Azure Data Factory を使用してDatabricks のデータをインポート

古川えりか
古川えりか
コンテンツスペシャリスト
CData Connect AI を使用してAzure Data Factory からDatabricks に接続し、リアルタイムDatabricks のデータをインポートします。

Azure Data Factory(ADF)は、フルマネージドのサーバーレスデータ統合サービスです。 CData Connect AI と組み合わせると、ADF はデータフローでDatabricks のデータにクラウドベースで即座にアクセスできます。 この記事では、Connect AI を使用してDatabricks に接続し、ADF でDatabricks のデータにアクセスする方法を紹介します。

Databricks データ連携について

CData を使用すれば、Databricks のライブデータへのアクセスと統合がこれまでになく簡単になります。お客様は CData の接続機能を以下の目的で利用しています:

  • Runtime バージョン 9.1 - 13.X から Pro および Classic Databricks SQL バージョンまで、すべてのバージョンの Databricks にアクセスできます。
  • あらゆるホスティングソリューションとの互換性により、お好みの環境で Databricks を使用し続けることができます。
  • パーソナルアクセストークン、Azure サービスプリンシパル、Azure AD など、さまざまな方法で安全に認証できます。
  • Databricks ファイルシステム、Azure Blob ストレージ、AWS S3 ストレージを使用して Databricks にデータをアップロードできます。

多くのお客様が、さまざまなシステムから Databricks データレイクハウスにデータを移行するために CData のソリューションを使用していますが、ライブ接続ソリューションを使用して、データベースと Databricks 間の接続をフェデレートしているお客様も多数います。これらのお客様は、SQL Server リンクサーバーまたは Polybase を使用して、既存の RDBMS 内から Databricks へのライブアクセスを実現しています。

一般的な Databricks のユースケースと CData のソリューションがデータの問題解決にどのように役立つかについては、ブログをご覧ください:What is Databricks Used For? 6 Use Cases


はじめに


Connect AI からDatabricks への接続

CData Connect AI では、直感的なクリック操作ベースのインターフェースを使ってデータソースに接続できます。

  1. Connect AI にログインし、 Add Connection をクリックします。
  2. Adding a Connection
  3. Add Connection パネルで「Databricks」を選択します。
  4. Selecting a data source
  5. 必要な認証プロパティを入力し、Databricks に接続します。

    Databricks 接続プロパティの取得・設定方法

    Databricks クラスターに接続するには、以下のプロパティを設定します。

    • Database:Databricks データベース名。
    • Server:Databricks クラスターのサーバーのホスト名
    • HTTPPath:Databricks クラスターのHTTP パス。
    • Token:個人用アクセストークン。この値は、Databricks インスタンスのユーザー設定ページに移動してアクセストークンタブを選択することで取得できます。
    Databricks インスタンスで必要な値は、クラスターに移動して目的のクラスターを選択し、Advanced Options の下にあるJDBC/ODBC タブを選択することで見つけることができます。

    Databricks への認証

    CData は、次の認証スキームをサポートしています。

    • 個人用アクセストークン
    • Microsoft Entra ID(Azure AD)
    • Azure サービスプリンシパル
    • OAuthU2M
    • OAuthM2M

    個人用アクセストークン

    認証するには、次を設定します。

    • AuthSchemePersonalAccessToken
    • Token:Databricks サーバーへの接続に使用するトークン。Databricks インスタンスのユーザー設定ページに移動してアクセストークンタブを選択することで取得できます。

    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。

    Configuring a connection (Salesforce is shown)
  6. Create & Test をクリックします。
  7. Add Databricks Connection ページのPermissions タブに移動し、ユーザーベースのアクセス許可を更新します。 Updating permissions

パーソナルアクセストークンの取得

OAuth 認証をサポートしていないサービス、アプリケーション、プラットフォーム、またはフレームワークから接続する場合は、認証に使用するパーソナルアクセストークン(PAT)を作成できます。 きめ細かなアクセス管理を行うために、サービスごとに個別のPAT を作成するのがベストプラクティスです。

  1. Connect AI アプリの右上にあるユーザー名をクリックし、「User Profile」をクリックします。
  2. User Profile ページでPersonal Access Token セクションにスクロールし、 Create PAT をクリックします。
  3. PAT の名前を入力して Create をクリックします。
  4. Creating a new PAT
  5. パーソナルアクセストークンは作成時にしか表示されないため、必ずコピーして安全に保存してください。

接続設定が完了すると、Azure Data Factory からDatabricks のデータへ接続できるようになります。

Azure Data Factory からリアルタイムDatabricks のデータにアクセス

Azure Data Factory からCData Connect AI の仮想SQL Server API への接続を確立するには、以下の手順を実行します。

  1. Azure Data Factory にログインします。
  2. Logging in to ADF
  3. まだData Factory を作成していない場合は、「New -> Dataset」をクリックします。
  4. Creating new data factory
  5. 検索バーにSQL Server と入力し、表示されたら選択します。次の画面で、サーバーの名前を入力します。 Linked service フィールドで「New」を選択します。
  6. Selecting SQL Server
  7. 接続設定を入力します。
    • Name - 任意の名前を入力。
    • Server name - 仮想SQL Server のエンドポイントとポートをカンマで区切って入力。例:tds.cdata.com,14333
    • Database name - 接続したいCData Connect AI データソースのConnection Name を入力。例:Databricks1
    • User Name - CData Connect AI のユーザー名を入力。ユーザー名はCData Connect AI のインターフェースの右上に表示されています。 例:test@cdata.com
    • Password - Password(Azure Key Vault ではありません)を選択してSettings ページで生成したPAT を入力。
    • 「Create」をクリックします。
  8. Configuring new linked service
  9. Set properties で、Name を設定し、続けて先ほど作成したLinked service、利用可能なTable name、Import schema のfrom connection/store を選択します。 「OK」をクリックします。
  10. Setting the properties
  11. リンクされたサービスを作成すると、以下の画面が表示されます。
  12. Displaying the new screen
  13. Preview data をクリックすると、インポートされたDatabricks テーブルが表示されます。
  14. Previewing the imported table Azure Data Factory でデータフローを作成する際、このデータセットを使用できるようになりました。

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