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に最終更新

Asanaからデータを取り込む

備考

ベータ版

この機能はプレビュー版です。使用するには、ワークスペース管理者は プレビュー ページから Asana用Lakeflow Connect を有効にする必要があります。Databricksのプレビューを管理するを参照してください。

AsanaデータをUnity Catalogテーブルに取り込むマネージドLakeflow Connectパイプラインを作成します。Databricks UI、宣言型オートメーションバンドル、またはDatabricksノートブックを使用します。

要件​

  • 取り込み パイプラインを作成するには、まず次の要件を満たす必要があります。

    • ワークスペースでUnity Catalogが有効になっている必要があります。

    • ワークスペースでServerless コンピュートが有効になっている必要があります。Serverless コンピュートの要件を参照してください。

    • 新しい接続を作成するには、メタストアに対する CREATE CONNECTION 特権が必要です。Unity Catalog での権限の管理を参照してください。

      コネクタが UI ベースのパイプライン オーサリングをサポートしている場合、管理者はこのページのステップを完了することで、接続とパイプラインを同時に作成できます。 ただし、パイプラインを作成するユーザーが API ベースのパイプライン オーサリングを使用している場合、または管理者以外のユーザーである場合、管理者はまずカタログ エクスプローラーで接続を作成する必要があります。 「管理対象取り込みソースへの接続」を参照してください。

    • 既存の接続を使用するには、接続オブジェクトに対して USE CONNECTION 特権または ALL PRIVILEGES 特権が必要です。

    • ターゲットカタログに対する USE CATALOG 権限が必要です。

    • 既存のスキーマに対するUSE SCHEMAおよびCREATE TABLE権限、またはターゲットカタログに対するCREATE SCHEMA権限が必要です。

  • Asana から取り込むには、まず Databricks からの認証を構成し、接続を作成します。Asana への認証の設定とAsana 接続の作成を参照してください。

取り込みパイプラインを作成する​

サポートされているソーステーブルの一覧については、サポートされているソーステーブルをご覧ください。

  1. Databricksワークスペースのサイドバーで、 データ取り込み をクリックします。
  2. データの追加 ページの Databricks コネクタ で、 Asana をクリックします。
  3. 取り込みウィザードの 接続 ページで、Asana 資格情報を保存する接続を選択します。メタストアに対する CREATE CONNECTION 権限を持っている場合は、 プラスアイコン。 接続の作成 をクリックして、Asana への認証の設定の資格情報で接続を作成します。
  4. 次へ をクリックします。
  5. インジェスト設定 ページで、パイプラインの名前を入力します。
  6. イベントLogsを書き込むカタログとスキーマを選択します。カタログに対する USE CATALOG 権限と CREATE SCHEMA 権限がある場合は、ドロップダウンメニューの プラスアイコン。 スキーマを作成 をクリックしてスキーマを作成します。
  7. パイプラインの作成および続行 をクリックします。
  8. ソース ページで、取り込むテーブルを選択します。
  9. 保存して続行 をクリックします。
  10. 宛先 ページで、データをロードするカタログとスキーマを選択します。カタログに対する USE CATALOG 権限と CREATE SCHEMA 権限がある場合は、ドロップダウンメニューの プラスアイコン。 スキーマの作成 をクリックしてスキーマを作成します。
  11. 保存して続行 をクリックします。
  12. (オプション) スケジュールと通知 ページで、 プラスアイコン。 スケジュールの作成 をクリックします。宛先テーブルを更新する頻度を設定します。
  13. (オプション) プラスアイコン。 通知の追加 をクリックして、パイプラインの実行が成功または失敗した場合のEメール通知を設定し、 保存してパイプラインを実行 をクリックします。

例​

Asanaコネクタでは、defaultソーススキーマ内の24個のソーステーブルを利用できます。必要なテーブルを取り込んでください。

特定のテーブルを取り込む​

このオプションを使用して、テーブルの特定のサブセットを取り込むか、テーブルごとにターゲットの名前をカスタマイズします。

次のパイプライン定義ファイルは、個別のAsanaテーブルを取り込みます。

YAML
resources:
  pipelines:
    asana_pipeline:
      name: asana_pipeline
      catalog: 'main'
      target: 'asana_data'
      ingestion_definition:
        connection_name: asana_connection
        objects:
          - table:
              source_schema: 'default'
              source_table: 'projects'
              destination_catalog: 'main'
              destination_schema: 'asana_data'
              destination_table: 'projects'
          - table:
              source_schema: 'default'
              source_table: 'tasks'
              destination_catalog: 'main'
              destination_schema: 'asana_data'
              destination_table: 'tasks'
          - table:
              source_schema: 'default'
              source_table: 'users'
              destination_catalog: 'main'
              destination_schema: 'asana_data'
              destination_table: 'users'

宣言型オートメーションバンドルのジョブ定義ファイル​

以下に、宣言型オートメーションバンドルで使用するジョブ定義ファイルの例を示します。ジョブは毎日ランされます。

YAML
resources:
  jobs:
    asana_job:
      name: asana_job
      schedule:
        quartz_cron_expression: '0 0 0 * * ?'
        timezone_id: 'UTC'
      tasks:
        - task_key: asana_ingestion
          pipeline_task:
            pipeline_id: ${resources.pipelines.asana_pipeline.id}

一般的なパターン​

高度なパイプライン構成については、「管理された取り込みパイプラインの一般的なパターン」を参照してください。

次のステップ​

パイプラインの起動、スケジュール、アラートを設定します。一般的なパイプラインのメンテナンス タスクを参照してください。

その他のリソース​

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