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チュートリアル: Databricks プラットフォーム上の Apache Spark を使用して ETL パイプラインを構築する

このチュートリアルでは、Apache Spark を使用したデータ オーケストレーション用の最初の ETL (抽出、変換、読み込み) パイプラインを開発してデプロイする方法を示します。このチュートリアルでは Databricks 汎用コンピュートを使用しますが、ワークスペースで有効になっている場合は、サーバレス コンピュートを使用することもできます。

LakeFlow Pipelinesを使用してETLパイプラインを構築することもできます。LakeFlow Pipelinesは、本番運用ETLパイプラインの構築、デプロイ、および保守の複雑さを軽減します。チュートリアル: LakeFlow PipelinesでETLパイプラインを構築するを参照してください。

この記事の終わりまでに、次の方法がわかります。

  1. Databricks汎用コンピュート リソースを起動します。
  2. Databricksノートブックを作成します。
  3. Auto Loaderを使用してDelta Lakeへの増分データ取り込みを設定します。
  4. データを処理し、データとやり取りする。
  5. ノートブックをDatabricksジョブとしてスケジュールします。

このチュートリアルでは、対話型ノートブックを使用して、PythonまたはScalaによる一般的なETLタスクを完了します。

Databricks Terraform プロバイダーを使用して、この記事のリソースを作成することもできます。Terraformを使用したクラスター、ノートブック、ジョブの作成を参照してください。

必要条件​

注記

コンピュート制御権限を持っていない場合でも、コンピュートリソースにアクセスできる限り、以下のステップのほとんどを完了できます。

ステップ 1: コンピュート リソースを作成する​

探索的データ分析やデータエンジニアリングを行うには、コマンドを実行するためのコンピュート リソースを作成します。

注記

ワークスペースでサーバレス コンピュートが有効になっている場合、このステップはスキップできます。ノートブックはコード実行時に自動的にサーバレスコンピュートにアタッチされます。または、コンピュートのドロップダウンから[ サーバレス ]を選択できます。ノートブック向けサーバレス コンピュートを参照してください。

  1. サイドバーのコンピュートアイコン［ コンピュート ］をクリックします。
  2. 「コンピュート」ページで、「 コンピュートを作成 」をクリックします。
  3. コンピュート リソースに一意の名前を指定し、残りの値はそのままの状態にして、 [コンピュートの作成] を クリックします。

Databricksコンピュートの詳細については、「コンピュート」を参照してください。

手順 2: Databricks ノートブックを作成する​

ワークスペースにノートブックを作成するには、サイドバーの「新しいアイコン 新規 」をクリックし、「 ノートブック 」をクリックします。空白のノートブックがワークスペースで開きます。

ノートブックの作成と管理の詳細については、「Databricks ノートブックを管理する」を参照してください。

ステップ 3: Delta Lakeにデータを取り込むようにAuto Loaderを設定する​

Databricks では、増分データ取り込みに Auto Loader を使用することをお勧めします。Auto Loader は、新しいファイルがクラウド オブジェクト ストレージに到着すると、自動的に検出して処理します。

Databricks では、 Delta Lake を使用してデータを格納することをお勧めします。 Delta Lake は、 ACIDトランザクションを提供し、データレイクハウスを有効にするオープンソース ストレージ レイヤーです。 Delta Lake は、 Databricksで作成されたテーブルのデフォルト形式です。

Delta Lakeテーブルにデータを取り込むようにAuto Loaderを設定するには、以下のコードをコピーしてノートブックの空のセルに貼り付けます。

Python
# Import functions
from pyspark.sql.functions import col, current_timestamp

# Define variables used in code below
file_path = "/databricks-datasets/structured-streaming/events"
username = spark.sql("SELECT regexp_replace(session_user(), '[^a-zA-Z0-9]', '_')").first()[0]
table_name = f"{username}_etl_quickstart"
checkpoint_path = f"/tmp/{username}/_checkpoint/etl_quickstart"

# Clear out data from previous demo execution
spark.sql(f"DROP TABLE IF EXISTS {table_name}")
dbutils.fs.rm(checkpoint_path, True)

# Configure Auto Loader to ingest JSON data to a Delta table
(spark.readStream
  .format("cloudFiles")
  .option("cloudFiles.format", "json")
  .option("cloudFiles.schemaLocation", checkpoint_path)
  .load(file_path)
  .select("*", col("_metadata.file_path").alias("source_file"), current_timestamp().alias("processing_time"))
  .writeStream
  .option("checkpointLocation", checkpoint_path)
  .trigger(availableNow=True)
  .toTable(table_name))
注記

このコードで定義された変数を使用すると、既存のワークスペースアセットや他のユーザーと競合するリスクを負うことなく、コードを安全に実行できます。ネットワークまたはストレージのアクセス許可が制限されていると、このコードを実行するとエラーが発生します。これらの制限のトラブルシューティングについては、ワークスペース管理者に問い合わせてください。

Auto Loaderの詳細については、「Auto Loaderとは」を参照してください。

ステップ 4: データの処理と操作​

ノートブックは、セルごとにロジックを実行します。セル内のロジックを実行するには、以下を実行します。

  1. 前の手順で完了したセルを実行するには、セルを選択して SHIFT+ENTER キーを押します。

  2. 作成したテーブルに対してクエリを実行するには、次のコードをコピーして空のセルに貼り付け、 Shift + Enter キーを押してセルを実行します。

Python
df = spark.read.table(table_name)
  1. データフレーム内のデータをプレビューするには、以下のコードを空のセルにコピーして貼り付け、 Shift + Enter キーを押してセルを実行します。
Python
display(df)

データを視覚化するための対話型オプションの詳細については、「 Databricks ノートブックと SQL エディターでの視覚化」を参照してください。

ステップ 5: ジョブをスケジュールする​

DatabricksノートブックをDatabricksジョブのタスクとして追加することで、Databricksノートブックを本番運用スクリプトとして実行できます。このステップでは、手動でトリガーできる新しいジョブを作成します。

注記

サーバレスコンピュートを使用している場合は、ステップ1のコンピュートリソースの代わりに、 コンピュート ドロップダウンで サーバレス を選択してください。

ノートブックをタスクとしてスケジュールするには、以下を実行します。

  1. ヘッダーバーの右側にある「 スケジュール 」をクリックします。
  2. 「 ジョブ名 」に一意の名前を入力します。
  3. 「 手動 」をクリックします。
  4. コンピュート ドロップダウンで、ステップ 1 で作成したコンピュート リソースを選択します。
  5. 作成 をクリックします。
  6. 表示されるウィンドウで、「 今すぐ実行 」をクリックします。
  7. ジョブの実行結果を表示するには、外部リンク 最終実行 タイムスタンプの横にある アイコンをクリックします。

ジョブの詳細については、「 ジョブとは」を参照してください。

追加の統合​

Databricksを使用したデータエンジニアリングのための統合とツールの詳細をご覧ください。

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