批处理解决方案的设计与开发

### 批处理解决方案的设计与开发 在数据处理和分析领域，批处理解决方案的设计与开发至关重要。以下将详细介绍批处理解决方案的多个关键方面，包括数据安全、测试、资源扩展、异常处理等。 #### 1. 数据安全与备份 数据备份存储在 Azure 存储账户中，可通过基于角色的访问控制（RBAC）进行限制。备份数据在传输和存储过程中均进行加密，即使备份数据泄露，他人也很难解密和使用这些数据。 #### 2. 数据管道的测试设计与创建 随着数据管道变得更加复杂，以及数据分析解决方案对公司的重要性不断提高，测试变得至关重要。测试不仅要关注新创建的管道和数据流，还要关注现有功能的更改。 - **新管道测试**：需要考虑性能、延迟以及数据摄取和转换的结果是否符合预期。这三个方面应在没有意外编程逻辑异常的情况下进行。若出现异常，需有恢复路径来保护数据。 - **现有管道更新测试**：除了上述要点外，还需考虑上下游依赖关系。必须对每种情况进行测试，以确保不会出现导致数据损坏或延迟数据处理和交付的问题。 #### 3. 资源扩展 可以通过配置创建自动扩展公式，根据需要增加或减少节点数量，从而节省计算资源成本。可使用 CPU 百分比、已使用内存、运行任务数量和入站网络流量等属性来确定扩展逻辑。除了扩展 Azure Batch 节点，还可以自动扩展 Azure Synapse Analytics 中的 SQL 和 Spark 池。 #### 4. 异常处理的设计与配置 在 Python、Java、Scala 或 C# 等源代码中，可以使用 `try{...} catch{...}` 块来处理异常。当代码中出现意外情况时，`catch` 部分的代码专门用于处理该异常。可以选择重试事务或完全停止代码路径执行。T - SQL 命令也有类似的异常处理概念。 如果代码未放在这些代码块中，异常将被视为未处理，可能导致进程崩溃，使操作系统或容器进入无法恢复的状态，即所谓的挂起服务器，这可能导致调度失败，直到服务器被识别为不健康并进行重启、故障转移或重新配置。 #### 5. 使用 Spark UI 调试 Spark 作业 Spark UI 提供了管理和查看 Spark 作业状态的良好功能，同时也有调试和故障排除的技术。 #### 6. 实现 Azure Synapse Link 并查询复制数据 Azure Synapse Link 提供了类似 HTAP 的数据处理功能，可将操作数据库（如 Azure SQL DB 和 SQL Server 2022）与 Azure Synapse Analytics 工作区中的分析工作负载相连接。 - **启用变更数据捕获（CDC）**：要启用 CDC，需为每个要进行实时数据分析的实时事务表执行以下 SQL 代码： ```sql EXEC sys.sp_cdc_enable_table @source_schema = N'schema', @source_name = N'TableName', @role_name = N'role', @filegroup_name = N'FilegroupName', @supports_net_changes = 1 ``` 成功执行此 SQL 查询后，将生成捕获 DML 更改（如 INSERT、UPDATE 和 DELETE）的更改日志，并将其复制到 Azure Synapse Analytics 中专用 SQL 池的更改表中，用于管道转换和分析。 #### 7. 使用 PolyBase 将数据加载到 SQL 池 PolyBase 是一种强大的技术，可在后台实现对数据文件（如 CSV 格式）执行 SQL 查询。在 Azure Synapse Analytics 中，可在托管外部表的无服务器 SQL 池中使用 PolyBase 技术。 #### 8. 读写 Delta 表 Delta 湖是一个存储和管理软件层，提供了诸如 ACID 事务、时间旅行和插入更新等诸多好处。可以使用以下 Python 代码读写 Delta 表： ```python df = spark.read \ .option("header","true").csv("/FileStore/tables/brainwavesMeditation.csv") df.write.mode("overwrite").format("delta").save("/FileStore/data/2022/03/14") brainwaves = spark.read.format("delta").load("/FileStore/data/2022/03/14") display(brainwaves) print(brainwaves.count()) ``` 使用 SQL 代码将数据加载到 Delta 表： ```python display(spark \ .sql("CREATE TABLE BRAINWAVES USING DELTA LOCATION '/FileStore/da ```