Anthropic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。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のプレビューを管理するを参照してください。
このページでは、Lakeflow Connectを使用して、Anthropic管理の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。
要件
-
取り込みパイプラインを作成するには、まず以下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。
-
Serverless コンピュートはワークスペースで有効にする必要があります。「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での特権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。
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Anthropicから取り込むには、まずDatabricksから認証を設定する必要があります。Anthropicへの認証を設定するを参照してください。
取り込みパイプラインを作成
- 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 ページで、 Databricksコネクタ の下にある Anthropic をクリックします。
- 取り込みウィザードの 接続 ページで、Anthropic のアクセス認証情報を格納してい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、接続の作成 をクリックして、Anthropic 接続の作成で認証情報を使用して新しい接続を作成できます。
- 次へ をクリックします。
- Ingestion setup ページで、パイプラインの一意の名前を入力します。
- イベント event 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およびCREATE SCHEMA権限がある場合、ドロップダウンメニューでスキーマを作成 をクリックして、新しいスキーマを作成できます。
- 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、ドロップダウンメニューの[スキーマを作成 ] をクリックして新しいスキーマを作成できます。
- 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)
通知の追加 をクリックしてパイプライン操作の成功または失敗に関するEメール通知を設定し、 パイプラインを保存して実行 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、Anthropic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、さまざまな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)で共有およびランできます。詳細については、Declarative Automation Bundlesとは?をご覧ください。
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Databricks CLIを使用してバンドルを作成します:
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:
- パイプラインの定義ファイル(例えば、
resources/anthropic_pipeline.yml)。「pipeline.ingestion_definition」を参照してください。および「Examples」。 - データ取り込みの頻度を制御するジョブ定義ファイル(例えば、
resources/anthropic_job.yml)。
- パイプラインの定義ファイル(例えば、
-
Databricks CLIを使用してパイプラインをデプロイします。
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2はそのままにしてください。変更しないでください。
-
3番目のセルをパイプライン構成の詳細で変更してください。パイプライン.ingestion_definitionを参照してください。および例。
-
オプションで高度なパイプライン設定を構成します。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
これらの例を使用してパイプラインを構成してください。
スキーマ全体を取り込む
- 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Anthropicテーブルを宛先スキーマに取り込みます。
resources:
pipelines:
anthropic_pipeline:
name: anthropic_pipeline
catalog: 'main'
target: 'anthropic_data'
ingestion_definition:
connection_name: anthropic_connection
objects:
- schema:
source_schema: 'default'
destination_catalog: 'main'
destination_schema: 'anthropic_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 Anthropic テーブルを宛先スキーマに取り込みます。
pipeline_name = "anthropic_pipeline"
connection_name = "<anthropic-connection>"
pipeline_spec = {
"name": pipeline_name,
"ingestion_definition": {
"connection_name": connection_name,
"objects": [
{
"schema": {
"source_schema": "default",
"destination_catalog": "main",
"destination_schema": "anthropic_data"
}
}
]
}
}
json_payload = json.dumps(pipeline_spec, indent=2)
create_pipeline(json_payload)
特定のテーブルを取り込む
個々のAnthropicテーブルを取り込む。サポートされているテーブルの完全なリストについては、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。
- Declarative Automation Bundles
- Databricks notebook
以下のパイプライン定義ファイルは、個別の Anthropic テーブルを取り込みます:
resources:
pipelines:
anthropic_pipeline:
name: anthropic_pipeline
catalog: 'main'
target: 'anthropic_data'
ingestion_definition:
connection_name: anthropic_connection
objects:
- table:
source_schema: 'default'
source_table: 'audit_log_activities'
destination_catalog: 'main'
destination_schema: 'anthropic_data'
destination_table: 'audit_log_activities'
- table:
source_schema: 'default'
source_table: 'organizations'
destination_catalog: 'main'
destination_schema: 'anthropic_data'
destination_table: 'organizations'
- table:
source_schema: 'default'
source_table: 'users'
destination_catalog: 'main'
destination_schema: 'anthropic_data'
destination_table: 'users'
- table:
source_schema: 'default'
source_table: 'chats'
destination_catalog: 'main'
destination_schema: 'anthropic_data'
destination_table: 'chats'
以下のパイプライン仕様は、個々のAnthropicテーブルを取り込みます。
pipeline_name = "anthropic_pipeline"
connection_name = "<anthropic-connection>"
pipeline_spec = {
"name": pipeline_name,
"ingestion_definition": {
"connection_name": connection_name,
"objects": [
{
"table": {
"source_schema": "default",
"source_table": "audit_log_activities",
"destination_catalog": "main",
"destination_schema": "anthropic_data",
"destination_table": "audit_log_activities"
}
},
{
"table": {
"source_schema": "default",
"source_table": "organizations",
"destination_catalog": "main",
"destination_schema": "anthropic_data",
"destination_table": "organizations"
}
},
{
"table": {
"source_schema": "default",
"source_table": "users",
"destination_catalog": "main",
"destination_schema": "anthropic_data",
"destination_table": "users"
}
},
{
"table": {
"source_schema": "default",
"source_table": "chats",
"destination_catalog": "main",
"destination_schema": "anthropic_data",
"destination_table": "chats"
}
}
]
}
}
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
- Declarative Automation Bundles
resources:
jobs:
anthropic_job:
name: anthropic_job
schedule:
quartz_cron_expression: '0 0 0 * * ?'
timezone_id: 'UTC'
tasks:
- task_key: anthropic_ingestion
pipeline_task:
pipeline_id: ${resources.pipelines.anthropic_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、マネージド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、およびアラートを設定する。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。