Meta Ads取り込みパイプラインを作成する
ベータ版
Meta Ads コネクタはベータ版です。ワークスペース管理者は、 プレビュー ページからこの機能へのアクセスを制御できます。「Databricks プレビューの管理」を参照してください。
この記事では、 Databricks LakeFlow Connectを使用してメタ広告取り込みパイプラインを作成する方法について説明します。 次のインターフェースがサポートされています。
- Databricksアセットバンドル
- Databricks API
- Databricks SDK
- Databricks CLI
Meta Ads コネクタは現在、UI ベースのパイプラインの作成をサポートしていません。
始める前に
取り込み パイプラインを作成するには、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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ワークスペースでサーバレスコンピュートを有効にする必要があります。 「サーバレス コンピュート要件」を参照してください。
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新しい接続を作成する場合: メタストアに対する
CREATE CONNECTION権限が必要です。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場合: 接続オブジェクトに対する
USE CONNECTION権限またはALL PRIVILEGES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。
メタ広告から取り込むには、 「メタ広告をデータ ソースとして設定する」を参照してください。
サポートされているオブジェクト
Meta Ads コネクタは、次のオブジェクトの取り込みをサポートしています。
adsad_setscampaignsad_imagesad_insightsad_creativescustom_audiencesad_videoscustom_conversions
ad_insightsオブジェクトでは、内訳とアクション内訳を設定して、さまざまな粒度レベル (アカウント、キャンペーン、広告セット、広告) でパフォーマンス データを分析できます。
取り込みパイプラインを作成する
必要な権限: 接続時にUSE CONNECTIONまたはALL PRIVILEGES 。
このステップでは、インジェスト パイプラインの作成方法を説明します。 取り込まれた各テーブルは、同じ名前のストリーミング テーブルに書き込まれます。
- Databricks notebook
- Databricks CLI
- 次のノートブックをワークスペースにインポートします。
Meta Ads取り込みパイプラインを作成する
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セル 1 の値はデフォルト値のままにします。このセルを変更しないでください。
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Meta Ads アカウントからすべてのオブジェクトを取り込む場合は、セル 2 のスキーマ仕様を変更します。特定のオブジェクトのみを取り込む場合は、セル 2 を削除し、代わりにセル 3 のテーブル仕様を変更します。
channelを変更しないでください。これはPREVIEWある必要があります。変更するセル 2 の値:
name: パイプラインの一意の名前。connection_name: Meta Ads の認証詳細を保存するUnity Catalog接続。source_schema: Meta Ads アカウント ID。destination_catalog: 取り込まれたデータを格納する宛先カタログの名前。destination_schema: 取り込まれたデータを格納する宛先スキーマの名前。scd_type: 使用する SCD メソッド:SCD_TYPE_1またはSCD_TYPE_2。デフォルトは SCD タイプ 1 です。詳細については、 「履歴追跡の有効化 ( SCDタイプ 2)」を参照してください。
変更するセル 3 の値:
name: パイプラインの一意の名前。connection_name: Meta Ads の認証詳細を保存するUnity Catalog接続。source_schema: Meta Ads アカウント ID。source_table: 取り込むオブジェクト名 (たとえば、ads、campaigns、ad_insights)。destination_catalog: 取り込まれたデータを格納する宛先カタログの名前。destination_schema: 取り込まれたデータを格納する宛先スキーマの名前。scd_type: 使用する SCD メソッド:SCD_TYPE_1またはSCD_TYPE_2。デフォルトは SCD タイプ 1 です。詳細については、 「履歴追跡の有効化 ( SCDタイプ 2)」を参照してください。
ad_insightsについては、追加の対抗を構成できます。breakdown: オプションの内訳ディメンション (例:age、gender、country)。action_breakdown: オプションのアクション内訳ディメンション (例:action_type、action_destination)。granularity: 知識の粒度レベル:account、campaign、ad_set、またはad。 デフォルトはadです。
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「 すべて実行 」をクリックします。
次のコマンドを実行します。
databricks pipelines create --json "<pipeline definition or json file path>"
パイプライン定義テンプレート
Meta Ads アカウントからすべてのオブジェクトを取り込む場合は、パイプライン定義にスキーマ仕様形式を使用します。特定のオブジェクトのみを取り込む場合は、代わりにテーブル仕様定義形式を使用します。channelを変更しないでください。これはPREVIEWある必要があります。
変更するスキーマ仕様の値:
name: パイプラインの一意の名前。connection_name: Meta Ads の認証詳細を保存するUnity Catalog接続。source_schema: Meta Ads アカウント ID。destination_catalog: 取り込まれたデータを格納する宛先カタログの名前。destination_schema: 取り込まれたデータを格納する宛先スキーマの名前。scd_type: 使用する SCD メソッド:SCD_TYPE_1またはSCD_TYPE_2。デフォルトは SCD タイプ 1 です。詳細については、 「履歴追跡の有効化 ( SCDタイプ 2)」を参照してください。
スキーマ仕様テンプレート:
{
"name": "<YOUR_PIPELINE_NAME>",
"ingestion_definition": {
"connection_name": "<YOUR_CONNECTION_NAME>",
"objects": [
{
"schema": {
"source_schema": "<YOUR_META_ADS_ACCOUNT_ID>",
"destination_catalog": "<YOUR_DATABRICKS_CATALOG>",
"destination_schema": "<YOUR_DATABRICKS_SCHEMA>",
"table_configuration": {
"scd_type": "SCD_TYPE_1"
}
}
}
]
},
"channel": "PREVIEW"
}
変更するテーブル仕様の値:
name: パイプラインの一意の名前。connection_name: Meta Ads の認証詳細を保存するUnity Catalog接続。source_schema: Meta Ads アカウント ID。source_table: 取り込むオブジェクト名 (たとえば、ads、campaigns、ad_insights)。destination_catalog: 取り込まれたデータを格納する宛先カタログの名前。destination_schema: 取り込まれたデータを格納する宛先スキーマの名前。scd_type: 使用する SCD メソッド:SCD_TYPE_1またはSCD_TYPE_2。デフォルトは SCD タイプ 1 です。詳細については、 「履歴追跡の有効化 ( SCDタイプ 2)」を参照してください。
テーブル仕様テンプレート:
{
"name": "<YOUR_PIPELINE_NAME>",
"ingestion_definition": {
"connection_name": "<YOUR_CONNECTION_NAME>",
"objects": [
{
"table": {
"source_schema": "<YOUR_META_ADS_ACCOUNT_ID>",
"source_table": "<OBJECT_NAME>",
"destination_catalog": "<YOUR_DATABRICKS_CATALOG>",
"destination_schema": "<YOUR_DATABRICKS_SCHEMA>",
"table_configuration": {
"scd_type": "SCD_TYPE_1"
}
}
}
]
},
"channel": "PREVIEW"
}
ad_insightsの場合、構成オプションを追加できます。
{
"name": "<YOUR_PIPELINE_NAME>",
"ingestion_definition": {
"connection_name": "<YOUR_CONNECTION_NAME>",
"objects": [
{
"table": {
"source_schema": "<YOUR_META_ADS_ACCOUNT_ID>",
"source_table": "ad_insights",
"destination_catalog": "<YOUR_DATABRICKS_CATALOG>",
"destination_schema": "<YOUR_DATABRICKS_SCHEMA>",
"table_configuration": {
"scd_type": "SCD_TYPE_1",
"breakdown": ["age", "gender"],
"action_breakdown": ["action_type"],
"granularity": "ad"
}
}
}
]
},
"channel": "PREVIEW"
}
追加のCLIコマンド
パイプラインを編集するには:
databricks pipelines update --json "<pipeline definition or json file path>"
パイプライン定義を取得するには:
databricks pipelines get "<pipeline-id>"
パイプラインを削除するには:
databricks pipelines delete "<pipeline-id>"
詳細については、実行:
databricks pipelines --help
databricks pipelines <create|update|get|delete|...> --help
次のステップ
- パイプラインを開始、スケジュールし、アラートを設定します。