按日期的 Azure Blob 复制分区

Question

我的 Azure Blob 存储中有这样的文件:

entity
|- part001.parquet
|- part002.parquet
|- part003.parquet
|- part004.parquet
...

这个 parquet 数据有一个日期列，我们将其命名为 transaction_date

我想创建一个 Azure 数据工厂管道，将所有这些数据迁移到另一个 Blob 存储中，如下所示:

entity
|- YYYY
    |-MM
        |- entity_YYYYMMDD.parquet
           ...
|- YYYY
    |-MM
        |- entity_YYYYMMDD.parquet
           ...

因此，这些文件将仅包含基于 transaction_date 的特定日期交易，以便之后更容易选择它们。

有什么方法可以使用 ADF 或其他 Azure Stack 工具来执行此操作吗？

Answer 1

您追求的是动态分区或基于字段/列值的分区。

我们使用 Azure Databricks 来处理此类事情，如果需要重复，则通过 azure 数据工厂 v2 安排笔记本。在笔记本中，您可以有一个 pyspark 脚本，如下所示(请注意，此代码只是一个未经测试的模式)

extractData = spark.read.parquet("<<<input blob storage path>>>")

extractData = extractData\
              .withColumn("transaction_year", year("transaction_date"))\
              .withColumn("transaction_month", month("transaction_date"))

extractData.write.mode("overwrite") \
    .partitionBy("transaction_year", "transaction_month") \
    .parquet("<<<output blob storage path>>>") 

我们可以只使用 Azure 数据工厂吗？假设您使用的是 Azure 数据工厂 v2 - 与上面相比，很难(并非不可能)基于字段值进行分区。

话虽如此，Azure 数据工厂映射数据流有公共(public)预览版 - 在幕后它使用 Azure Databricks 进行计算。我还没有测试/或玩过，也许你可以使用类似 conditional split 的转换事件。但再次强调，使用 Databricks 非常简单。