Databricksの一つの特徴として、Python, SQL, R, Scalaの4つの言語が使用できます。これによって、Pythonを使うデータエンジニア、SQLを使うビジネスアナリスト、Rを使うデータサイエンティスト、Scalaを使う研究者など、様々なペルソナが一つのデータ・分析をコラボレーションできるというメリットが享受できます。

もちろん、こられの4つの言語を一つのNotebook上で並行して使用することができます。今回は、それぞれの言語間でデータを相互参照/利用する方法について見ていきます。

本記事のサンプルNotebook

基本方針

基本的に、Datafarmeにtemp viewを割り当てて、各言語からそのview名でアクセスすることでDataframeを共有できます。

実際のコード例

0. サンプルのDatafarmeの準備

%python
 
df_python = (
  spark
  .read
  .format('csv')
  .option('Header', True)
  .option('inferSchema', True)
  .load('/databricks-datasets/learning-spark-v2/flights/departuredelays.csv')
)
 
display(df_python)

1. Python -> Scala, R, SQL

Python上でDataframeにtemp viewを割り当てる

%python
 
# daraframeにtemp viewを割り当てる
df_python.createOrReplaceTempView('sample_dataframe')

Scalaで受け取る

%scala
 
val df_scala = spark.table("sample_dataframe")
display(df_scala)
 
val df_scala_by_sql = spark.sql("SELECT * FROM sample_dataframe")
display(df_scala_by_sql)

Rで受け取る

%r
require(SparkR)
 
df_r <- sql("SELECT * FROM sample_dataframe")
display(df_r)

SQLで受け取る

%sql
 
SELECT * FROM sample_dataframe

2. Scala, R -> Python

同様にtemp view化して、pythonから参照する

scalaでtemp viewを作る

%scala
 
df_scala.createOrReplaceTempView("df_scala_tempview")

Rでtemp viewを作る

%r
require(SparkR)
 
createOrReplaceTempView(df_r, "df_r_tempview")

pythonで受け取る

%python
 
# 1. Scalaから受け取る
df_from_scala = spark.table('df_scala_tempview')
## もしくは、以下でもOK
# df_from_scala = spark.sql('SELECT * FROM df_scala_tempview')
 
display( df_from_scala )
 
 
# 2. Rから受け取る
df_from_r = spark.table('df_r_tempview')
## もしくは、以下でもOK
# df_from_r = spark.sql('SELECT * FROM df_r_tempview')
 
display( df_from_r )