Remove duplicate values in Azure Databricks

Iremos conhecer as técnicas:

1. Instalar pacote Python para acessar Azure Data Lake (AZURE FILE DATALAKE STORAGE CLIENT):

• Utilize o pacote azure-storage-file-datalake para acessar o Azure Data Lake Storage a partir de um ambiente Python.

  Exemplo de instalação:

  pip install azure-storage-file-datalake
  

2. Instalar pacote Python para ler arquivo Excel (OPENPYXL, READ, WRITE, EXCEL FILE, XLSX, XLSM):

• O pacote openpyxl é comumente usado para manipular arquivos Excel em Python.

  Exemplo de instalação:

  pip install openpyxl
  

3. Obter o caminho do arquivo no Azure Data Lake (STORAGE ACCOUNT, CONTAINERS, FILESYSTEM, OVERVIEW, URL):

• Para obter o caminho do arquivo no Azure Data Lake, consulte as informações do Storage Account, Containers e FileSystem no Portal Azure.

4. Criar assinatura de acesso compartilhado (SAS):

• Crie uma Assinatura de Acesso Compartilhado (SAS) para conceder acesso temporário aos recursos do Azure, como arquivos no Data Lake.

5. Ler arquivo Excel e combinar registros (READ EXCEL, APPEND):

• Use o pacote openpyxl para ler arquivos Excel e combinar registros conforme necessário.

6. Conhecer os dados (PANDAS, INFO, ENTRIES, COLUMNS):

• O Pandas é uma biblioteca poderosa para manipulação e análise de dados em Python. Use pandas.DataFrame.info() para obter informações sobre os dados, como colunas e tipos.

7. Identificar e remover registros duplicados (DUPLICATED, SUBSET, KEEP):

• Utilize as funções do Pandas, como duplicated(), subset e keep, para identificar e remover registros duplicados.

8. Salvar registros em tabela do Azure Databricks (DATA CATALOG, SPARK, WRITE, TABLE):

• Use o contexto Spark no Azure Databricks para escrever dados em uma tabela.

  Exemplo:

  df.write.format("delta").mode("overwrite").saveAsTable("nome_da_tabela")
  

9. Consultar tabela e visualizar em gráfico integrado (SPARK SQL, DISPLAY):

• Utilize Spark SQL para consultar a tabela e a função display() para visualizar os resultados em um gráfico integrado no ambiente Databricks.

  Exemplo:

  result = spark.sql("SELECT * FROM nome_da_tabela")
  display(result)
  

Esses passos ilustram como acessar o Azure Data Lake, manipular dados em Python, usar o Pandas para análise e o Spark para operações em grande escala no Azure Databricks.