チュートリアル:Databricks Delta テーブルを更新する Data Lake キャプチャパターンを実装する

[アーティクル]
03/16/2023

このチュートリアルでは、階層型名前空間を持つストレージアカウント内でイベントを処理する方法について説明します。

販売注文を記述したコンマ区切り値 (csv) ファイルをアップロードすることで、ユーザーが Databricks Delta テーブルにデータを設定できるようにするための小規模なソリューションを構築します。このソリューションを構築するには、Event Grid サブスクリプション、Azure 関数、および Azure Databricks 内のジョブを 1 つに接続します。

このチュートリアルでは、次のことについて説明します。

Azure 関数を呼び出す Event Grid サブスクリプションを追加します。
イベントから通知を受信し、Azure Databricks 内でジョブを実行する Azure 関数を作成します。
ストレージアカウントに配置されている Databricks Delta テーブルに顧客注文を挿入する Databricks ジョブを作成します。

このソリューションの構築は、Azure Databricks ワークスペースから始めて、逆の順序で行います。

前提条件

階層型名前空間 (Azure Data Lake Storage) を持つストレージアカウントを作成します。このチュートリアルでは、contosoorders という名前のストレージアカウントを使用します。

「Azure Data Lake Storage で使用するストレージアカウントを作成する」を参照してください。
ユーザーアカウントにストレージ BLOB データ共同作成者ロールが割り当てられていることを確認します。
サービスプリンシパルを作成し、クライアントシークレットを作成し、サービスプリンシパルにストレージアカウントへのアクセス権を付与します。

「チュートリアル: Azure Data Lake Storage に接続する」 (手順 1 から 3) を参照してください。これらの手順を完了したら、テナント ID、アプリ ID、クライアントシークレットの値をテキストファイルに貼り付けてください。これらはすぐに必要になります。
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。

販売注文を作成する

まず、販売注文を記述した csv ファイルを作成し、そのファイルをストレージアカウントにアップロードします。後で、このファイルのデータを使用して、Databricks Delta テーブルの最初の行に値を設定します。

Azure Portal で新しいストレージアカウントに移動します。
[ストレージブラウザー]->[BLOB コンテナー] - >[コンテナーの追加] を選択し、data という名前の新しいコンテナーを作成します。
data コンテナーで、input という名前のディレクトリを作成します。

次のテキストをテキストエディターに貼り付けます。

InvoiceNo,StockCode,Description,Quantity,InvoiceDate,UnitPrice,CustomerID,Country
536365,85123A,WHITE HANGING HEART T-LIGHT HOLDER,6,12/1/2010 8:26,2.55,17850,United Kingdom

このファイルをローカルコンピューターに保存し、data.csv という名前を付けます。
ストレージブラウザーで、このファイルを input フォルダーにアップロードします。

Azure Databricks でジョブを作成する

このセクションでは、以下のタスクを実行します。

Azure Databricks ワークスペースを作成する。
Notebook を作成します。
Databricks Delta テーブルを作成し、データを設定します。
Databricks Delta テーブルに行を挿入するコードを追加します。
ジョブを作成します。

Azure Databricks ワークスペースを作成する

このセクションでは、Azure Portal を使って Azure Databricks ワークスペースを作成します。

Azure Databricks ワークスペースを作成する。そのワークスペースに contoso-orders という名前を付けます。「Azure Databricks ワークスペースを作成する」をご覧ください。
クラスターを作成する。クラスターに customer-order-cluster という名前を付けます。クラスターの作成に関する記事を参照してください。
Notebook を作成します。ノートブックに configure-customer-table という名前を付け、そのノートブックの既定の言語として Python を選択します。「ノートブックを作成する」を参照してください。

Databricks Delta テーブルを作成してデータを設定する

作成したノートブックで、次のコードブロックをコピーして最初のセルに貼り付けます。ただし、このコードはまだ実行しないでください。

このコードブロックの appId、password、および tenant のプレースホルダー値を、このチュートリアルの前提条件を満たすための作業で収集した値に置き換えます。
```
dbutils.widgets.text('source_file', "", "Source File")

spark.conf.set("fs.azure.account.auth.type", "OAuth")
spark.conf.set("fs.azure.account.oauth.provider.type", "org.apache.hadoop.fs.azurebfs.oauth2.ClientCredsTokenProvider")
spark.conf.set("fs.azure.account.oauth2.client.id", "<appId>")
spark.conf.set("fs.azure.account.oauth2.client.secret", "<password>")
spark.conf.set("fs.azure.account.oauth2.client.endpoint", "https://login.microsoftonline.com/<tenant>/oauth2/token")

adlsPath = 'abfss://data@contosoorders.dfs.core.windows.net/'
inputPath = adlsPath + dbutils.widgets.get('source_file')
customerTablePath = adlsPath + 'delta-tables/customers'
```
このコードによって、source_file という名前のウィジェットが作成されます。後で、このコードを呼び出し、そのウィジェットにファイルパスを渡す Azure 関数を作成します。また、このコードは、ストレージアカウントを使用してサービスプリンシパルを認証し、他のセルで使用する変数をいくつか作成します。

Note

運用設定では、認証キーを Azure Databricks に格納することを検討してください。次に、認証キーではなくルックアップキーをコードブロックに追加します。

たとえば、spark.conf.set("fs.azure.account.oauth2.client.secret", "<password>") というコード行を使用する代わりに、spark.conf.set("fs.azure.account.oauth2.client.secret", dbutils.secrets.get(scope = "<scope-name>", key = "<key-name-for-service-credential>")) というコード行を使用します。

このチュートリアルの完了後、Azure Databricks Web サイトの記事「Azure Data Lake Storage」で、このアプローチの例を参照してください。
Shift + Enter キーを押して、このブロック内のコードを実行します。

次のコードブロックをコピーして別のセルに貼り付け、Shift + Enter キーを押して、このブロックのコードを実行します。

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

inputSchema = StructType([
StructField("InvoiceNo", IntegerType(), True),
StructField("StockCode", StringType(), True),
StructField("Description", StringType(), True),
StructField("Quantity", IntegerType(), True),
StructField("InvoiceDate", StringType(), True),
StructField("UnitPrice", DoubleType(), True),
StructField("CustomerID", IntegerType(), True),
StructField("Country", StringType(), True)
])

rawDataDF = (spark.read
 .option("header", "true")
 .schema(inputSchema)
 .csv(adlsPath + 'input')
)

(rawDataDF.write
  .mode("overwrite")
  .format("delta")
  .saveAsTable("customer_data", path=customerTablePath))

このコードは、ストレージアカウントに Databricks Delta テーブルを作成し、前にアップロードした csv ファイルからいくつかの初期データを読み込みます。

このコードブロックが正常に実行された後、このコードブロックをノートブックから削除します。

Databricks Delta テーブルに行を挿入するコードを追加する

次のコードブロックをコピーして、別のセルに貼り付けます。ただし、このセルは実行しないでください。
```
upsertDataDF = (spark
  .read
  .option("header", "true")
  .csv(inputPath)
)
upsertDataDF.createOrReplaceTempView("customer_data_to_upsert")
```
このコードは、csv ファイルのデータを使用して、一時テーブルビューにデータを挿入します。その csv ファイルへのパスは、前の手順で作成した入力ウィジェットから取得されます。

次のコードブロックをコピーして別のセルに貼り付けます。このコードにより、一時テーブルビューの内容を Databricks Delta テーブルとマージします。

%sql
MERGE INTO customer_data cd
USING customer_data_to_upsert cu
ON cd.CustomerID = cu.CustomerID
WHEN MATCHED THEN
  UPDATE SET
    cd.StockCode = cu.StockCode,
    cd.Description = cu.Description,
    cd.InvoiceNo = cu.InvoiceNo,
    cd.Quantity = cu.Quantity,
    cd.InvoiceDate = cu.InvoiceDate,
    cd.UnitPrice = cu.UnitPrice,
    cd.Country = cu.Country
WHEN NOT MATCHED
  THEN INSERT (InvoiceNo, StockCode, Description, Quantity, InvoiceDate, UnitPrice, CustomerID, Country)
  VALUES (
    cu.InvoiceNo,
    cu.StockCode,
    cu.Description,
    cu.Quantity,
    cu.InvoiceDate,
    cu.UnitPrice,
    cu.CustomerID,
    cu.Country)

ジョブを作成する

先ほど作成したノートブックを実行するジョブを作成します。後で、イベントが発生したときにこのジョブを実行する Azure 関数を作成します。

[新規]->[ジョブ]を選択します。
ジョブに名前を付け、作成したノートブックを選択してクラスター化します。次に、[作成] を選択してジョブを作成します。

Azure Function の作成

ジョブを実行する Azure 関数を作成します。

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リストから [ユーザー設定] を選択します。
[アクセストークン] タブで、[新しいトークンの生成] を選択します。
表示されたトークンをコピーしてから、[完了] をクリックします。
Databricks ワークスペースの上隅で、人のアイコンを選択し、 [ユーザー設定] を選択します。
[新しいトークンの生成] を選択し、[生成] を選択します。

トークンは安全な場所にコピーしてください。 Azure 関数では、Databricks に認証してジョブを実行するためにこのトークンが必要です。
Azure portal のメニューまたは [ホーム] ページから [リソースの作成] を選択します。
[新規] ページで、 [計算]>、 [関数アプリ] の順に選択します。

[関数アプリを作成する] ページの [基本] タブで、リソースグループを選択し、次の設定を変更または確認します。

設定	値
関数アプリ名	contosoorder
ランタイムスタック	.NET
発行	コード
オペレーティングシステム	Windows
プランの種類	"従量課金 (サーバーレス)"

[確認と作成] を選択し、次に [作成] を選択します。

デプロイが完了したら、[リソースに移動] を選択して関数アプリの概要ページを開きます。
[設定] グループで、[構成] を選択します。

[アプリケーションの設定] ページで、 [新しいアプリケーション設定] を選択して各設定を追加します。

構成設定を追加する

以下の設定を追加します。

設定名	Value
DBX_INSTANCE	Databricks ワークスペースのリージョン。例: `westus2.azuredatabricks.net`
DBX_PAT	前に生成した個人用アクセストークン。
DBX_JOB_ID	実行中のジョブの識別子。

[保存] を選択して、これらの設定をコミットします。
[関数] グループで [関数] を選択し、[作成] を選択します。
[Azure Event Grid Trigger](Azure Event Grid トリガー) を選択します。

Microsoft.Azure.WebJobs.Extensions.EventGrid 拡張機能のインストールを求めるメッセージが表示されたら、インストールします。インストールが必要な場合、関数を作成するには、 [Azure Event Grid Trigger](Azure Event Grid トリガー) を再度選択する必要があります。

[新しい関数] ウィンドウが表示されます。
[新しい関数] ウィンドウで、関数に UpsertOrder という名前を付け、[作成] を選択します。

コードファイルの内容を次のコードに置き換え、[保存] を選択します。

  #r "Azure.Messaging.EventGrid"
  #r "System.Memory.Data"
  #r "Newtonsoft.Json"
  #r "System.Text.Json"
  using Azure.Messaging.EventGrid;
  using Azure.Messaging.EventGrid.SystemEvents;
  using Newtonsoft.Json;
  using Newtonsoft.Json.Linq;

  private static HttpClient httpClient = new HttpClient();

  public static async Task Run(EventGridEvent eventGridEvent, ILogger log)
  {
     log.LogInformation("Event Subject: " + eventGridEvent.Subject);
     log.LogInformation("Event Topic: " + eventGridEvent.Topic);
     log.LogInformation("Event Type: " + eventGridEvent.EventType);
     log.LogInformation(eventGridEvent.Data.ToString());

     if (eventGridEvent.EventType == "Microsoft.Storage.BlobCreated" || eventGridEvent.EventType == "Microsoft.Storage.FileRenamed") {
        StorageBlobCreatedEventData fileData = eventGridEvent.Data.ToObjectFromJson<StorageBlobCreatedEventData>();
        if (fileData.Api == "FlushWithClose") {
              log.LogInformation("Triggering Databricks Job for file: " + fileData.Url);
              var fileUrl = new Uri(fileData.Url);
              var httpRequestMessage = new HttpRequestMessage {
                 Method = HttpMethod.Post,
                 RequestUri = new Uri(String.Format("https://{0}/api/2.0/jobs/run-now", System.Environment.GetEnvironmentVariable("DBX_INSTANCE", EnvironmentVariableTarget.Process))),
                 Headers = { 
                    { System.Net.HttpRequestHeader.Authorization.ToString(), "Bearer " + System.Environment.GetEnvironmentVariable("DBX_PAT", EnvironmentVariableTarget.Process)},
                    { System.Net.HttpRequestHeader.ContentType.ToString(), "application/json" }
                 },
                 Content = new StringContent(JsonConvert.SerializeObject(new {
                    job_id = System.Environment.GetEnvironmentVariable("DBX_JOB_ID", EnvironmentVariableTarget.Process),
                    notebook_params = new {
                          source_file = String.Join("", fileUrl.Segments.Skip(2))
                    }
                 }))
              };
              var response = await httpClient.SendAsync(httpRequestMessage);
              response.EnsureSuccessStatusCode();
        }
     }
  }

このコードは、発生したストレージイベントに関する情報を解析し、イベントをトリガーしたファイルの URL を含む要求メッセージを作成します。この関数は、前に作成した source_file ウィジェットに、メッセージの一部として値を渡します。関数コードは、Databricks ジョブにメッセージを送信し、前に取得したトークンを認証として使用します。

Event Grid のサブスクリプションを作成する

このセクションでは、ファイルがストレージアカウントにアップロードされたときに Azure 関数を呼び出す Event Grid サブスクリプションを作成します。

[統合] を選択し、[統合] ページで [Event Grid トリガー] を選択します。
[トリガーの編集] ウィンドウで、イベントに eventGridEvent という名前を付け、[イベントサブスクリプションの作成] を選択します。

注意

名前 eventGridEvent は、Azure 関数に渡される名前付きパラメーターと一致します。

[イベントサブスクリプションの作成] ページの [基本] タブで、次の設定を変更または確認します。

設定	値
Name	contoso-order-event-subscription
トピックの種類	ストレージアカウント
ソースリソース	contosoorders
[システムトピック名]	`<create any name>`
イベントの種類のフィルター	作成された BLOB、および削除された BLOB

[作成] ボタンを選択します。

Event Grid サブスクリプションをテストする

customer-order.csv という名前のファイルを作成し、そのファイルに次の情報を貼り付けて、ローカルコンピューターに保存します。
```
InvoiceNo,StockCode,Description,Quantity,InvoiceDate,UnitPrice,CustomerID,Country
536371,99999,EverGlow Single,228,1/1/2018 9:01,33.85,20993,Sierra Leone
```
Storage Explorer で、このファイルを自分のストレージアカウントの input フォルダーにアップロードします。

ファイルをアップロードすると、Microsoft.Storage.BlobCreated イベントが発生します。 Event Grid は、そのイベントのすべてのサブスクライバーに通知を発信します。ここでは、Azure 関数が唯一のサブスクライバーです。 Azure 関数は、イベントパラメーターを解析して、発生したイベントを特定します。その後、ファイルの URL を Databricks ジョブに渡します。 Databricks ジョブはファイルを読み取り、ストレージアカウントにある Databricks Delta テーブルに行を追加します。
ジョブが成功したかどうかを確認するには、ジョブの実行を表示します。完了状態が表示されます。ジョブの実行を表示する方法の詳細については、「ジョブの実行を表示する」を参照してください
新しいワークブックセルで、セル内のこのクエリを実行して、更新された Delta テーブルを表示します。
```
%sql select * from customer_data
```
返されるテーブルには、最新のレコードが表示されます。
このレコードを更新するには、customer-order-update.csv という名前のファイルを作成し、そのファイルに次の情報を貼り付けて、ローカルコンピューターに保存します。
```
InvoiceNo,StockCode,Description,Quantity,InvoiceDate,UnitPrice,CustomerID,Country
536371,99999,EverGlow Single,22,1/1/2018 9:01,33.85,20993,Sierra Leone
```
この CSV ファイルは、前出のファイルとほぼ同じものですが、発注数量が 228 から 22 に変更されています。
Storage Explorer で、このファイルを自分のストレージアカウントの input フォルダーにアップロードします。
select クエリを再実行して、更新された Delta テーブルを表示します。
```
%sql select * from customer_data
```
返されるテーブルには、更新後のレコードが表示されます。

リソースをクリーンアップする

リソースグループおよび関連するすべてのリソースは、不要になったら削除します。これを行うには、ストレージアカウントのリソースグループを選択し、 [削除] を選択してください。

次のステップ

Blob Storage のイベント処理

次の方法で共有

チュートリアル:Databricks Delta テーブルを更新する Data Lake キャプチャパターンを実装する

前提条件

販売注文を作成する

Azure Databricks でジョブを作成する

Azure Databricks ワークスペースを作成する

Databricks Delta テーブルを作成してデータを設定する

Databricks Delta テーブルに行を挿入するコードを追加する

ジョブを作成する

Azure Function の作成

Event Grid のサブスクリプションを作成する

Event Grid サブスクリプションをテストする

リソースをクリーンアップする

次のステップ

フィードバック

その他のリソース

次の方法で共有

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前提条件

販売注文を作成する

Azure Databricks でジョブを作成する

Azure Databricks ワークスペースを作成する

Databricks Delta テーブルを作成してデータを設定する

Databricks Delta テーブルに行を挿入するコードを追加する

ジョブを作成する

Azure Function の作成

Event Grid のサブスクリプションを作成する

Event Grid サブスクリプションをテストする

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