中的数据访问 Jupyterlab notebooks
每个受支持的内核都提供了内置功能,允许您从笔记本内的数据集读取Platform数据。 目前,Adobe Experience Platform Data Science Workspace中的JupyterLab支持 Python、 R 、 PySpark和Scala。 但是,对分页数据的支持仅限于 Python 和R笔记本。 本指南重点介绍如何使用JupyterLab笔记本访问您的数据。
快速入门
在阅读本指南之前,请查阅 JupyterLab 用户指南 ,了解关于 JupyterLab 以及它在数据科学工作区中的角色。
笔记本数据限制 notebook-data-limits
以下信息定义了可读取的最大数据量、使用的数据类型以及读取数据所用的估计时间范围。
对象 Python 和R,使用配置为40GB RAM的笔记本电脑服务器进行基准测试。 对于PySpark和Scala,在64GB RAM、8核、2个DBU(最多4个工作程序)配置的数据块群集用于下面列出的基准。
使用的ExperienceEvent架构数据大小不一,从1,000行(1K)到最多10亿(1B)行。 请注意,对于PySpark和 Spark 量度时,XDM数据使用的日期跨度为10天。
使用对临时架构数据进行预处理 Query Service 创建表作为选择(CTAS)。 这些数据大小也各不相同,从1,000行(1K)到最多10亿(1B)行。
何时使用批处理模式与交互模式 mode
在读取包含PySpark和Scala笔记本的数据集时,您可以选择使用交互模式或批处理模式来读取数据集。 交互模式适用于快速结果,而批处理模式适用于大型数据集。
Python 笔记本数据限制
XDM ExperienceEvent架构: 您应能够在22分钟内最多读取200万行(磁盘上约6.1 GB的数据)的XDM数据。 添加其他行可能会导致错误。
临时架构: 在14分钟内,您最多可以读取500万行非XDM (ad-hoc)数据(磁盘上大约5.6 GB的数据)。 添加其他行可能会导致错误。
R笔记本数据限制
XDM ExperienceEvent架构: 在13分钟内,您最多可以读取100万行XDM数据(磁盘上的3GB数据)。
临时架构: 您最多可以在10分钟内读取300万行临时数据(磁盘上有293MB数据)。
PySpark (Python 内核)笔记本数据限制: pyspark-data-limits
XDM ExperienceEvent架构: 在交互模式下,您应该能够在大约20分钟内最多读取500万行(磁盘上大约13.42GB的数据)的XDM数据。 交互模式最多仅支持500万行。 如果要读取更大的数据集,建议切换到批处理模式。 在批处理模式下,您应该能够在大约14小时内读取最多5亿行(磁盘上大约1.31TB的数据)的XDM数据。
临时架构: 在交互模式中,您应该能够在3分钟内最多读取非XDM数据的500万行(磁盘上大约5.36GB的数据)。 在批处理模式下,您应该能够在大约18分钟内读取最多10亿行(磁盘上大约1.05TB的数据)的非XDM数据。
Spark (Scala内核)笔记本数据限制: scala-data-limits
XDM ExperienceEvent架构: 在交互模式下,您应该能够在大约18分钟内最多读取500万行(磁盘上大约13.42GB的数据)的XDM数据。 交互模式最多仅支持500万行。 如果要读取更大的数据集,建议切换到批处理模式。 在批处理模式下,您应该能够在大约14小时内读取最多5亿行(磁盘上大约1.31TB的数据)的XDM数据。
临时架构: 在交互模式下,您应该能够在3分钟内读取最多500万行非XDM数据(磁盘上大约5.36GB的数据)。 在批处理模式下,您应该能够在大约16分钟内读取最多10亿行(磁盘上大约1.05TB的数据)的非XDM数据。
Python笔记本 python-notebook
Python 笔记本允许您在访问数据集时分页数据。 下面演示了使用分页和不使用分页读取数据的示例代码。 有关可用的入门Python笔记本的更多信息,请访问 JupyterLab 启动器 部分。
以下Python文档概述了以下概念:
从Python中的数据集中读取 python-read-dataset
无分页:
执行以下代码将读取整个数据集。 如果执行成功,则数据将另存为变量引用的Pandas数据流 df
.
# Python
from platform_sdk.dataset_reader import DatasetReader
dataset_reader = DatasetReader(get_platform_sdk_client_context(), dataset_id="{DATASET_ID}")
df = dataset_reader.read()
df.head()
分页:
执行以下代码将从指定的数据集中读取数据。 通过限制和偏移函数中的数据来实现分页 limit()
和 offset()
的量度。 限制数据是指要读取的数据点的最大数量,而偏移是指在读取数据之前要跳过的数据点数量。 如果读取操作执行成功,则数据将另存为变量引用的Pandas数据流 df
.
# Python
from platform_sdk.dataset_reader import DatasetReader
dataset_reader = DatasetReader(get_platform_sdk_client_context(), dataset_id="{DATASET_ID}")
df = dataset_reader.limit(100).offset(10).read()
写入Python中的数据集 write-python
要写入JupyterLab笔记本中的数据集,请在JupyterLab的左侧导航中选择“数据”图标选项卡(突出显示如下)。 此 数据集 和 架构 目录出现。 选择 数据集 并右键单击,然后选择 在笔记本中写入数据 选项。 笔记本底部会显示一个可执行代码条目。
- 使用 在笔记本中写入数据 以使用所选数据集生成写单元格。
- 使用 浏览笔记本中的数据 以使用所选数据集生成读取单元格。
- 使用 在笔记本中查询数据 以使用所选数据集生成基本查询单元格。
或者,您可以复制并粘贴以下代码单元格。 将两者 {DATASET_ID}
和 {PANDA_DATAFRAME}
.
from platform_sdk.models import Dataset
from platform_sdk.dataset_writer import DatasetWriter
dataset = Dataset(get_platform_sdk_client_context()).get_by_id(dataset_id="{DATASET_ID}")
dataset_writer = DatasetWriter(get_platform_sdk_client_context(), dataset)
write_tracker = dataset_writer.write({PANDA_DATAFRAME}, file_format='json')
查询数据,使用 Query Service 在 Python query-data-python
JupyterLab 日期 Platform 允许您在中使用SQL Python 笔记本访问数据 Adobe Experience Platform查询服务. 通过访问数据 Query Service 由于其卓越的运行时间,可用于处理大型数据集。 请注意,使用查询数据 Query Service 具有十分钟的处理时间限制。
使用前 Query Service 在 JupyterLab,确保您实际了解 Query Service SQL语法.
使用查询数据 Query Service 需要您提供目标数据集的名称。 您可以使用查找所需的数据集来生成必要的代码单元格。 数据资源管理器. 右键单击数据集列表并单击 在笔记本中查询数据 在笔记本中生成两个代码单元格。 下面将更详细地概述这两个单元格。
为了利用 Query Service 在 JupyterLab,您必须首先创建工作流程之间的连接 Python 笔记本和 Query Service. 这可以通过执行第一个生成的单元来实现。
qs_connect()
在第二个生成的单元格中,必须在SQL查询之前定义第一行。 默认情况下,生成的单元格定义一个可选变量(df0
)将查询结果保存为Pandas数据流。
此 -c QS_CONNECTION
参数是必需的,用于告知内核执行SQL查询 Query Service. 请参阅 附录 以获取其他参数的列表。
%%read_sql df0 -c QS_CONNECTION
SELECT *
FROM name_of_the_dataset
LIMIT 10
/* Querying table "name_of_the_dataset" (datasetId: {DATASET_ID})*/
通过使用字符串格式语法并将变量换成大括号({}
),如以下示例所示:
table_name = 'name_of_the_dataset'
table_columns = ','.join(['col_1','col_2','col_3'])
%%read_sql demo -c QS_CONNECTION
SELECT {table_columns}
FROM {table_name}
筛选条件 ExperienceEvent 数据 python-filter
要访问和筛选 ExperienceEvent 数据集在 Python 笔记本,您必须提供数据集的ID ({DATASET_ID}
)以及使用逻辑运算符定义特定时间范围的过滤器规则。 定义时间范围后,将忽略任何指定的分页,并会考虑整个数据集。
筛选运算符列表如下所述:
eq()
: 等于gt()
: 大于ge()
: 大于或等于lt()
: 小于le()
: 小于或等于And()
:逻辑AND运算符Or()
:逻辑OR运算符
以下单元格筛选 ExperienceEvent 数据集中的数据,这些数据在2019年1月1日至2019年12月31日终了期间专门存在。
# Python
from platform_sdk.dataset_reader import DatasetReader
dataset_reader = DatasetReader(get_platform_sdk_client_context(), dataset_id="{DATASET_ID}")
df = dataset_reader.\
where(dataset_reader["timestamp"].gt("2019-01-01 00:00:00").\
And(dataset_reader["timestamp"].lt("2019-12-31 23:59:59"))\
).read()
R笔记本 r-notebooks
R笔记本允许您在访问数据集时分页数据。 下面演示了使用分页和不使用分页读取数据的示例代码。 有关可用的入门R笔记本电脑的详细信息,请访问 JupyterLab 启动器 部分。
下面的R文档概述了以下概念:
从R中的数据集读取 r-read-dataset
无分页:
执行以下代码将读取整个数据集。 如果执行成功,则数据将另存为变量引用的Pandas数据流 df0
.
# R
library(reticulate)
use_python("/usr/local/bin/ipython")
psdk <- import("platform_sdk")
datetime <- import("datetime", convert = FALSE)
py_run_file("~/.ipython/profile_default/startup/platform_sdk_context.py")
DatasetReader <- psdk$dataset_reader$DatasetReader
dataset_reader <- DatasetReader(py$get_platform_sdk_client_context(), dataset_id="{DATASET_ID}")
df0 <- dataset_reader$read()
head(df0)
分页:
执行以下代码将从指定的数据集中读取数据。 通过限制和偏移函数中的数据来实现分页 limit()
和 offset()
的量度。 限制数据是指要读取的数据点的最大数量,而偏移是指在读取数据之前要跳过的数据点数量。 如果读取操作执行成功,则数据将另存为变量引用的Pandas数据流 df0
.
# R
library(reticulate)
use_python("/usr/local/bin/ipython")
psdk <- import("platform_sdk")
datetime <- import("datetime", convert = FALSE)
py_run_file("~/.ipython/profile_default/startup/platform_sdk_context.py")
DatasetReader <- psdk$dataset_reader$DatasetReader
dataset_reader <- DatasetReader(py$get_platform_sdk_client_context(), dataset_id="{DATASET_ID}")
df0 <- dataset_reader$limit(100L)$offset(10L)$read()
写入R中的数据集 write-r
要写入JupyterLab笔记本中的数据集,请在JupyterLab的左侧导航中选择“数据”图标选项卡(突出显示如下)。 此 数据集 和 架构 目录出现。 选择 数据集 并右键单击,然后选择 在笔记本中写入数据 选项。 笔记本底部会显示一个可执行代码条目。
- 使用 在笔记本中写入数据 以使用所选数据集生成写单元格。
- 使用 浏览笔记本中的数据 以使用所选数据集生成读取单元格。
或者,您可以复制并粘贴以下代码单元格:
psdk <- import("platform_sdk")
dataset <- psdk$models$Dataset(py$get_platform_sdk_client_context())$get_by_id(dataset_id="{DATASET_ID}")
dataset_writer <- psdk$dataset_writer$DatasetWriter(py$get_platform_sdk_client_context(), dataset)
write_tracker <- dataset_writer$write(df, file_format='json')
筛选条件 ExperienceEvent 数据 r-filter
要访问和筛选 ExperienceEvent 数据集时,您必须提供数据集的ID ({DATASET_ID}
)以及使用逻辑运算符定义特定时间范围的过滤器规则。 定义时间范围后,将忽略任何指定的分页,并会考虑整个数据集。
筛选运算符列表如下所述:
eq()
: 等于gt()
: 大于ge()
: 大于或等于lt()
: 小于le()
: 小于或等于And()
:逻辑AND运算符Or()
:逻辑OR运算符
以下单元格筛选 ExperienceEvent 数据集中的数据,这些数据在2019年1月1日至2019年12月31日终了期间专门存在。
# R
library(reticulate)
use_python("/usr/local/bin/ipython")
psdk <- import("platform_sdk")
datetime <- import("datetime", convert = FALSE)
py_run_file("~/.ipython/profile_default/startup/platform_sdk_context.py")
client_context <- py$PLATFORM_SDK_CLIENT_CONTEXT
DatasetReader <- psdk$dataset_reader$DatasetReader
dataset_reader <- DatasetReader(py$get_platform_sdk_client_context(), dataset_id="{DATASET_ID}")
df0 <- dataset_reader$
where(dataset_reader["timestamp"]$gt("2019-01-01 00:00:00")$
And(dataset_reader["timestamp"]$lt("2019-12-31 23:59:59"))
)$read()
PySpark 3笔记本 pyspark-notebook
下面的PySpark文档概述了以下概念:
初始化sparkSession spark-initialize
全部 Spark 2.4 notebooks要求您使用以下样板代码初始化会话。
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
使用%dataset对PySpark 3笔记本进行读取和写入 magic
随着 Spark 2.4, %dataset
提供了自定义魔术以用于PySpark 3 (Spark 2.4)笔记本。 有关IPython内核中可用的幻数命令的更多详细信息,请访问 IPython魔法文档.
用法
%dataset {action} --datasetId {id} --dataFrame {df} --mode batch
描述
自定义 Data Science Workspace 用于从读取或写入数据集的magic命令 PySpark 笔记本(Python 3个内核)。
{action}
--datasetId {id}
--dataFrame {df}
大熊猫数据流。
- 当操作为“读取”时,{df}是变量,其中数据集读取操作的结果可用(例如数据流)。
- 当操作为“写入”时,此数据流{df}将写入数据集。
--mode
建议您“交互式”模式以提高在较小数据集上的查询性能。
示例
- 阅读示例:
%dataset read --datasetId 5e68141134492718af974841 --dataFrame pd0 --mode batch
- 写入示例:
%dataset write --datasetId 5e68141134492718af974842 --dataFrame pd0 --mode batch
df.cache()
在写入数据之前,可以大大提高笔记本电脑的性能。 如果您收到以下任何错误,这将很有帮助:- 由于暂存失败,作业已中止……只能压缩每个分区中具有相同元素数的RDD。
- 远程RPC客户端已取消关联和其他内存错误。
- 读取和写入数据集时性能不佳。
您可以使用以下方法在JupyterLab buy中自动生成上述示例:
在JupyterLab的左侧导航中,选择数据图标选项卡(突出显示如下)。 此 数据集 和 架构 目录出现。 选择 数据集 并右键单击,然后选择 在笔记本中写入数据 选项。 笔记本底部会显示一个可执行代码条目。
- 使用 浏览笔记本中的数据 以生成读取单元格。
- 使用 在笔记本中写入数据 以生成写入单元格。
创建本地数据流 pyspark-create-dataframe
要使用PySpark 3创建本地数据流,请使用SQL查询。 例如:
date_aggregation.createOrReplaceTempView("temp_df")
df = spark.sql('''
SELECT *
FROM sparkdf
''')
local_df
df = spark.sql('''
SELECT *
FROM sparkdf
LIMIT limit
''')
sample_df = df.sample(fraction)
筛选条件 ExperienceEvent 数据 pyspark-filter-experienceevent
访问和筛选 ExperienceEvent PySpark笔记本中的数据集要求您提供数据集标识({DATASET_ID}
)、贵组织的IMS身份以及定义特定时间范围的过滤器规则。 使用函数定义过滤时间范围 spark.sql()
,其中函数参数是SQL查询字符串。
以下单元格筛选 ExperienceEvent 数据集中的数据,这些数据在2019年1月1日至2019年12月31日终了期间专门存在。
# PySpark 3 (Spark 2.4)
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
%dataset read --datasetId {DATASET_ID} --dataFrame df --mode batch
df.createOrReplaceTempView("event")
timepd = spark.sql("""
SELECT *
FROM event
WHERE timestamp > CAST('2019-01-01 00:00:00.0' AS TIMESTAMP)
AND timestamp < CAST('2019-12-31 23:59:59.9' AS TIMESTAMP)
""")
timepd.show()
Scala笔记本 scala-notebook
以下文档包含以下概念的示例:
初始化SparkSession scala-initialize
所有Scala笔记本都要求您使用以下样板代码初始化会话:
import org.apache.spark.sql.{ SparkSession }
val spark = SparkSession
.builder()
.master("local")
.getOrCreate()
读取数据集 read-scala-dataset
在Scala中,您可以导入 clientContext
要获取并返回Platform值,无需定义变量,例如 var userToken
. 在下面的Scala示例中, clientContext
用于获取和返回读取数据集所需的所有值。
df.cache()
在写入数据之前,可以大大提高笔记本电脑的性能。 如果您收到以下任何错误,这将很有帮助:- 由于暂存失败,作业已中止……只能压缩每个分区中具有相同元素数的RDD。
- 远程RPC客户端已取消关联和其他内存错误。
- 读取和写入数据集时性能不佳。
import org.apache.spark.sql.{Dataset, SparkSession}
import com.adobe.platform.token.ClientContext
val spark = SparkSession.builder().master("local").config("spark.sql.warehouse.dir", "/").getOrCreate()
val clientContext = ClientContext.getClientContext()
val df1 = spark.read.format("com.adobe.platform.query")
.option("user-token", clientContext.getUserToken())
.option("ims-org", clientContext.getOrgId())
.option("api-key", clientContext.getApiKey())
.option("service-token", clientContext.getServiceToken())
.option("sandbox-name", clientContext.getSandboxName())
.option("mode", "batch")
.option("dataset-id", "5e68141134492718af974844")
.load()
df1.printSchema()
df1.show(10)
clientContext.getUserToken()
.clientContext.getServiceToken()
.clientContext.getOrgId()
.clientContext.getApiKey()
.您可以使用以下方法在JupyterLab buy中自动生成上述示例:
在JupyterLab的左侧导航中,选择数据图标选项卡(突出显示如下)。 此 数据集 和 架构 目录出现。 选择 数据集 并右键单击,然后选择 浏览笔记本中的数据 选项。 笔记本底部会显示一个可执行代码条目。
和
- 使用 浏览笔记本中的数据 以生成读取单元格。
- 使用 在笔记本中写入数据 以生成写入单元格。
写入数据集 scala-write-dataset
在Scala中,您可以导入 clientContext
要获取并返回Platform值,无需定义变量,例如 var userToken
. 在下面的Scala示例中, clientContext
用于定义并返回写入数据集所需的所有值。
df.cache()
在写入数据之前,可以大大提高笔记本电脑的性能。 如果您收到以下任何错误,这将很有帮助:- 由于暂存失败,作业已中止……只能压缩每个分区中具有相同元素数的RDD。
- 远程RPC客户端已取消关联和其他内存错误。
- 读取和写入数据集时性能不佳。
import org.apache.spark.sql.{Dataset, SparkSession}
import com.adobe.platform.token.ClientContext
val spark = SparkSession.builder().master("local").config("spark.sql.warehouse.dir", "/").getOrCreate()
val clientContext = ClientContext.getClientContext()
df1.write.format("com.adobe.platform.query")
.option("user-token", clientContext.getUserToken())
.option("service-token", clientContext.getServiceToken())
.option("ims-org", clientContext.getOrgId())
.option("api-key", clientContext.getApiKey())
.option("sandbox-name", clientContext.getSandboxName())
.option("mode", "batch")
.option("dataset-id", "5e68141134492718af974844")
.save()
clientContext.getUserToken()
.clientContext.getServiceToken()
.clientContext.getOrgId()
.clientContext.getApiKey()
.创建本地数据流 scala-create-dataframe
要使用Scala创建本地数据流,需要SQL查询。 例如:
sparkdf.createOrReplaceTempView("sparkdf")
val localdf = spark.sql("SELECT * FROM sparkdf LIMIT 1)
筛选条件 ExperienceEvent 数据 scala-experienceevent
访问和筛选 ExperienceEvent scala笔记本中的数据集要求您提供数据集标识({DATASET_ID}
)、贵组织的IMS身份以及定义特定时间范围的过滤器规则。 使用函数定义过滤时间范围 spark.sql()
,其中函数参数是SQL查询字符串。
以下单元格筛选 ExperienceEvent 数据集中的数据,这些数据在2019年1月1日至2019年12月31日终了期间专门存在。
// Spark (Spark 2.4)
// Turn off extra logging
import org.apache.log4j.{Level, Logger}
Logger.getLogger("org").setLevel(Level.OFF)
Logger.getLogger("com").setLevel(Level.OFF)
import org.apache.spark.sql.{Dataset, SparkSession}
val spark = org.apache.spark.sql.SparkSession.builder().appName("Notebook")
.master("local")
.getOrCreate()
// Stage Exploratory
val dataSetId: String = "{DATASET_ID}"
val orgId: String = sys.env("IMS_ORG_ID")
val clientId: String = sys.env("PYDASDK_IMS_CLIENT_ID")
val userToken: String = sys.env("PYDASDK_IMS_USER_TOKEN")
val serviceToken: String = sys.env("PYDASDK_IMS_SERVICE_TOKEN")
val mode: String = "batch"
var df = spark.read.format("com.adobe.platform.query")
.option("user-token", userToken)
.option("ims-org", orgId)
.option("api-key", clientId)
.option("mode", mode)
.option("dataset-id", dataSetId)
.option("service-token", serviceToken)
.load()
df.createOrReplaceTempView("event")
val timedf = spark.sql("""
SELECT *
FROM event
WHERE timestamp > CAST('2019-01-01 00:00:00.0' AS TIMESTAMP)
AND timestamp < CAST('2019-12-31 23:59:59.9' AS TIMESTAMP)
""")
timedf.show()
后续步骤
本文档介绍了使用JupyterLab Notebooks访问数据集的一般准则。 有关查询数据集的更深入示例,请访问 JupyterLab笔记本中的查询服务 文档。 有关如何浏览和可视化数据集的更多信息,请访问 使用笔记本分析数据.
的可选SQL标记 Query Service optional-sql-flags-for-query-service
此表概述了可用于的可选SQL标记 Query Service.
-h
、--help
-n
、--notify
-a
、--async
-d
、--display