Boxからデータを取り込む
ベータ版
この機能はベータ版です。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 Lakeflow Connect for Box Audit Logs を有効にする必要があります。Databricksのプレビューを管理を参照してください。
Lakeflow Connectにマネージド Box Audit Logs取り込みパイプラインを作成して、エンタープライズ監査イベントをDatabricksに取り込みます。
要件
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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。
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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。
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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。
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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。
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既存の接続を使用するには、接続オブジェクトに対する
USE CONNECTION権限またはALL PRIVILEGES権限が必要です。 -
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特権、またはターゲットカタログに対するCREATE SCHEMA特権が必要です。
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Box から取り込むには、まず Databricks から認証を構成し、接続を作成します。「Box 認証の構成」および「Box Audit Logs 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します
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」を参照してください。
- Databricks UI
- Declarative Automation Bundles
- Databricks notebook
- 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。
- データの追加 ページの Databricks コネクタ で、 Box Audit Logs をクリックします。
- 取り込みウィザードの 接続 ページで、Box 資格情報を格納する接続を選択します。メタストアに対する
CREATE CONNECTION特権がある場合は、接続の作成 をクリックして、Box に対する認証の構成からの資格情報を使って接続を作成します。
- 次へ をクリックします。
- インジェストのセットアップ ページで、パイプラインの名前を入力します。
- パイプライン 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 メニューのスキーマの作成 をクリックしてスキーマを作成します。
- パイプラインの作成および続行 をクリックします。
- ソース ページで、取り込むテーブルを選択します。
- 保存して続行 をクリックします。
- 宛先 ページで、データを読み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 メニューのスキーマの作成 をクリックしてスキーマを作成します。
- 保存して続行 をクリックします。
- (オプション) スケジュールと通知 ページで、
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。
- (オプション)
通知を追加 をクリックして、パイプライン操作の成功または失敗に対するEメール通知を設定します。
- パイプラインの保存と実行 をクリックします。
宣言型オートメーションバンドルを使用して、Box Audit Logs パイプラインをコードとして管理します。バンドルには、ジョブとタスクの YAML 定義を含めることができ、Databricks CLI を使用して管理され、異なるターゲット ワークスペース(開発、ステージング、本番運用など)で共有およびランを実行できます。詳しくは、「宣言型オートメーションバンドルとは?」をご覧ください。
-
Databricks CLIを使用してバンドルを作成するには、次の手順を実行します。
Bashdatabricks bundle init -
バンドルに2つの新しいリソースファイルを追加します:
- パイプライン定義ファイル(たとえば
resources/box_audit_logs_pipeline.yml)。「パイプライン.ingestion_definition」を参照してください。および「例」。 - データ取り込み頻度(例:
resources/box_audit_logs_job.yml)を制御するジョブ定義ファイル。
- パイプライン定義ファイル(たとえば
-
Databricks CLIを使用してパイプラインをデプロイする:
Bashdatabricks bundle deploy
- 次のノートブックをDatabricksワークスペースにインポートします。
-
セル1とセル2はそのままにしておいてください。変更しないでください。
-
セル3をパイプライン構成の詳細で変更します。パイプライン.ingestion_definitionを参照してください。および例。
-
オプションで、パイプラインの詳細設定を行います。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。
-
「 すべて実行 」をクリックします。
例
Box Audit Logsコネクタは、default ソーススキーマに1つのソーステーブルを提供します。テーブルまたはスキーマ全体を取り込みます。
event_logsテーブルを取り込む
このオプションを使用して、テーブルの宛先名をカスタマイズします。
- Declarative Automation Bundles
- Databricks notebook
次のパイプライン定義ファイルは、Box Audit Logs テーブルを取り込みます。
resources:
pipelines:
box_audit_logs_pipeline:
name: box_audit_logs_pipeline
catalog: 'main'
target: 'box_audit_logs_data'
ingestion_definition:
connection_name: box_audit_logs_connection
objects:
- table:
source_schema: 'default'
source_table: 'event_logs'
destination_catalog: 'main'
destination_schema: 'box_audit_logs_data'
destination_table: 'event_logs'
次のパイプライン仕様は、Box Audit Logs テーブルを取り込みします:
pipeline_name = "box_audit_logs_pipeline"
connection_name = "<box-audit-logs-connection>"
pipeline_spec = {
"name": pipeline_name,
"ingestion_definition": {
"connection_name": connection_name,
"objects": [
{
"table": {
"source_schema": "default",
"source_table": "event_logs",
"destination_catalog": "main",
"destination_schema": "box_audit_logs_data",
"destination_table": "event_logs"
}
}
]
}
}
json_payload = json.dumps(pipeline_spec, indent=2)
create_pipeline(json_payload)
スキーマ全体を取り込む
このオプションを使用して、すべての Box Audit Logs ソーステーブルを 1 つの宣言で 1 つの宛先スキーマに取り込みます。
- Declarative Automation Bundles
- Databricks notebook
以下のパイプライン定義ファイルは、サポートされているすべての Box Audit Logs テーブルを取り込み先スキーマに取り込みます:
resources:
pipelines:
box_audit_logs_pipeline:
name: box_audit_logs_pipeline
catalog: 'main'
target: 'box_audit_logs_data'
ingestion_definition:
connection_name: box_audit_logs_connection
objects:
- schema:
source_schema: 'default'
destination_catalog: 'main'
destination_schema: 'box_audit_logs_data'
次のパイプライン仕様は、サポートされているすべての Box Audit Logs テーブルを宛先スキーマに取り込みます。
pipeline_name = "box_audit_logs_pipeline"
connection_name = "<box-audit-logs-connection>"
pipeline_spec = {
"name": pipeline_name,
"ingestion_definition": {
"connection_name": connection_name,
"objects": [
{
"schema": {
"source_schema": "default",
"destination_catalog": "main",
"destination_schema": "box_audit_logs_data"
}
}
]
}
}
json_payload = json.dumps(pipeline_spec, indent=2)
create_pipeline(json_payload)
宣言型オートメーションバンドルジョブ定義ファイル
次に、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。ジョブは毎日実行されます。
- Declarative Automation Bundles
resources:
jobs:
box_audit_logs_job:
name: box_audit_logs_job
schedule:
quartz_cron_expression: '0 0 0 * * ?'
timezone_id: 'UTC'
tasks:
- task_key: box_audit_logs_ingestion
pipeline_task:
pipeline_id: ${resources.pipelines.box_audit_logs_pipeline.id}
一般的なパターン
パイプラインの高度な構成については、「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、およびアラートの設定を行います。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。