Azure Data Factory で Databricks Notebook アクティビティを使用して Databricks Notebook を実行する

[アーティクル]
08/14/2023

適用対象: Azure Data Factory Azure Synapse Analytics

ヒント

企業向けのオールインワン分析ソリューション、Microsoft Fabric の Data Factory をお試しください。 Microsoft Fabric は、データ移動からデータサイエンス、リアルタイム分析、ビジネスインテリジェンス、レポートまで、あらゆるものをカバーしています。無料で新しい試用版を開始する方法について説明します。

このチュートリアルでは、Azure Portal を使用して、Databricks ジョブクラスターに対して Databricks Notebook を実行する Azure Data Factory パイプラインを作成します。また、Databricks Notebook の実行中に、Azure Data Factory パラメーターを渡します。

このチュートリアルでは、以下の手順を実行します。

データファクトリを作成します。
Databricks Notebook アクティビティを使用するパイプラインを作成します。
パイプラインの実行をトリガーする。
パイプラインの実行を監視します。

Azure サブスクリプションをお持ちでない場合は、開始する前に無料アカウントを作成してください。

この機能の概要とデモンストレーションについては、以下の 11 分間の動画を視聴してください。

前提条件

Azure Databricks ワークスペース。 Databricks ワークスペースを作成するか、既存のワークスペースを使用します。 Azure Databricks ワークスペースに、Python ノートブックを作成します。その後、Azure Data Factory を使用してノートブックを実行し、パラメーターを渡します。

Data Factory の作成

Web ブラウザー (Microsoft Edge または Google Chrome) を起動します。現在、Data Factory の UI がサポートされる Web ブラウザーは Microsoft Edge と Google Chrome だけです。
Azure portal メニューの [リソースの作成] を選択し、 [統合] 、 [Data Factory] の順に選択します。
[Create Data Factory](データファクトリの作成) ページの [基本] タブで、データファクトリを作成する Azure サブスクリプションを選択します。
[リソースグループ] で、次の手順のいずれかを行います。
1. ドロップダウンリストから既存のリソースグループを選択します。
2. [新規作成] を選択し、新しいリソースグループの名前を入力します。
リソースグループの詳細については、リソースグループを使用した Azure のリソースの管理に関するページを参照してください。
[リージョン] で、データファクトリの場所を選択します。

この一覧に表示されるのは、Data Factory でサポートされ、かつ Azure Data Factory のメタデータが格納される場所のみです。 Data Factory で使用する関連データストア (Azure Storage、Azure SQL Database など) やコンピューティング (Azure HDInsight など) は他のリージョンで実行できます。
[名前] に「ADFTutorialDataFactory」と入力します。

Azure データファクトリの名前は グローバルに一意にする必要があります。次のエラーが発生した場合は、データファクトリの名前を変更します ( <yourname>ADFTutorialDataFactory などを使用)。 Data Factory アーティファクトの名前付け規則については、Data Factory の名前付け規則に関する記事を参照してください。
[バージョン] で、 [V2] を選択します。
Next:Git configuration(次へ: Git の構成) を選択し、Configure Git later(後で Git を構成する) チェックボックスをオンにします。
[確認と作成] を選択し、検証に成功したら [作成] を選択します。
作成後、 [リソースに移動] を選択して、 [Data factory] ページに移動します。 [Azure Data Factory Studio を開く] タイルを選択して、別のブラウザータブで Azure Data Factory ユーザーインターフェイス (UI) アプリケーションを起動します。

リンクされたサービスを作成します

このセクションでは、Databricks のリンクされたサービスを作成します。このリンクされたサービスには、Databricks クラスターへの接続情報が含まれています。

Azure Databricks のリンクされたサービスを作成する

ホームページの左側のパネルで [管理] タブに切り替えます。
[接続] で [リンクサービス] を選択して、 [+ 新規] を選択します。
[New linked service](新しいリンクされたサービス) ウィンドウで、[コンピューティング]>[Azure Databricks] の順に選択し、[続行] を選択します。
[新しいリンクサービス] ウィンドウで、次の手順を完了します。
1. [名前] に AzureDatabricks_LinkedService と入力します。
2. ノートブックを実行する適切な Databricks ワークスペースを選択します。
3. [Select cluster]\(クラスターの選択) で [New job cluster]\(新しいジョブクラスター) を選択します。
4. [Databricks Workspace URL](Databricks ワークスペースの URL) では、情報が自動入力されます。
5. [認証の種類] については、[アクセストークン] を選択した場合、Azure Databricks ワークスペースから生成します。手順については、こちらを参照してください。 [マネージドサービス ID] と [ユーザー割り当てマネージド ID] については、Azure Databricks リソースの [アクセスの制御] メニューで両方の ID に共同作成者ロールを付与します。
6. [クラスターのバージョン] で、使用するバージョンを選択します。
7. このチュートリアルでは、[Cluster node type]\(クラスターノードの種類) で、[General Purpose (HDD)]\(一般的な目的 (HDD)) カテゴリの [Standard_D3_v2] を選択します。
8. [ワーカー] に「2」と入力します。
9. ［作成］ を選択します

パイプラインを作成する

+ (正符号) ボタンを選択し、メニューの [パイプライン] を選択します。
パイプラインで使用されるパラメーターを作成します。後で、このパラメーターを Databricks Notebook アクティビティに渡します。空のパイプラインで [パラメーター] タブをクリックし、次に [+ 新規] をクリックして、"name" という名前を付けます。
[アクティビティ] ツールボックスで [Databricks] を展開します。 [アクティビティ] ツールボックスからパイプラインデザイナー画面に Notebook アクティビティをドラッグします。
下部の DatabricksNotebook アクティビティウィンドウのプロパティで、次の手順を完了します。
1. [Azure Databricks] タブに切り替えます。
2. [AzureDatabricks_LinkedService] (前の手順で作成したもの) を選択します。
3. [設定] タブに切り替えます。
4. 参照して、Databricks のノートブックのパスを選択します。ノートブックを作成し、ここでパスを指定しましょう。次の手順に従って、ノートブックのパスを取得します。
  1. Azure Databricks ワークスペースを起動します。
  2. ワークスペースで新しいフォルダーを作成し、adftutorial という名前にします。
  3. 新しいノートブックの作成方法を示すスクリーンショット。 (Python)、adftutorial フォルダーの下で mynotebook という名前にして、 [作成] をクリックします。
  4. 新しく作成されたノートブック "mynotebook" に次のコードを追加します。
```
# Creating widgets for leveraging parameters, and printing the parameters

dbutils.widgets.text("input", "","")
y = dbutils.widgets.get("input")
print ("Param -\'input':")
print (y)
```
  5. ここでの Notebook パスは、 /adftutorial/mynotebook です。
Data Factory UI 作成ツールに戻ります。 Notebook1 アクティビティの [設定] タブに移動します。

a. Notebook アクティビティにパラメーターを追加します。前にパイプラインに追加したのと同じパラメーターを使用します。

b. パラメーターの名前を input にして、値を式 @pipeline().parameters.name として指定します。
パイプラインを検証するために、ツールバーの [検証] ボタンを選択します。検証ウィンドウを閉じるには、 [閉じる] ボタンを選択します。
[すべて公開] を選択します。 Data Factory UI により、エンティティ (リンクされたサービスとパイプライン) が Azure Data Factory サービスに公開されます。

パイプラインの実行をトリガーする

ツールバーで [トリガーの追加] を選択し、 [Trigger now](今すぐトリガー) を選択します。

$[Trigger now]$今すぐトリガー$ コマンドを選択する方法を示すスクリーンショット。$

[パイプライン実行] ダイアログボックスで、name パラメーターの指定を求められます。ここでは、パラメーターとして /path/filename を使用します。 [OK] を選択します。

name パラメーターの値を指定する方法を示すスクリーンショット。

パイプラインの実行を監視します

[監視] タブに切り替えます。パイプラインが実行されていることを確認します。ノートブックが実行される Databricks ジョブクラスターを作成するには、5 分から 8 分ほどかかります。
[最新の情報に更新] を定期的にクリックして、パイプラインの実行の状態を確認します。
パイプラインの実行に関連付けられているアクティビティの実行を表示するには、 [パイプライン名] 列の pipeline1 リンクを選択します。
[アクティビティの実行] ページで、 [アクティビティ名] 列の [出力] を選択して各アクティビティの出力を表示します。さらに詳細な Spark ログについては、 [出力] ウィンドウの Databricks ログへのリンクを参照してください。
上部の階層リンクメニューの [すべてのパイプラインの実行] リンクを選択して、[パイプラインの実行] ビューに戻ることができます。

出力を検証する

Azure Databricks ワークスペースにログオンし、 [クラスター] に移動すると、ジョブの状態 (実行の保留中、実行中、または終了) を確認できます。

ジョブクラスターとジョブを表示する方法を示すスクリーンショット。

ジョブ名をクリックすると、より詳しい情報が表示されます。正常に実行されると、渡されたパラメーターと、Python ノートブックの出力を検証できます。

実行の詳細と出力を表示する方法を示すスクリーンショット。

このサンプルのパイプラインでは、Databricks Notebook アクティビティをトリガーし、それにパラメーターを渡します。以下の方法を学習しました。

データファクトリを作成します。
Databricks Notebook アクティビティを使用するパイプラインを作成します。
パイプラインの実行をトリガーする。
パイプラインの実行を監視します。

次の方法で共有

Azure Data Factory で Databricks Notebook アクティビティを使用して Databricks Notebook を実行する

前提条件

Data Factory の作成

リンクされたサービスを作成します

Azure Databricks のリンクされたサービスを作成する

パイプラインを作成する

パイプラインの実行をトリガーする

パイプラインの実行を監視します

出力を検証する

フィードバック

その他のリソース

次の方法で共有

Azure Data Factory で Databricks Notebook アクティビティを使用して Databricks Notebook を実行する

前提条件

Data Factory の作成

リンクされたサービスを作成します

Azure Databricks のリンクされたサービスを作成する

パイプラインを作成する

パイプラインの実行をトリガーする

パイプラインの実行を監視します

出力を検証する

関連するコンテンツ

フィードバック

その他のリソース