Use a API Livy para enviar e executar trabalhos em lote Livy

Aplica-se a:✅ Engenharia de dados e ciência de dados do Fabric

Saiba como enviar trabalhos em lote do Spark usando a API Livy para Engenharia de Dados do Fabric. Atualmente, a API do Livy não dá suporte ao SPN (Entidade de Serviço Azure).

Pré-requisitos

Fabric Premium ou Capacidade de Avaliação com um Lakehouse.
Um cliente remoto, como Visual Studio Code com Jupyter Notebooks, PySpark e o Microsoft Authentication Library (MSAL) para Python.
Um token de aplicativo Microsoft Entra é necessário para acessar a API Rest do Fabric. Registrar um aplicativo na plataforma de identidade da Microsoft.
Alguns dados em seu lakehouse, este exemplo usa um arquivo parquet green_tripdata_2022_08 NYC Taxi & Limousine Commission carregado no lakehouse.

A API Livy define um ponto de extremidade unificado para operações. Substitua os espaços reservados {Entra_TenantID}, {Entra_ClientID}, {Fabric_WorkspaceID} e {Fabric_LakehouseID} pelos seus valores apropriados ao seguir os exemplos neste artigo.

Configurar o Visual Studio Code para o Batch de API do Livy

Selecione Configurações do Lakehouse no seu Fabric Lakehouse.
Navegue até a seção Ponto de acesso do Livy.
Copie a cadeia de conexão do trabalho em Lote (segunda caixa vermelha na imagem) para o seu código.
Navegue até o Centro de Administração do Microsoft Entra e copie o ID do Aplicativo (cliente) e o ID do Diretório (locatário) para o seu código.

Crie um código em lote do Spark e carregue em seu ambiente Lakehouse

Criar um bloco de anotações .ipynb no Visual Studio Code e inserir o código a seguir

import sys
import os

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.conf import SparkConf
from pyspark.sql.functions import col

if __name__ == "__main__":

    #Spark session builder
    spark_session = (SparkSession
        .builder
        .appName("batch_demo") 
        .getOrCreate())

    spark_context = spark_session.sparkContext
    spark_context.setLogLevel("DEBUG")  

    tableName = spark_context.getConf().get("spark.targetTable")

    if tableName is not None:
        print("tableName: " + str(tableName))
    else:
        print("tableName is None")

    df_valid_totalPrice = spark_session.sql("SELECT * FROM green_tripdata_2022 where total_amount > 0")
    df_valid_totalPrice_plus_year = df_valid_totalPrice.withColumn("transaction_year", col("lpep_pickup_datetime").substr(1, 4))


    deltaTablePath = f"Tables/{tableName}CleanedTransactions"
    df_valid_totalPrice_plus_year.write.mode('overwrite').format('delta').save(deltaTablePath)

Salve o arquivo Python localmente. Este código Python contém duas instruções Spark que trabalham com dados em um Lakehouse e devem ser carregadas em seu Lakehouse. Você precisa do caminho ABFS do payload para referenciá-lo no trabalho em lotes da API Livy no Visual Studio Code e no nome da tabela Lakehouse na declaração SQL SELECT.
Envie o payload do Python para a seção de arquivos do Lakehouse. no Lakehouse Explorer, selecione Arquivos. Em seguida, selecione >Obter dados>Carregar arquivos. Selecione arquivos por meio do seletor de arquivos.
Depois que o arquivo estiver na seção de Arquivos do seu Lakehouse, clique nos três pontos à direita do nome do arquivo de conteúdo e selecione Propriedades.
Copie este caminho ABFS para a célula do seu Notebook na etapa 1.

Autenticar uma sessão em lote do Spark da API livy usando um token de usuário Microsoft Entra ou um token SPN Microsoft Entra

Autenticar uma sessão de lote do Spark na API Livy usando um token SPN do Microsoft Entra

Crie um bloco de anotações .ipynb no Visual Studio Code e insira o código a seguir.

import sys
from msal import ConfidentialClientApplication

# Configuration - Replace with your actual values
tenant_id = "Entra_TenantID"  # Microsoft Entra tenant ID
client_id = "Entra_ClientID"  # Service Principal Application ID

# Certificate paths - Update these paths to your certificate files
certificate_path = "PATH_TO_YOUR_CERTIFICATE.pem"      # Public certificate file
private_key_path = "PATH_TO_YOUR_PRIVATE_KEY.pem"      # Private key file
certificate_thumbprint = "YOUR_CERTIFICATE_THUMBPRINT" # Certificate thumbprint

# OAuth settings
audience = "https://analysis.windows.net/powerbi/api/.default"
authority = f"https://login.windows.net/{tenant_id}"

def get_access_token(client_id, audience, authority, certificate_path, private_key_path, certificate_thumbprint=None):
    """
    Get an app-only access token for a Service Principal using OAuth 2.0 client credentials flow.

    This function uses certificate-based authentication which is more secure than client secrets.

    Args:
        client_id (str): The Service Principal's client ID  
        audience (str): The audience for the token (resource scope)
        authority (str): The OAuth authority URL
        certificate_path (str): Path to the certificate file (.pem format)
        private_key_path (str): Path to the private key file (.pem format)
        certificate_thumbprint (str): Certificate thumbprint (optional but recommended)

    Returns:
        str: The access token for API authentication

    Raises:
        Exception: If token acquisition fails
    """
    try:
        # Read the certificate from PEM file
        with open(certificate_path, "r", encoding="utf-8") as f:
            certificate_pem = f.read()

        # Read the private key from PEM file
        with open(private_key_path, "r", encoding="utf-8") as f:
            private_key_pem = f.read()

        # Create the confidential client application
        app = ConfidentialClientApplication(
            client_id=client_id,
            authority=authority,
            client_credential={
                "private_key": private_key_pem,
                "thumbprint": certificate_thumbprint,
                "certificate": certificate_pem
            }
        )

        # Acquire token using client credentials flow
        token_response = app.acquire_token_for_client(scopes=[audience])

        if "access_token" in token_response:
            print("Successfully acquired access token")
            return token_response["access_token"]
        else:
            raise Exception(f"Failed to retrieve token: {token_response.get('error_description', 'Unknown error')}")

    except FileNotFoundError as e:
        print(f"Certificate file not found: {e}")
        sys.exit(1)
    except Exception as e:
        print(f"Error retrieving token: {e}", file=sys.stderr)
        sys.exit(1)

# Get the access token
token = get_access_token(client_id, audience, authority, certificate_path, private_key_path, certificate_thumbprint)

Execute a célula do notebook, e você verá o token do Microsoft Entra retornado.

Autenticar uma sessão spark da API livy usando um token de usuário Microsoft Entra

Crie um bloco de anotações .ipynb no Visual Studio Code e insira o código a seguir.

from msal import PublicClientApplication
import requests
import time

# Configuration - Replace with your actual values
tenant_id = "Entra_TenantID"  # Microsoft Entra tenant ID
client_id = "Entra_ClientID"  # Application ID (can be the same as above or different)

# Required scopes for Microsoft Fabric API access
scopes = [
    "https://api.fabric.microsoft.com/Lakehouse.Execute.All",      # Execute operations in lakehouses
    "https://api.fabric.microsoft.com/Lakehouse.Read.All",        # Read lakehouse metadata
    "https://api.fabric.microsoft.com/Item.ReadWrite.All",        # Read/write fabric items
    "https://api.fabric.microsoft.com/Workspace.ReadWrite.All",   # Access workspace operations
    "https://api.fabric.microsoft.com/Code.AccessStorage.All",    # Access storage from code
    "https://api.fabric.microsoft.com/Code.AccessAzureKeyvault.All",     # Access Azure Key Vault
    "https://api.fabric.microsoft.com/Code.AccessAzureDataExplorer.All", # Access Azure Data Explorer
    "https://api.fabric.microsoft.com/Code.AccessAzureDataLake.All",     # Access Azure Data Lake
    "https://api.fabric.microsoft.com/Code.AccessFabric.All"             # General Fabric access
]

def get_access_token(tenant_id, client_id, scopes):
    """
    Get an access token using interactive authentication.

    This method will open a browser window for user authentication.

    Args:
        tenant_id (str): The Azure Active Directory tenant ID
        client_id (str): The application client ID
        scopes (list): List of required permission scopes

    Returns:
        str: The access token, or None if authentication fails
    """
    app = PublicClientApplication(
        client_id,
        authority=f"https://login.microsoftonline.com/{tenant_id}"
    )

    print("Opening browser for interactive authentication...")
    token_response = app.acquire_token_interactive(scopes=scopes)

    if "access_token" in token_response:
        print("Successfully authenticated")
        return token_response["access_token"]
    else:
        print(f"Authentication failed: {token_response.get('error_description', 'Unknown error')}")
        return None

# Uncomment the lines below to use interactive authentication
token = get_access_token(tenant_id, client_id, scopes)
print("Access token acquired via interactive login")

Execute a célula do notebook, um pop-up deverá aparecer em seu navegador permitindo que você escolha a identidade para entrar.
Depois de escolher a identidade com a qual entrar, você precisará aprovar as permissões da API de registro do aplicativo Microsoft Entra.
Feche a janela do navegador após concluir a autenticação.
Em Visual Studio Code você deverá ver o token de Microsoft Entra retornado.

Envie um Batch Livy e monitore o trabalho em batch.

Adicione outra célula de notebook e insira este código.

# submit payload to existing batch session

import requests
import time
import json

api_base_url = "https://api.fabric.microsoft.com/v1"  # Base URL for Fabric APIs

# Fabric Resource IDs - Replace with your workspace and lakehouse IDs  
workspace_id = "Fabric_WorkspaceID"
lakehouse_id = "Fabric_LakehouseID"

# Construct the Livy Batch API URL
# URL pattern: {base_url}/workspaces/{workspace_id}/lakehouses/{lakehouse_id}/livyApi/versions/{api_version}/batches
livy_base_url = f"{api_base_url}/workspaces/{workspace_id}/lakehouses/{lakehouse_id}/livyApi/versions/2023-12-01/batches"

# Set up authentication headers
headers = {"Authorization": f"Bearer {token}"}

print(f"Livy Batch API URL: {livy_base_url}")

new_table_name = "TABLE_NAME"  # Name for the new table

# Configure the batch job
print("Configuring batch job parameters...")

# Batch job configuration - Modify these values for your use case
payload_data = {
    # Job name - will appear in the Fabric UI
    "name": f"livy_batch_demo_{new_table_name}",

    # Path to your Python file in the lakehouse
    "file": "<ABFSS_PATH_TO_YOUR_PYTHON_FILE>",  # Replace with your Python file path

    # Optional: Spark configuration parameters
    "conf": {
        "spark.targetTable": new_table_name,  # Custom configuration for your application
    },
}

print("Batch Job Configuration:")
print(json.dumps(payload_data, indent=2))

try:
    # Submit the batch job
    print("\nSubmitting batch job...")
    post_batch = requests.post(livy_base_url, headers=headers, json=payload_data)

    if post_batch.status_code == 202:
        batch_info = post_batch.json()
        print("Livy batch job submitted successfully!")
        print(f"Batch Job Info: {json.dumps(batch_info, indent=2)}")

        # Extract batch ID for monitoring
        batch_id = batch_info['id']
        livy_batch_get_url = f"{livy_base_url}/{batch_id}"

        print(f"\nBatch Job ID: {batch_id}")
        print(f"Monitoring URL: {livy_batch_get_url}")

    else:
        print(f"Failed to submit batch job. Status code: {post_batch.status_code}")
        print(f"Response: {post_batch.text}")

except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f"Network error occurred: {e}")
except json.JSONDecodeError as e:
    print(f"JSON decode error: {e}")
    print(f"Response text: {post_batch.text}")
except Exception as e:
    print(f"Unexpected error: {e}")

Execute a célula do notebook, você deverá ver várias linhas impressas enquanto o trabalho em lotes do Livy é criado e executado.
Para ver as mudanças, navegue de volta para sua Lakehouse.

Integração com ambientes do Fabric

Por padrão, essa sessão da API livy é executada no pool inicial padrão do workspace. Como alternativa, você pode usar Ambientes do Fabric Criar, configurar e usar um ambiente em Microsoft Fabric para personalizar o pool do Spark que a sessão da API livy usa para esses trabalhos do Spark. Para usar o Ambiente do Fabric, atualize a célula do bloco de anotações anterior com uma única alteração.

payload_data = {
    "name":"livybatchdemo_with"+ newlakehouseName,
    "file":"abfss://YourABFSPathToYourPayload.py", 
    "conf": {
        "spark.targetLakehouse": "Fabric_LakehouseID",
        "spark.fabric.environmentDetails" : "{\"id\" : \""EnvironmentID"\"}"  # remove this line to use starter pools instead of an environment, replace "EnvironmentID" with your environment ID
        }
    }

Exibir seus trabalhos no hub de Monitoramento

Você pode acessar o hub de Monitoramento para visualizar várias atividades do Apache Spark selecionando Monitorar nos links de navegação à esquerda.

Quando o trabalho em lote estiver no estado concluído, você pode visualizar o status da sessão navegando até Monitorar.
Selecione e abra o nome da atividade mais recente.
Neste caso de sessão da API Livy, você pode ver seu envio de lote anterior, detalhes da execução, versões do Spark e configuração. Observe o status interrompido no canto superior direito.

Para recapitular todo o processo, você precisa de um cliente remoto, como Visual Studio Code, um token de aplicativo Microsoft Entra, a URL de ponto de extremidade da API Livy, a autenticação em seu Lakehouse, uma carga Spark em seu Lakehouse e, por fim, uma sessão de API Livy em lote.

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Last updated on 2026-03-11