Databricks でエンドツーエンドのデータパイプラインを構築する

[アーティクル]
10/04/2024

この記事では、エンドツーエンドのデータ処理パイプラインを作成してデプロイする方法について説明します。これには、生データの取り込み、データの変換、処理されたデータに対する分析の実行などの方法が含まれます。

注意

この記事では、Databricks ノートブックと Azure Databricks ジョブを使用して完全なデータパイプラインを作成し、ワークフローのオーケストレーションを行う方法を示しますが、Databricks では Delta Live Tables を使用することを推奨しています。これは、信頼性が高く、保守がしやすい、テスト可能なデータ処理パイプラインを構築するための宣言型インターフェイスです。

データパイプラインとは

データパイプラインでは、ソースシステムからデータを移動し、要件に基づいてそのデータを変換し、ターゲットシステムにデータを格納するために必要な手順を実装します。データパイプラインには、生データをユーザーが使用できる準備済みデータに変換するために必要なすべてのプロセスが含まれます。たとえば、データパイプラインは、データアナリストやデータ科学者が分析とレポートを通じてデータから価値を抽出できるようにデータを準備する場合があります。

抽出、変換、読み込み (ETL) ワークフローは、データパイプラインの一般的な例です。 ETL 処理では、データはソースシステムから取り込まれて、ステージング領域に書き込まれ、要件に基づいて変換 (データ品質の確保、レコードの重複の除去など) されてから、データウェアハウスやデータレイクなどのターゲットシステムに書き込まれます。

データパイプラインの手順

Azure Databricks におけるデータパイプライン構築の開始を支援するために、この記事に含まれている例では、データ処理ワークフローの作成について説明します。

Azure Databricks の機能を使用して、生のデータセットを調べます。
Databricks ノートブックを作成して生ソースデータを取り込み、生データをターゲットテーブルに書き込みます。
Databricks ノートブックを作成して生ソースデータを変換し、変換されたデータをターゲットテーブルに書き込みます。
Databricks ノートブックを作成して、変換されたデータに対してクエリを実行します。
Azure Databricks ジョブを使用してデータパイプラインを自動化します。

要件

Azure Databricks にログインしており、Data Science & Engineering ワークスペースを使用している。
クラスターを作成するためのアクセス許可またはクラスターへのアクセスがあること。
(省略可能) テーブルを Unity Catalog に公開するには、Unity Catalog でカタログとスキーマを作成する必要があります。

例: Million Song データセット

この例で使用するデータセットは、現代音楽トラックの特徴とメタデータのコレクションである Million Song Dataset のサブセットです。このデータセットは、Azure Databricks ワークスペースに含まれているサンプルデータセット内にあります。

手順 1: クラスターを作成する

この例のデータ処理と分析を実行するには、コマンドの実行に必要なコンピューティングリソースを提供するクラスターを作成します。

Note

この例では、DBFS に保存されているサンプルデータセットを使い、テーブルを Unity Catalog に保持することを推奨しているため、"シングルユーザーアクセス" モードで構成されたクラスターを作成します。シングルユーザーアクセスモードでは、DBFS へのフルアクセスが提供されると同時に、Unity Catalog へのアクセスも可能になります。「DBFS と Unity Catalog のベストプラクティス」をご覧ください。

サイドバーにある [コンピューティング] をクリックします。
[コンピューティング] ページの [クラスターの作成] をクリックします。
[新しいクラスター] ページで、クラスターの一意の名前を入力します。
[アクセスモード] で、[単一ユーザー] を選択します。
[シングルユーザーまたはサービスプリンシパルアクセス] で、自分のユーザー名を選びます。
残りの値を既定の状態のままにして、[クラスターの作成] をクリックします。

Databricks クラスターの詳細については、「コンピューティング」を参照してください。

手順 2: ソースデータを調べる

Azure Databricks インターフェイスを使用して生ソースデータを調べる方法については、「データパイプラインのソースデータを調べる」をご覧ください。データの取り込みと準備に直接進む場合は、「手順 3: 生データを取り込む」に進みます。

手順 3: 生データを取り込む

この手順では、生データをテーブルに読み込み、さらに処理できるようにします。テーブルなどの Databricks プラットフォームでデータ資産を管理するために、Databricks では Unity カタログをお勧めします。ただし、テーブルを Unity Catalog に公開するために必要なカタログとスキーマを作成するためのアクセス許可がない場合でも、テーブルを Hive メタストアに公開することで、次の手順を実行できます。

Databricks では、データの取り込みに自動ローダーを使用することが推奨されます。自動ローダーは、クラウドオブジェクトストレージに到着した新しいファイルを自動的に検出して処理します。

読み込まれたデータのスキーマを自動的に検出するように自動ローダーを構成できます。これにより、データスキーマを明示的に宣言せずにテーブルを初期化し、新しい列が導入されたときにテーブルスキーマを進化させることができます。これにより、スキーマの変更を常時手動で追跡して適用する必要がなくなります。 Databricks では、自動ローダーを使用する場合、スキーマ推論をお勧めします。ただし、データの調査の手順で確認したように、曲データにヘッダー情報は含まれません。ヘッダーはデータと共に格納されないため、次の例に示すように、スキーマを明示的に定義する必要があります。

サイドバーで、 [新規] をクリックし、メニューから [ノートブック] を選択します。 [ノートブックの作成] ダイアログボックスが表示されます。
ノートブックの名前を入力します (例: Ingest songs data)。既定での動作は次のとおりです。
- 選択された言語は Python です。
- ノートブックは、最後に使用したクラスターにアタッチされます。この場合、「手順 1: クラスターを作成する」で作成したクラスターです。

ノートブックの最初のセルに、次のように入力します。

from pyspark.sql.types import DoubleType, IntegerType, StringType, StructType, StructField

# Define variables used in the code below
file_path = "/databricks-datasets/songs/data-001/"
table_name = "<table-name>"
checkpoint_path = "/tmp/pipeline_get_started/_checkpoint/song_data"

schema = StructType(
  [
    StructField("artist_id", StringType(), True),
    StructField("artist_lat", DoubleType(), True),
    StructField("artist_long", DoubleType(), True),
    StructField("artist_location", StringType(), True),
    StructField("artist_name", StringType(), True),
    StructField("duration", DoubleType(), True),
    StructField("end_of_fade_in", DoubleType(), True),
    StructField("key", IntegerType(), True),
    StructField("key_confidence", DoubleType(), True),
    StructField("loudness", DoubleType(), True),
    StructField("release", StringType(), True),
    StructField("song_hotnes", DoubleType(), True),
    StructField("song_id", StringType(), True),
    StructField("start_of_fade_out", DoubleType(), True),
    StructField("tempo", DoubleType(), True),
    StructField("time_signature", DoubleType(), True),
    StructField("time_signature_confidence", DoubleType(), True),
    StructField("title", StringType(), True),
    StructField("year", IntegerType(), True),
    StructField("partial_sequence", IntegerType(), True)
  ]
)

(spark.readStream
  .format("cloudFiles")
  .schema(schema)
  .option("cloudFiles.format", "csv")
  .option("sep","\t")
  .load(file_path)
  .writeStream
  .option("checkpointLocation", checkpoint_path)
  .trigger(availableNow=True)
  .toTable(table_name)
)

Unity Catalog を使用している場合、<table-name> を、取り込まれるレコードを含めるカタログ、スキーマ、テーブル名に置き換えます (data_pipelines.songs_data.raw_song_data など)。そうでない場合は、<table-name> を、取り込まれるレコードを含めるテーブルの名前に置き換えます (raw_song_data など)。

<checkpoint-path> を、チェックポイントファイルを保持する DBFS 内のディレクトリへのパスに置き換えます (/tmp/pipeline_get_started/_checkpoint/song_data など)。

をクリックし、[セルの実行] を選びます。この例では、README の情報を使用してデータスキーマを定義し、file_path に含まれるすべてのファイルから曲データを取り込み、table_name で指定したテーブルにデータを書き込みます。

手順 4: 生データを準備する

生データを分析用に準備するために、次の手順では、不要な列をフィルター処理で除外し、新しいレコードの作成のタイムスタンプを含む新しいフィールドを追加して、生の曲データを変換します。

サイドバーで、 [新規] をクリックし、メニューから [ノートブック] を選択します。 [ノートブックの作成] ダイアログボックスが表示されます。
ノートブックの名前を入力します。たとえば、「 Prepare songs data 」のように入力します。既定の言語を SQL に変更します。
ノートブックの最初のセルに、次のように入力します。
```
CREATE OR REPLACE TABLE
  <table-name> (
    artist_id STRING,
    artist_name STRING,
    duration DOUBLE,
    release STRING,
    tempo DOUBLE,
    time_signature DOUBLE,
    title STRING,
    year DOUBLE,
    processed_time TIMESTAMP
  );

INSERT INTO
  <table-name>
SELECT
  artist_id,
  artist_name,
  duration,
  release,
  tempo,
  time_signature,
  title,
  year,
  current_timestamp()
FROM
  <raw-songs-table-name>
```
Unity Catalog を使用している場合、<table-name> を、フィルター処理および変換されたレコードを含めるカタログ、スキーマ、テーブル名に置き換えます (data_pipelines.songs_data.prepared_song_data など)。そうでない場合は、<table-name> を、フィルター処理および変換されたレコードを含めるテーブルの名前に置き換えます (prepared_song_data など)。

<raw-songs-table-name> を、前の手順で取り込まれた生の曲レコードを含むテーブルの名前に置き換えます。
をクリックし、[セルの実行] を選びます。

手順 5: 変換されたデータに対してクエリを実行する

この手順では、曲データを分析するクエリを追加して、処理パイプラインを拡張します。これらのクエリでは、前の手順で作成した準備済みレコードを使用します。

サイドバーで、 [新規] をクリックし、メニューから [ノートブック] を選択します。 [ノートブックの作成] ダイアログボックスが表示されます。
ノートブックの名前を入力します。たとえば、「 Analyze songs data 」のように入力します。既定の言語を SQL に変更します。
ノートブックの最初のセルに、次のように入力します。
```
-- Which artists released the most songs each year?
SELECT
  artist_name,
  count(artist_name)
AS
  num_songs,
  year
FROM
  <prepared-songs-table-name>
WHERE
  year > 0
GROUP BY
  artist_name,
  year
ORDER BY
  num_songs DESC,
  year DESC
```
<prepared-songs-table-name> を、準備されたデータを含むテーブルの名前に置き換えます。たとえば、「 data_pipelines.songs_data.prepared_song_data 」のように入力します。
セルの操作メニューでをクリックし、[下にセルを追加] を選び、新しいセルに次のように入力します。
```
 -- Find songs for your DJ list
 SELECT
   artist_name,
   title,
   tempo
 FROM
   <prepared-songs-table-name>
 WHERE
   time_signature = 4
   AND
   tempo between 100 and 140;
```
<prepared-songs-table-name> を、前の手順で作成された、準備されたテーブルの名前に置き換えます。たとえば、「 data_pipelines.songs_data.prepared_song_data 」のように入力します。
クエリを実行して出力を表示するには、[すべて実行する] をクリックします。

手順 6: パイプラインを実行する Azure Databricks ジョブを作成する

Azure Databricks ジョブを使用して、データインジェスト、処理、分析の各手順の実行を自動化するワークフローを作成できます。

Data Science & Engineering ワークスペースで、次のいずれかを実行します。
- サイドバーの [ワークフロー] をクリックし、[] をクリックします。
- サイドバーで、 [新規] をクリックし、[ジョブ] を選択します。
[タスク] タブにあるタスクダイアログボックスで、[ジョブの名前を追加...] を自分のジョブ名に置き換えます。たとえば、"曲ワークフロー" などです。
[タスク名] に、最初のタスクの名前 (例: Ingest_songs_data) を入力します。
[種類] で、タスクの種類 [ノートブック] を選びます。
[ソース] で、[ワークスペース] を選びます。
ファイルブラウザーを使用してデータインジェストノートブックを探して、ノートブック名をクリックし、[確認] をクリックします。
[クラスター] で、「Shared_job_cluster」または Create a cluster 手順で作成したクラスターを選びます。
Create をクリックしてください。
作成したタスクの下のをクリックして、[ノートブック] を選びます。
[タスク名] にタスクの名前 (例: Prepare_songs_data) を入力します。
[種類] で、タスクの種類 [ノートブック] を選びます。
[ソース] で、[ワークスペース] を選びます。
ファイルブラウザーを使用してデータ準備ノートブックを探して、ノートブック名をクリックし、[確認] をクリックします。
[クラスター] で、「Shared_job_cluster」または Create a cluster 手順で作成したクラスターを選びます。
Create をクリックしてください。
作成したタスクの下のをクリックして、[ノートブック] を選びます。
[タスク名] にタスクの名前 (例: Analyze_songs_data) を入力します。
[種類] で、タスクの種類 [ノートブック] を選びます。
[ソース] で、[ワークスペース] を選びます。
ファイルブラウザーを使用してデータ分析ノートブックを探して、ノートブック名をクリックし、[確認] をクリックします。
[クラスター] で、「Shared_job_cluster」または Create a cluster 手順で作成したクラスターを選びます。
Create をクリックしてください。
ワークフローを実行するには、をクリックします。実行の詳細を表示するには、[ジョブの実行] ビューの実行の [開始時刻] 列にあるリンクをクリックします。各タスクをクリックすると、そのタスクの実行の詳細が表示されます。
ワークフローが完了しているときに結果を表示するには、最後のデータ分析タスクをクリックします。 [出力] ページが表示され、クエリの結果が表示されます。

手順 7: データパイプラインジョブのスケジュールを設定する

注意

この概要の例では、Azure Databricks ジョブを使用してスケジュールされたワークフローのオーケストレーションを示すために、取り込み、準備、分析の手順を別々のノートブックに分け、その後、各ノートブックを使用してジョブにタスクを作成します。すべての処理が 1 つのノートブックに含まれる場合、Azure Databricks ノートブック UI からノートブックを直接かつ簡単にスケジュールできます。「スケジュールされたノートブックジョブの作成と管理」をご覧ください。

一般的な要件は、スケジュールに基づいてデータパイプラインを実行することです。パイプラインを実行するジョブのスケジュールを定義するには、次のようにします。

サイドバーの [ワークフロー] をクリックします。
[名前] 列で、ジョブ名をクリックします。サイドパネルにジョブの詳細が表示されます。
[ジョブの詳細] パネルで [トリガーの追加] をクリックし、[トリガーの種類] で [スケジュール済み] を選択します。
期間、開始時刻、タイムゾーンを指定します。必要に応じて、[Cron 構文の表示] チェックボックスをオンにして、[Quartz Cron 構文] でスケジュールを表示および編集します。
[保存] をクリックします。

詳細情報

Databricks ノートブックの詳細については、「Databricks ノートブックの概要」を参照してください。
Azure Databricks ジョブの詳細については、「Databricks ジョブとは」を参照してください。
Delta Lake の詳細については、「Delta Lake とは」を参照してください。
Delta Live Tables のデータ処理パイプラインの詳細については、「Delta Live Tables とは」をご覧ください。

次の方法で共有

Databricks でエンドツーエンドのデータパイプラインを構築する

データパイプラインとは

データパイプラインの手順

要件

例: Million Song データセット

手順 1: クラスターを作成する

手順 2: ソースデータを調べる

手順 3: 生データを取り込む

手順 4: 生データを準備する

手順 5: 変換されたデータに対してクエリを実行する

手順 6: パイプラインを実行する Azure Databricks ジョブを作成する

手順 7: データパイプラインジョブのスケジュールを設定する

詳細情報

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その他のリソース

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Databricks でエンド ツー エンドのデータ パイプラインを構築する

データ パイプラインとは

データ パイプラインの手順

要件

例: Million Song データセット

手順 1: クラスターを作成する

手順 2: ソース データを調べる

手順 3: 生データを取り込む

手順 4: 生データを準備する

手順 5: 変換されたデータに対してクエリを実行する

手順 6: パイプラインを実行する Azure Databricks ジョブを作成する

手順 7: データ パイプライン ジョブのスケジュールを設定する

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Databricks でエンドツーエンドのデータパイプラインを構築する

データパイプラインとは

データパイプラインの手順

手順 2: ソースデータを調べる

手順 7: データパイプラインジョブのスケジュールを設定する