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Preset への接続

Preset は、組織全体に最新のビジネス インテリジェンスを提供します。 Preset は、オープンソース Apache Superset を利用した強力で使いやすいデータ探索および視覚化プラットフォームを提供します。

Databricks SQL ウェアハウス (旧称 Databricks SQL エンドポイント) と Azure Databricks クラスターを、Preset と統合できます。

Partner Connect を使用して Preset に接続する

Partner Connect を使用して Azure Databricks ワークスペースを Preset に接続するには、「Partner Connect を使用して BI パートナーに接続する」を参照してください。

注意

Partner Connect では、Preset に Databricks SQL ウェアハウスのみをサポートしています。 Azure Databricks ワークスペース内のクラスターを Preset に接続するには、Preset に手動で接続します。

Preset に手動で接続する

このセクションでは、Azure Databricks ワークスペース内の既存の SQL ウェアハウスまたはクラスターを Preset に接続します。

注意

SQL ウェアハウスに、Partner Connect を使用すると接続プロセスを簡略化できます。

要件

Preset を手動で統合する前に、次のものが必要です。

  • Azure Databricks ワークスペース内のクラスターまたは SQL ウェアハウス。

  • クラスターまたは SQL ウェアハウスの接続の詳細。具体的には、[サーバーのホスト名][ポート]、および [HTTP パス] の値です。

  • Azure Databricks 個人用アクセス トークンまたは Microsoft Entra ID (旧称 Azure Active Directory) トークン。 個人用アクセス トークンを作成するには、次の操作を行います。

    1. Azure Databricks ワークスペースの上部バーで、目的の Azure Databricks ユーザー名をクリックし、次にドロップダウンから [設定] を選択します。
    2. [開発者] をクリックします。
    3. [アクセス トークン] の横にある [管理] をクリックします。
    4. [新しいトークンの生成] をクリックします。
    5. (省略可能) 将来このトークンを識別するのに役立つコメントを入力し、トークンの既定の有効期間 90 日を変更します。 有効期間のないトークンを作成するには (推奨されません)、[有効期間 (日)] ボックスを空のままにします。
    6. [Generate](生成) をクリックします。
    7. 表示されたトークンを安全な場所にコピーし、[完了] をクリックします。

    Note

    コピーしたトークンは必ず安全な場所に保存してください。 コピーしたトークンは他人に見せないでください。 コピーしたトークンを失った場合、それとまったく同じトークンは再生成できません。 代わりに、この手順を繰り返して新しいトークンを作成する必要があります。 コピーしたトークンを紛失した場合や、トークンが侵害されていると思われる場合、Databricks では、[アクセス トークン] ページのトークンの横にあるごみ箱 ([取り消し]) アイコンをクリックして、ワークスペースからそのトークンをすぐに削除することを強くお勧めします。

    ワークスペースでトークンを作成することや使用することができない場合は、ワークスペース管理者によってトークンが無効にされているか、トークンを作成または使用する権限が作業者に付与されていない可能性があります。 ワークスペース管理者に連絡するか、以下のトピックを参照してください。

    Note

    セキュリティのベスト プラクティスとして、自動化ツール、システム、スクリプト、アプリを使用して認証する場合、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推奨しています。 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」をご覧ください。

接続する手順

Preset に手動で接続するには、次の操作を行います。

  1. 新しい Preset アカウントを作成するか、既存の Preset アカウントにサインインします

  2. [+ ワークスペース] をクリックします。

  3. [新しいワークスペースを追加する] ダイアログで、ワークスペースの名前を入力し、最も近いワークスペースのリージョンを選択して、[保存] をクリックします。

  4. ワークスペース タイルをクリックしてワークスペースを開きます。

  5. ツール バーの カタログ>データベース をクリックします。

  6. [+ データベース] をクリックします。

  7. [データベースの接続] ダイアログボックスの [サポートされるデータベース] ボックスの一覧で、次のいずれかを選択します。

    • SQL ウェアハウスの場合は、[Databricks SQL Warehouse] (Databricks SQL ウェアハウス) を選択します。
    • クラスターの場合は、[Databricks Interactive Cluster](Databricks 対話型クラスター) を選択します。
  8. SQLAlchemy URI の場合は、次の値を入力します。

    SQL ウェアハウスの場合:

    databricks+pyodbc://token:{access token}@{server hostname}:{port}/{database name}
    

    クラスターの場合:

    databricks+pyhive://token:{access token}@{server hostname}:{port}/{database name}
    

    置換前のコード:

    • {access token} を、要件の Azure Databricks 個人用アクセス トークン値<!– または Azure Active Directory トークン値 –> に。
    • {server hostname} を、要件の [サーバー ホスト名] 値に。
    • {port} を、要件の [ポート] 値に。
    • {database name} を、Azure Databricks ワークスペースのターゲット データベースの名前に。

    たとえば、SQL ウェアハウスの場合:

    databricks+pyodbc://token:dapi...@adb-1234567890123456.7.azuredatabricks.net:443/default
    

    たとえば、クラスターの場合:

    databricks+pyhive://token:dapi...@adb-1234567890123456.7.azuredatabricks.net:443/default
    
  9. [詳細設定] タブをクリックし、[その他] を展開します。

  10. [エンジンのパラメーター] には、次の値を入力します。

    SQL ウェアハウスの場合:

    {"connect_args": {"http_path": "sql/1.0/warehouses/****", "driver_path": "/opt/simba/spark/lib/64/libsparkodbc_sb64.so"}}
    

    クラスターの場合:

    {"connect_args": {"http_path": "sql/protocolv1/o/****"}}
    

    sql/protocolv1/o/**** を、要件[HTTP パス] の値に置き換えます。

    たとえば、SQL ウェアハウスの場合:

    {"connect_args": {"http_path": "sql/1.0/warehouses/ab12345cd678e901", "driver_path": "/opt/simba/spark/lib/64/libsparkodbc_sb64.so"}}
    

    たとえば、クラスターの場合:

    {"connect_args": {"http_path": "sql/protocolv1/o/1234567890123456/1234-567890-buyer123"}}
    
  11. [基本] タブをクリックし、[テスト接続] をクリックします。

    注意

    接続のトラブルシューティングについては、Preset Web サイトの Databricks のデータベース接続チュートリアルを参照してください。

  12. 接続に成功したら、[接続] をクリックします。

次の手順

Preset の Web サイトで、次のリソースの 1 つ以上を確認します。