Databricks: IllegalStateException

Rafał Gogłoza

Databricks: IllegalStateException

Problem:

Odpytując tabelę w Databricks dostajesz błąd

Error in SQL statement: IllegalStateException: Couldn’t find description#1350 in [id#1348,name#1349]
com.databricks.backend.common.rpc.SparkDriverExceptions$SQLExecutionException: java.lang.IllegalStateException: Couldn’t find description#1350 in [id#1348,name#1349]

Rozwiązanie:

Jedna z kolumn, które odpytujesz ma typ void. Dwie możliwości, naprawy:
1. Unikać w zapytaniu kolumn, które mają typ void i wybierać w zapytaniu tylko te kolumny, który mają zdefiniowany typ inny niż void.
2. Zdefiniować tabelę na nowo i zamiast typu void wstawić oczekiwany typ.

Pierwsza z propozycji jest tymczasowa i nie rozwiązuje problemu tylko umożliwia jego pominięcie. Druga propozycja rozwiązuje problem i to jest rekomendowane rozwiązanie.

Read More

Jak połączyć się z Databricks do SQL Servera?

Rafał Gogłoza

Jak połączyć się z Databricks to Azure SQL Server?

Problem:

Wykonanie połączenia między Databricks i bazą danych SQL Servera w chmurze Azure.

Rozwiązanie

Co będzie potrzebne?

1. Databricks 😉
2. Azure SQL Server utworzony w Azure Portal
3. Otwarte połączenia sieciowe – Databricks i SQL Server mają mieć możliwość komunikacji. Jeżeli masz problemy na tym poziomie, to niestety nie będzie przedmiotem tego wpisu.
4. Service principal – żeby połączyć się z Databricks do SQL Servera w bezpieczny i prosty sposób
5. Key Vault – do przechowywania sekretów
6. Biblioteki Python – biblioteka do wykonania połączenia JDBC i do używania modułu Azure Identity

Wszystko gotowe? Zaczynamy!

Read More

Co to jest ELT?

Rafał Gogłoza
co to jest ETL

Co to jest ETL? To przeniesienie danych z jednego miejsca do drugiego i nadanie im oczekiwanej struktury. O ETL’u mówimy w kontekście przetwarzania zbiorów danych i budowaniu hurtowni danych lub data lake.

ETL służy do integracji i transformacji danych.

Wysoko poziomowo:
Na wejściu masz dane.
Przekształcasz je.
Zapisujesz.

Wynikiem ETL’a są przekształcone dane.

Po co jest ETL? Na przykład, żeby pobrać dane z systemu transakcyjnego i zapisać w hurtowni danych i potem stworzyć na podstawie tych danych raport. Pobierasz dane o zamówienia i klientach. Tworzysz zestawienie sprzedaży klienta. Dane do raportu aktualizujesz codziennie

Dodając więcej kontekstu:
Wynikiem ETL są uporządkowane dane. Mogą tworzyć wymiar lub tabelę faktów. Połączenie wymiarów i faktów tworzy większą strukturę: hurtownia danych.

Read More

Dobre praktyki SQL: select * w produkcyjnym kodzie?

Rafał Gogłoza

Jakie są dobre praktyki SQL? Co jest ważne, gdy zaczynasz pisać kod SQL?

Wyobraź sobie swoje pierwsze zapytanie zapytanie SQL albo pierwszy kod który ujrzy produkcyjne światło:

  • Jako świeżo mianowany data engineer: Na potrzeby projektu data.
  • Na potrzeby testowania i sprawdzania jakości danych.
  • Na potrzeby analizy i przygotowywania wymagań dla nowych zmian.

    • Niektóre dobre praktyki, na które warto zwrócić uwagę na początku. Poznanie ich pozwoli Ci pisać lepszy i bardziej odporny na zmiany kod. Będzie on też lepiej przystosowany do późniejszych zmian albo udostępnienia członkom zespołu.

  • SELECT * – czy to na pewno dobry pomysł
  • Aliasy – jak, kiedy dlaczego
    • Read More

    Czym zajmuje się Data Engineer i Data Analyst?

    Rafał Gogłoza
    czym zajmuje się data engineer

    W dużej organizacji systemów przechowujących dane jest wiele.

    Użytkowników korzystających z tych systemów jest jeszcze więcej.

    Użytkownicy mają wiele potrzeb i problemów, które dane mogą rozwiązać.

    Ale tutaj uwaga. Nie patrz na dane pod kątem jednego systemu.

    On znajdują się w wielu systemach i dopiero, gdy uzupełnimy jedne dane drugimi możemy uzyskać pełniejszy obraz.

    Jeden system prezentuje wąski wycinek rzeczywistości – możesz powiedzieć jeden piksel.

    Bardziej to zaciemnia, niż umożliwia na odpowiedź na kluczowe pytania. Potrzebujesz zobaczyć szerszy kontekst i zobaczyć dane i systemy holistycznie.

    Do skomplikowanej pracy z danymi do ich integracji i potem analizy, odpowiedzi na kluczowe pytania, potrzebni są specjaliści.

    I to właśnie o bohaterowie dzisiejszego odcinka:

    Data Engineer i Data Analyst, tworzą pełniejszy obraz świata.

    Czym zajmuje się Data Engineer?

    Read More

    4 ways to improve Impala performance

    Rafał Gogłoza
    impala performance

    Useful Impala commands that you can use to improve queries performance are:

    COMPUTE STATS

    SET MEM_LIMIT

    CREATING TEMP TABLE

    Those statements will make your code smarter.

    Performance will be greater and your managers, users and DB’s will be happy to work with you.

    INSERT OVERWRITE – will make your life much easier when handling deletes.

    Continue reading to know when it is good to apply those statements.

    Read More

    How to delete small portion of data from BIG table?

    Rafał Gogłoza

    You have a big table. The biggest in your system.

    You may say big table, big fun but also in some situation a big challenge.

    The manager gives you a task:

  • Delete a small portion of data from this table. Only about 1% of rows need to be removed.

    • How would you approach this task?

    What query will you build? How would you minimize logical reads? Would you approach this task differently if it was a one time activity or task executed on a regular basis?

    Consider: is this table used exclusively used by you? Maybe in parallel, some other process execute inserts into this table?

    Continue reading to see how to delete data in batch on SQL Server.

    Read More

    Pandas can do THIS? Data Engineer perspective on pandas

    Rafał Gogłoza

    We all work with data.

    Amount of data is growing fast, in the business setup or daily life. There is a need to extract them from different places, marge it, filter and send it to someone.

    And do it AS FAST AS POSSIBLE.

    Probably you also have a lot of data to be analyzed.

    Most likely, you don’t like to repeat this operations over and over again. Doing everything manually is a tedious task.

    Python and pandas might be the tools that you need.

    Pandas gives you possibility to:
    – read it from heterogeneous data sources: (CSV, Excel, Database, Parquet etc)
    – analyze the data,
    – operate on a data,
    – manipulate the data,
    – supplement it with another data,
    – filter and sort.

    After you are done with your operations, pandas gives you a possibility to store it in your favorite format: Excel, CSV, Parquet. Whatever you like.

    Read More