StreamSets への接続

プレビュー

この機能はパブリックプレビュー段階です。

StreamSets は、ライフサイクル全体を通じてデータ フローを管理および監視するのに役立ちます。 StreamSets と Databricks および Delta Lake とのネイティブ統合により、さまざまなソースからデータをプルし、パイプラインを簡単に管理できます。

StreamSets の一般的なデモについては、次の YouTube ビデオ (10 分) をご覧ください。

Databricksで StreamSets を使用するための手順は次のとおりです。

ステップ 1: Databricks 個人用アクセストークン を生成する

StreamSets は、Databricks 個人用アクセストークンを使用して Databricks で認証を行います。

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。

個人用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 に属する個人用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を管理する」を参照してください。

ステップ 2: 統合のニーズ をサポートするようにクラスターを設定する

StreamSets は S3 バケットにデータを書き込み、Databricks 統合クラスターはその場所からデータを読み取ります。 そのため、統合クラスターには S3 バケットへの安全なアクセスが必要です。

S3 バケット への安全なアクセス

AWS リソースにアクセスするには、インスタンスプロファイルを使用して Databricks 統合クラスターを起動できます。 インスタンスプロファイルには、ステージング S3 バケットと、Delta テーブルを書き込むターゲット S3 バケットにアクセスできる必要があります。 インスタンスプロファイルを作成し、ロールを使用するように統合クラスターを設定するには、「 チュートリアル: インスタンスプロファイルを使用して S3 アクセスを設定する」の手順に従います。

別の方法として、 IAM 認証情報パススルーを使用して、共有クラスターから S3 データへのユーザー固有のアクセスを有効にすることもできます。

クラスター構成 を指定する

  1. [クラスター モード] を [標準] に設定します。

  2. [バージョンDatabricks Runtime ランタイム: 6.3 以降] に設定します。

  3. 最適化された書き込みと自動コンパクションを有効にするには、次のプロパティを Spark 構成に追加します。

    spark.databricks.delta.optimizeWrite.enabled true
spark.databricks.delta.autoCompact.enabled true

  4. 統合とスケーリングのニーズに応じてクラスターを構成します。

クラスター構成の詳細については、 「コンピュート構成リファレンス」を参照してください。

JDBC URL と HTTP パスを取得するには、ステップ の「 Databricks コンピュート リソースの接続の詳細を取得する 」を参照してください。

ステップ 3: クラスター に接続するための JDBC および ODBC 接続の詳細を取得する

Databricks クラスターを StreamSets に接続するには、次の JDBC/ODBC 接続プロパティが必要です。

  • JDBC URL

  • HTTP パス

ステップ 4: Databricks の StreamSets を取得する

StreamSets アカウントをまだお持ちでない場合は、 Databricks の StreamSets に サインアップ します。無料で開始し、準備ができたらアップグレードできます。「 StreamSets DataOps プラットフォームの価格」を参照してください。

手順 5: StreamSets を使用してデータを Delta Lake に読み込む方法を学ぶ

サンプル パイプラインから始めるか、 StreamSets ソリューション を確認して、Delta Lake にデータを取り込むパイプラインを構築する方法を学習してください。

関連リソース

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