1. はじめに

皆さんこんにちは。

今回は、Azure DatabricksでAuto Loaderの利用方法について説明していきます。

第1回: Auto Loaderの概要、自動取込方法を使用してみる

第2回: Auto Loader と Delta Live Table を組み合わせて使用​​してみる (今回)

第3回: Auto LoaderのSchema inferenceとEvolutionの機能を使用してみる

Delta Live Tableの概要について、このリンクをご参照ください。

2. 前提条件

  • Databrickワークスペースが必要です。
  • Azure ストレージアカウントが必要です。
  • ワークスペースのUnity Catalogが有効です。
  • Unity Catalogの更新権限が必要です。
  • ストレージ資格情報が必要です。

3. Auto Loader Delta Live Table と組み合わせて使用方法

自動ローダーとDelta Live Tablesは、増加し続けるデータがクラウドストレージに到着するとすぐに読み込むように設計されています。そのため、Databricksでは、クラウドオブジェクトストレージからのほとんどのデータインジェストタスクについて、Delta Live Tablesで自動ローダーを使用することを推奨します。

  • コスト削減のためのコンピューティング インフラストラクチャの自動スケーリング
  • 期待(エクスペクテーション)を伴うデータ品質チェック
  • 自動スキーマ推論の処理
  • メトリクスによるイベントログの監視

DLT で自動ローダーを使用する場合、スキーマやチェックポイントの場所は DLT パイプラインによって自動的に管理されるため、指定する必要はありません。

今回の例では、ADLS(Azure Data Lake Storage)からCSVデータをロードし、読み込んだデータをUnity Catalogのテーブルに保存する方法について説明します。このプロセスは、Delta Live Tableと組み合わせて自動ローダーを使用します。この方法により、データのロードと保存が効率的に行えます。

今回デモのデータセット[2020_Yellow_Taxi_Trip_Data]には、タクシー運転手によって報告された乗車と降車の日時、乗車と降車の地点、移動距離、運賃、支払いタイプ、乗客数のフィールドが含まれています。

このデータセットから、ブロンズ、シルバー、ゴールドの3つ層を通して変換とクリーンデータを実行します。

乗車地点ごとの合計運賃を計算するために、ゴールドレヤーに対応する最終テーブルが作成されました。
次のスキーマが含まれています。

|– PuLocationId: Integer
|– Passenger_Pay: double

※ PuLocationId: 乗車地点のID
※ Passenger_Pay: 合計運賃

【シナリオ】

1. ストレージアカウントからの「yellow trip dataset」データセットを取り込み 、「tripdata_raw」テーブルを作成します。

2. 「tripdata_raw」テーブルをクレンジングし、「tripdata_clean」テーブルを作成します。

3. 「 top_pages」テーブルを作成し、「 tripdata_clean」テーブルから通行料金の合計額を計算します。

4. データ準備

まず、サンプルデータをAzure ストレージアカウントにアップロードして、次の手順を実施します。

① ストレージアカウントの画面から >「コンテナー」-> 「コンテナー」をクリックします。

②「autoloader-container」というコンテナー名を付けます。「作成」をクリックします。

③ コンテナーでフォルダーを作成するには、「ディレクトリーの追加」をクリックします。

④「 raw 」というフォルダー名を付けます。「保存」をクリックします。

⑤「raw」フォルダに移動して、以下のCSVファイルをアップロードします。

次に、外部ロケーションをDatabricksで作成します。

5. 外部ロケーション作成

① Azure Databricksの画面から >「カタログ」>「外部データ」>「外部ロケーション」>「ロケーションを作成」をクリックします。

②「外部ロケーション名」> 「autoloader-location」という外部ロケーション名を付けます。「ストレージ資格情報」> ストレージ資格情報を選択します。

③「URL」> 以下の内容を入力します。

文法:

例:

④「作成」をクリックします。

6. ノートブック作成

次に、ストレージアカウントから作成したCSVファイルのデータを読み込むにはAuto loaderを利用してノートブックを作成します。

① Databricksワークスペース画面から >「新規」>「ノートブック」をクリックします。

②「demo-notebook」というノートブック名を付けます。SQLという言語を選択します。

③ 生データを格納する[tripdata_raw]テーブルを作成するには、以下のコマンドをノートブックにコピーします。

文法:

※ <container>: 作成したコンテナー名
※ <storage-account>: ストレージアカウント名
※ <folder>: 作成したフォルダー名

例:

④ 次に、以下のコマンドをノートブックに追加して「tripdata_raw」をクレンジングし、「tripdata_clean」を作成します。

文法:

※ <constraint1>…: テーブルの制約
※ <column1>: コラム名
※ <table_name>: テーブル名

例:

⑤ 以下のコマンドをノートブックに追加して、「top_pages」テーブルを作成して乗車地ごとに通行料金の合計額を計算します。

文法:

例:

7. Delta live tableパイプライン作成

ノートブックの作成完了後、Delta live tableのパイプラインを作成して、ノートブックを実施します。

① Databricksワークスペース画面から >「パイプラインを作成」をクリックします。

②「パイプライン名」>「demo-pipeline」というパイプライン名を付けます。

「製品エディション」:「Advanced」

「パイプラインモード」:「トリガー」

「パス」> 作成したノートブックへのパスを選択します。

「ストレージオプション」:「Unity Catalog」

「カタログ」:カタログ名

「スキーマ」:スキーマ名

他の項目をデフォルトのままにします。「作成」をクリックします。

③「開始」をクリックします。

④ 結果は以下の画像通りです。パイプラインが実施完了します。CSVデータがストレージアカウントから読み込まれ、Unity Catalogに保存されました。

8. まとめ

今回は、Auto Loader を Delta Live Table と組み合わせて使用方法について説明しました。

第1回: Auto Loaderの概要、自動取込方法を使用してみる

第2回: Auto Loader を Delta Live Table と組み合わせて使用​​してみる (今回)

第3回: Auto LoaderのSchema inferenceとEvolutionの機能について説明する

今回の記事が少しでもDatabricksを知るきっかけや、業務のご参考になれば幸いです。

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