ワークフローで Delta LiveTables パイプラインを実行する

Delta Live Tables パイプラインは、Databricks ジョブ、Apache Airflow、または Azure Data Factory を使用したデータ処理ワークフローの一部として実行できます。

ジョブ

Databricks ジョブで複数のタスクをオーケストレーションして、データ処理ワークフローを実装できます。 Delta Live Tables パイプラインをジョブに含めるには、ジョブの作成時にパイプライン タスクを使用します。ジョブの Delta Live Tables パイプラインタスクを参照してください。

Apache Airflow

Apache Airflowは、データワークフローを管理およびスケジュールするためのオープンソースソリューションです。 Airflow は、ワークフローを操作の有向非巡回グラフ (DAG) として表現します。 Python ファイルでワークフローを定義し、Airflow がスケジュールと実行を管理します。でのインストールと使用については、AirflowDatabricks 「を使用して Databricksジョブを調整する」を参照してください。ApacheAirflow

エアフローワークフローの一部として Delta Live Tables パイプラインを実行するには、 DatabricksSubmitRunOperator を使用します。

要件

Delta Live Tablesのエアフローサポートを使用するには、次のものが必要です。

エアフローバージョン2.1.0 またはそれ以降。
Databricks プロバイダーパッケージのバージョン 2.1.0またはそれ以降。

例

次の例では、識別子 8279d543-063c-4d63-9926-dae38e35ce8b を使用して Delta Live Tables パイプラインの更新をトリガーするエアフロー DAG を作成します。

from airflow import DAG
from airflow.providers.databricks.operators.databricks import DatabricksSubmitRunOperator
from airflow.utils.dates import days_ago

default_args = {
  'owner': 'airflow'
}

with DAG('dlt',
         start_date=days_ago(2),
         schedule_interval="@once",
         default_args=default_args
         ) as dag:

  opr_run_now=DatabricksSubmitRunOperator(
    task_id='run_now',
    databricks_conn_id='CONNECTION_ID',
    pipeline_task={"pipeline_id": "8279d543-063c-4d63-9926-dae38e35ce8b"}
  )

CONNECTION_IDを、ワークスペースへのAirflow 接続の識別子に置き換えます。

この例をairflow/dagsディレクトリに保存し、Airflow UI を使用して DAG を表示およびトリガーします。 Delta Live Tables UI を使用して、パイプライン更新の詳細を表示します。

Azure Data Factory

Azure Data Factory は、データ統合と変換のワークフローを調整できるクラウドベースの ETL サービスです。 Azure Data Factory は、ノートブック、JAR タスク、Python スクリプトなど、ワークフローでの Databricks タスクの実行を直接サポートします。また、Azure Data Factory Web アクティビティから Delta Live Tables API を呼び出すことで、パイプラインをワークフローに含めることもできます。たとえば、Azure Data Factory からパイプラインの更新をトリガーするには、次のようにします。

データファクトリを作成するか、既存のデータファクトリを開きます。
作成が完了したら、データファクトリのページを開き、[ Azure Data Factory Studio を開く ] タイルをクリックします。 Azure データファクトリのユーザーインターフェイスが表示されます。
Azure Data Factory Studio ユーザーインターフェイスの [新規] ドロップダウンメニューから [パイプライン] を選択して、新しい Azure Data Factory パイプラインを作成します。
[ アクティビティ ] ツールボックスで、[ 全般 ] を展開し、 Web アクティビティをパイプラインキャンバスにドラッグします。 [ 設定 ] タブをクリックし、次の値を入力します。

注

自動化されたツール、システム、スクリプト、アプリを使用して認証する場合のセキュリティのベストプラクティスとして、Databricks ではOAuth トークンを使用することをお勧めします。

個人のアクセストークン認証を使用する場合、 Databricksでは、ワークスペースユーザーではなく、サービスプリンシパルに属する個人のアクセストークンを使用することをお勧めします。サービスプリンシパルのトークンを作成するには、「サービスプリンシパルのトークンの管理」を参照してください。
- URL: https://<databricks-instance>/api/2.0/pipelines/<pipeline-id>/updates.
  
  <get-workspace-instance>を交換してください。
  
  <pipeline-id> をパイプライン識別子に置き換えます。
- 方法: ドロップダウンメニューから [POST ] を選択します。
- ヘッダー: [+ 新規] をクリックします。名前テキストボックスに、 Authorizationと入力します。値テキストボックスに、 Bearer <personal-access-token>と入力します。
  
  <personal-access-token> を Databricks 個人用アクセストークンに置き換えます。
- 本文: 追加のリクエストパラメーターを渡すには、パラメーターを含むJSONドキュメントを入力します。たとえば、更新を開始し、パイプラインのすべてのデータを再処理するには、次のようにします。 {"full_refresh": "true"}. 追加の要求パラメーターがない場合は、空の中括弧 ({}) を入力します。

Web アクティビティをテストするには、Data Factory UI のパイプラインツールバーの [ デバッグ ] をクリックします。実行の出力と状態 (エラーを含む) は、Azure Data Factory パイプラインの [ 出力 ] タブに表示されます。 Delta Live Tables UI を使用して、パイプラインの更新の詳細を表示します。

ヒント

一般的なワークフロー要件は、前のタスクの完了後にタスクを開始することです。 Delta Live Tables updates 要求は非同期であるため (要求は更新の開始後、更新が完了する前に返されます)、Delta Live Tables の更新に依存する Azure Data Factory パイプライン内のタスクは、更新が完了するまで待機する必要があります。更新の完了を待機するオプションは、 Delta Live Tables 更新をトリガーする Web アクティビティの後に Until アクティビティを追加することです。Until アクティビティで、次の操作を行います。

更新が完了するまで構成された秒数待機する待機アクティビティを追加します。
Wait アクティビティの後に、Delta Live Tables 更新の詳細要求を使用して更新のステータスを取得する Web アクティビティを追加します。応答の state フィールドは、更新が完了したかどうかを含め、更新の現在の状態を返します。
state フィールドの値を使用して、Until アクティビティの終了条件を設定します。[ 変数の設定] アクティビティを使用して、 state 値に基づいてパイプライン変数を追加し、この変数を終了条件に使用することもできます。