在fabric中操作notebook 利用pyspark 获取一个lakehouse下全部的delta table名字 用pyspark演示

在Fabric中操作Jupyter Notebook并使用Pyspark获取特定Lakehouse目录下的所有Delta表名字，你需要首先安装必要的库，然后编写一个Fabric任务脚本。这里是一个简单的步骤说明：

1. 安装Fabric：如果还没有安装，可以使用pip命令安装：

   pip install fabric

2. 导入必要的模块，并配置Fabric环境：

   from fabric.api import env, run, cd, local
   from pyspark.sql import SparkSession, functions as F

3. 设置 Fabric 环境变量（例如，Jupyter Notebook 的服务器地址、端口和登录凭证）：

   env.user = 'your_username'
   env.hosts = ['your_server_address']
   env.password = 'your_password'

4. 编写一个 Fabric 脚本来启动 Jupyter Notebook 并进入其工作目录：

   def start_notebook():
       with cd('/path/to/your/jupyter/notebooks'):
           run('jupyter notebook')

5. 使用 Pyspark 远程连接到 Spark 集群并获取 Delta 表名：

   def get_delta_table_names():
       # 创建临时SparkSession
       spark = SparkSession.builder \
           .master('yarn') or 'local[*]' if remote else 'local' \
           .appName('Get Delta Tables') \
           .config('spark.jars', 'file:///path/to/spark-jars/delta-core_2.12-*.jar') \
           .getOrCreate()

       # 指定 Lakehouse 目录
       delta_path = '/path/to/your/lakehouse'

       # 使用DeltaTable.listAll获取表名
       tables = DeltaTable.listAll(spark, delta_path)
       table_names = [table.name for table in tables]

       # 关闭SparkSession
       spark.stop()

       return table_names

6. 调用上述函数：

   table_names = get_delta_table_names()
   print(f"Found the following Delta tables: {table_names}")

7. 最后，在Fabric主入口处运行任务：

   if __name__ == "__main__":
       start_notebook()  # 运行Notebook
       with settings(warn_only=True):  # 防止提示警告信息
           tables = get_delta_table_names()

记得将上述代码中的路径替换为实际的Jupyter Notebook位置、Spark部署环境、以及你的Lakehouse目录。同时，确保远程环境上已经安装了Delta Lake库。