen. Hierbei spielen Cloud-basierte Lösungen wie Microsoft Azure Synapse Analytics eine immer größere Rolle. Dieser Artikel beleuchtet die Integration von Pyspark in Azure Synapse, um ein leistungsstarkes ETL-Framework (Extract, Transform, Load) zu schaffen, das die Grundlage für Business Intelligence (BI) und Analytics bildet.

Einführung in Azure Synapse Analytics

Azure Synapse Analytics ist ein Analysedienst, der Data Warehousing und Big Data-Analysen vereint. Azure Synapse bietet eine Vollintegration mit Azures besten Datenservices wie Azure Data Factory, Power BI, SQL-Pools und Azure Purview. Es adressiert den wachsenden Bedarf an vereinfachten Integrationen mit verschiedenen On-Premise-Lösungen, SQL- und NoSQL-Technologien oder einer Multi-Cloud-Lösung. Mit Azure Synapse können Unternehmen Daten aus verschiedenen Quellen integrieren, verarbeiten und analysieren, um fundierte Business-Entscheidungen zu treffen.

Die Rolle von Pyspark

Pyspark ermöglicht es, die Funktionalitäten von Azure Synapse zu erweitern und ein flexibles ETL-Framework zu bilden. Pyspark-Notebooks in einer Synapse-Umgebung können Datenladeprozesse entwickeln und über Data Pipelines orchestrieren bzw. aufrufen.

Vorteile der Pyspark Azure Synapse Integration

Die Kombination von Pyspark und Azure Synapse bietet zahlreiche Vorteile:

• Schnelle Verarbeitung großer Datenmengen: Pyspark ermöglicht die schnelle Verarbeitung großer Datenmengen, was für moderne Datenanforderungen unerlässlich ist.
• Flexibilität: Pyspark bietet eine hohe Flexibilität bei der Datenverarbeitung und -transformation.
• Erweiterbarkeit: Pyspark-Notebooks können die Funktionalitäten von Azure Synapse erweitern und an spezifische Bedürfnisse anpassen.
• Integration: Azure Synapse bietet eine Vollintegration mit Azures besten Datenservices wie Azure Data Factory, Power BI, SQL-Pools und Azure Purview.
• Einheitliche Datenplattform: Azure Synapse bietet eine einheitliche Data-Warehouse-Lösung, mit der Datenintegration, Datenanalyse und Datenbereitstellung auf einer Plattform durchgeführt werden können.
• Skalierbarkeit: Die Plattform bietet flexible Skalierbarkeitsoptionen, die es ermöglichen, sowohl kleine als auch große Datenmengen effizient zu verarbeiten. Unternehmen können Ressourcen je nach Bedarf anpassen und optimieren.
• Kosteneffizienz: Mit den serverlosen und dedizierten Ressourcenmodellen können Unternehmen Kosten optimieren, indem sie nur für die tatsächlich genutzten Ressourcen bezahlen. Dies reduziert die Gesamtbetriebskosten erheblich.
• Umfassende Datenintegration: Die Plattform unterstützt die Integration von Daten aus über 90 Quellen, einschließlich SQL-Datenbanken, Azure Data Lake Storage und vielen anderen Datenbanken und Cloud-Speicherdiensten. Dies erleichtert die Datenintegration und -analyse erheblich.
• Erweiterte Analytik: Durch die Unterstützung von SQL, Spark und Data Explorer können komplexe Analysen und Machine Learning-Modelle entwickelt und bereitgestellt werden. Dies ermöglicht tiefgehende Einblicke und prädiktive Analysen.
• Nahtlose Integration mit anderen Azure-Diensten: Azure Synapse integriert sich gut mit anderen Azure-Diensten wie Power BI, Azure Machine Learning und Cosmos DB, was erweiterte Analyse- und KI-Fähigkeiten bietet.
• Einfache Verwaltung und Überwachung: Synapse Studio bietet eine zentrale Benutzeroberfläche für die Verwaltung und Überwachung von Datenpipelines, Abfragen und Visualisierungen.

Architektur und Komponenten

Azure Synapse Workspace

Ein Azure Synapse Workspace dient als übergeordnete Arbeitsfläche für Azure Synapse Analytics. Nach der Einrichtung des Workspace kann Azure Synapse Studio geöffnet werden.

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Synapse Studio

Im sogenannten "HUB" lassen sich SQL-Skripte, Synapse-Notebooks und Datenflüsse erstellen. SQL-Skripte basieren auf T-SQL (MSSQL mit proprietären mathematischen Erweiterungen) und verwenden bereitgestellte SQL-Pools oder bedarfsgesteuerte serverlose Pools. Neben diesen lassen sich die Notebooks auf dedizierten Spark-Pools erstellen - also Notebooks, die auf die Spark Cluster Ressourcen zurückgreifen, die zuvor erstellt wurden. Zuletzt lassen sich Datenflüsse erstellen, die aufzeigen, aus welcher Quelle die Daten kommen und wie sie transformiert an das Ziel gelangen.

Pipelines

Eine Pipeline verknüpft die bereits erstellten Elemente aus Schritt 2 wie SQL-Skripten entweder mit anderen Prozessschritten wie z.B. dem Kopieren oder Konditionierung/Filterung von Daten, oder mit Azure Functions, um einen separaten Schritt zu triggern. Zudem lassen sich diese Datenflüsse in einem DRY-Run Modus ausführen (Validate) sowie einem Debug Modus, der auf mögliche Fehler in der Prozesskette hinweist.

Senken

Eine Senke ist ein in Azure Synapse verfügbarer Exportbereich. Dazu gehören beispielsweise Azure Data Lake Storage Gen2 oder Azure Cosmos DB (SQL-API).

Spark Pools

Spark als Cluster Framework wird in Azure Synapse durch Spark Pools unterstützt. Apache Spark stellt Primitive für In-Memory-Clustercomputing bereit. Bei einem Spark-Auftrag können Daten in den Arbeitsspeicher geladen, zwischengespeichert und dann wiederholt abgefragt werden. In-Memory-Computing ist im Vergleich zu datenträgerbasierten Anwendungen schneller.

Data Lake Storage

Die Daten können im Data Lake Storage permanent abgespeichert werden und dadurch einen Zugriff für weitere Services ermöglichen.

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Azure Data Factory

Azure Data Factory ist ein ETL-Tool, das in Azure Synapse integriert ist. Verknüpft man die Methoden von Azure Data Factory mit denen von Pyspark, erhält man ein mächtiges Werkzeug.

Erstellung einer Analytics Pipeline (ETL) mit Pyspark in Azure Synapse

Die Erstellung einer Analytics Pipeline (ETL) mit Pyspark in Azure Synapse umfasst mehrere Schritte:

1. Datenintegration: Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführen und in einer gemeinsamen Datenquelle bereitstellen.
2. Datenextraktion: Daten aus den verschiedenen Quellen extrahieren.
3. Datentransformation: Die extrahierten Daten in ein einheitliches Format konvertieren und bereinigen.
4. Datenladen: Die transformierten Daten in das Data Warehouse laden.

Pyspark-Notebooks in ETL-Prozessen

Pyspark-Notebooks spielen eine zentrale Rolle in ETL-Prozessen:

• Daten lesen, laden, schreiben: Pyspark-Notebooks ermöglichen das Lesen, Laden und Schreiben von Daten in verschiedenen Formaten.
• Datenbankverbindungen: Pyspark-Notebooks können verwendet werden, um Verbindungen zu Datenbanken herzustellen und Daten abzurufen oder zu schreiben.
• Datenbereinigung und -transformation: Pyspark-Notebooks bieten umfangreiche Möglichkeiten zur Datenbereinigung und -transformation.
• Logik implementieren: Pyspark-Notebooks können verwendet werden, um komplexe Geschäftslogik zu implementieren.

Orchestrierung mit Azure Data Factory

Azure Data Factory kann verwendet werden, um die Ausführung von Pyspark-Notebooks zu orchestrieren:

• Notebook-Aktivität: Innerhalb der Pipeline steht im Aktivitätsbereich eine weitere Kategorie „Synapse“ zur Verfügung, wo eine Aktivität „Notebook“ in die Pipeline aufgenommen werden kann.
• Parameterübergabe: Wenn Parameter im Notebook deklariert werden, welche von außen aus der Azure Data Factory Pipeline kommen sollen, ist es wichtig, diese Parameter in der Zelle zu markieren.

Best Practices für die Pipeline-Entwicklung

• For-Schleifen auslagern: Am besten lagert man For-Schleifen in die Notebooks aus. Das erhöht die Lesbarkeit erheblich und man hat eine überschaubare Anzahl an Pipelines.
• Notebook-Aufrufe in Schleifen vermeiden: Man muss allerdings aufpassen, dass Notebooks nicht innerhalb von For-Schleifen mit mehreren Iterationen aufgerufen werden. Das kann möglicherweise zu hohen Laufzeiten führen, da sonst bei jeder Iteration der Schleife ein Start der Spark-Session ausgelöst wird.

Delta Lake Integration

Delta Lake bietet die Möglichkeit, Parquet-Dateien im sogenannten Delta-Format zu speichern. Weiterhin wird die Tabelle hier versioniert, das heißt, es kann jederzeit eine ältere Version der Tabelle wiederhergestellt werden.

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Überwachung und Fehlerbehebung

Im Monitoring Bereich kann man sich einen Überblick aller laufenden und abgeschlossenen Spark Sessions verschaffen. Hier hat man auch die Möglichkeit, laufende Spark Sessions abzubrechen oder spezielle Fehlermeldungen zu sehen. Des Weiteren sieht man hier, welches Notebook von welchen Prozess oder User unter diesen Sessions ausgeführt wird.

Anwendungsbeispiele

Pyspark und Azure Synapse können in verschiedenen Szenarien eingesetzt werden:

• Business Intelligence: Azure Synapse ermöglicht die Integration und Analyse großer Datenmengen, um tiefgehende Einblicke und Entscheidungsunterstützung zu bieten.
• Data Warehousing: Azure Synapse bietet eine Data-Warehouse-Funktionalität, die Daten aus verschiedenen Quellen integriert und für Abfragen optimiert.
• Data Engineering: Azure Synapse kann für Data Engineering-Aufgaben wie Datenintegration, -transformation und -bereinigung verwendet werden.
• Machine Learning: Azure Synapse kann für Machine Learning-Anwendungen verwendet werden, indem Spark-Pools für die Verarbeitung großer Datenmengen genutzt werden.
• IoT-Datenverarbeitung: Azure Synapse kann für die Verarbeitung von IoT-Daten verwendet werden, indem Daten aus verschiedenen Quellen wie Sensoren und Geräten integriert und analysiert werden.

Alternativen zu Azure Synapse

Es gibt einige Alternativen zu Azure Synapse, darunter:

• Azure Databricks: Azure Databricks ist eine leistungsstarke Analyseplattform, die auf Apache Spark aufbaut und dazu entwickelt wurde, die Verarbeitung von Big Data und maschinellem Lernen zu erleichtern.
• Amazon Redshift: Amazon Redshift ist ein Data-Warehouse-Service in der Cloud.
• Google BigQuery: Google BigQuery ist ein serverloses, hoch skalierbares und kosteneffizientes Data Warehouse.

Herausforderungen und Einschränkungen

Trotz der vielen Vorteile gibt es auch einige Herausforderungen und Einschränkungen bei der Verwendung von Pyspark in Azure Synapse:

• Verarbeitung von unstrukturierten Daten: Aktuell beschränkt sich die Verarbeitung auf strukturierte Daten - unstrukturierte Daten Beispielsweise können Mediadaten noch nicht genügend oder gar nicht in die Plattform eingelesen werden.
• Eingeschränkte SQL-Fähigkeiten: User von SQL-Server Admin Services wie SSMS können keine Admin Tasks oder Logins erstellen. Für diese werden T-SQL Befehle benötigt.

Empfehlungen und Best Practices

• Toolauswahl: Falls Sie sich noch nicht sicher sind, welcher Cloud-DWH-Dienst für Ihre aktuellen Herausforderungen und Ziele der richtige ist, empfiehlt sich ein Assessment in Verbindung mit einer Toolauswahl.
• Datenmodellierung: Eine sorgfältige Datenmodellierung ist entscheidend für die Leistung und Skalierbarkeit der Lösung.
• Sicherheitsmaßnahmen: Es ist wichtig, umfangreiche Sicherheitsmaßnahmen wie Datenverschlüsselung, Zugriffskontrollen und Netzwerkisolierung zu implementieren, um die Sicherheit sensibler Daten zu gewährleisten.
• Überwachung und Optimierung: Die Leistung der Datenpipelines und Abfragen sollte regelmäßig überwacht und optimiert werden.

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