Azure Databricks でAzure Synapse のデータに接続してデータ処理を行う方法

Jerod Johnson
Jerod Johnson
Senior Technology Evangelist
CData JDBC Driver、Azure、Databricks を使用して、リアルタイムAzure Synapse のデータのデータエンジニアリングとデータサイエンスを実行。

Databricks は、Apache Spark によるデータ処理機能を提供するクラウドベースのサービスです。CData JDBC ドライバと組み合わせることで、Databricks を使用してリアルタイムAzure Synapse のデータのデータエンジニアリングとデータサイエンスを実行できます。この記事では、Azure で CData JDBC ドライバをホストし、Databricks からリアルタイムAzure Synapse のデータに接続してデータを処理する方法を説明します。

最適化されたデータ処理機能を組み込んだ CData JDBC ドライバは、リアルタイムAzure Synapse のデータとのインタラクションにおいて卓越したパフォーマンスを発揮します。Azure Synapse に対して複雑な SQL クエリを発行すると、ドライバーはフィルタや集計などのサポートされている SQL 操作を直接Azure Synapseにプッシュし、サポートされていない操作(主に SQL 関数や JOIN 操作)は組み込みの SQL エンジンを使用してクライアント側で処理します。動的メタデータクエリ機能により、ネイティブのデータ型を使用してAzure Synapse のデータの操作・分析が可能です。

CData JDBC ドライバを Azure にインストール

Databricks でリアルタイムAzure Synapse のデータを操作するには、Azure Data Lake Storage(ADLS)を通じてドライバーをインストールします。(以前のバージョンの記事で説明していた DBFS を介した接続方法は非推奨となっていますが、廃止日は公開されていません。

  1. JDBC JAR ファイルを任意の Blob コンテナにアップロードします(例:「databrickslibraries」ストレージアカウントの「jdbcjars」コンテナ)。
  2. ストレージアカウントから「セキュリティとネットワーク」を展開し、「アクセスキー」をクリックしてアカウントキーを取得します。使用するキーを表示してコピーしてください。
  3. コンテナに移動し、JAR を保存している特定のコンテナを開き、JDBC JAR ファイルのエントリを選択して JAR ファイルの URL を取得します。ファイルの詳細が開き、URL をクリップボードにコピーするボタンがあります。この値は以下のようになります(「blob」の部分はストレージアカウントの種類によって異なる場合があります):
    https://databrickslibraries.blob.core.windows.net/jdbcjars/cdata.jdbc.salesforce.jar
  4. Databricks クラスターの「Configuration」タブで「Edit」ボタンをクリックし、「Advanced options」を展開します。そこで、以下の Spark オプション(JAR URL のドメイン名から派生)に、コピーしたアカウントキーを値として追加し、「Confirm」をクリックします: spark.hadoop.fs.azure.account.key.databrickslibraries.blob.core.windows.net
  5. Databricks クラスターの「Libraries」タブで「Install new」をクリックし、ADLS オプションを選択します。ドライバー JAR の ABFSS URL(これも JAR URL のドメイン名から派生)を指定し、「Install」をクリックします。ABFSS URL は以下のようになります:
    abfss://jdbcjars@databrickslibraries.blob.core.windows.net/cdata.jdbc.salesforce.jar

Databricks からAzure Synapseに接続

JAR ファイルがインストールされたら、Databricks でリアルタイムAzure Synapse のデータを操作する準備が整いました。まず、ワークスペースで新しいノートブックを作成します。ワークブックに名前を付け、言語として Python が選択されていることを確認し(デフォルトで選択されているはずです)、「Connect」をクリックして「General Compute」から JDBC ドライバーをインストールしたクラスターを選択します(デフォルトで選択されているはずです)。

Azure Synapseへの接続を設定

JDBC ドライバのクラスを参照し、JDBC URL で使用する接続文字列を構築してAzure Synapseに接続します。また、JDBC URL に RTK プロパティを設定する必要があります(Beta ドライバーを使用している場合を除く)。このプロパティの設定方法については、インストールに含まれるライセンスファイルを参照してください。

driver = "cdata.jdbc.azuresynapse.AzureSynapseDriver"
url = "jdbc:azuresynapse:RTK=5246...;User=myuser;Password=mypassword;Server=localhost;Database=Northwind;"

組み込みの接続文字列デザイナー

JDBC URL の構築には、Azure Synapse JDBC Driver に組み込まれている接続文字列デザイナーを使用できます。JAR ファイルをダブルクリックするか、コマンドラインから JAR ファイルを実行してください。

java -jar cdata.jdbc.azuresynapse.jar

接続プロパティを入力し、接続文字列をクリップボードにコピーします。

Azure Synapse への接続

Azure Synapse データベースに接続するには、認証に加えて(下記参照)、次のプロパティを設定します。

  • Server:Azure を実行しているサーバー。Azure ポータルにログインして、[Azure Synapse Analytics]->[Select your database]->[Overview]->[Server name]に進むと確認できます。
  • Database[Azure Synapse Analytics]ページのAzure ポータルに表示されるデータベース名。

Azure Synapse への認証

Azure Synapse は、Entra ID(Azure AD)、Azure サービスプリンシパル、Managed Service Identity(MSI)、パスワード(デフォルト)、Azure Password を使用する認証をサポートします。

パスワードでAzure Synapse に直接認証するには、以下のプロパティを設定します。

  • AuthScheme:Password
  • User:認証するAzure Synapse ユーザー。
  • Password:認証するAzure Synapse ユーザーのパスワード。

その他の認証方法については、ヘルプドキュメント の「はじめに」セクションを参照してください。

Azure Synapse のデータの読み込み

接続を設定したら、CData JDBC ドライバと接続情報を使用してAzure Synapse のデータをデータフレームとして読み込むことができます。

remote_table = spark.read.format ( "jdbc" ) \
	.option ( "driver" , driver) \
	.option ( "url" , url) \
	.option ( "dbtable" , "Products") \
	.load ()

Azure Synapse のデータの表示

読み込んだAzure Synapse のデータを display 関数で確認してみましょう。

display (remote_table.select ("Id"))

Azure Databricks でAzure Synapse のデータを分析

Databricks SparkSQL でデータを処理したい場合は、読み込んだデータを一時ビューとして登録します。

remote_table.createOrReplaceTempView ( "SAMPLE_VIEW" )

以下の SparkSQL で分析用のAzure Synapse のデータを取得できます。

result = spark.sql("SELECT Id, ProductName FROM SAMPLE_VIEW WHERE ProductName = 'Konbu'")

Azure Synapse からのデータは、対象のノートブック内でのみ利用可能です。他のユーザーと共有したい場合は、テーブルとして保存してください。

remote_table.write.format ( "parquet" ) .saveAsTable ( "SAMPLE_TABLE" )

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