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Azure CLI で Azure Data Lake Analytics の使用を開始する

  • [アーティクル]

重要

新しい Azure Data Lake Analytics アカウントは、サブスクリプションが有効になっていない場合は作成できなくなります。 サブスクリプションを有効にする必要がある場合は、サポートに連絡し、ビジネス シナリオを提供してください。

Azure Data Lake Analytics を既に使用している場合は、2024 年 2 月 29 日までに組織で Azure Synapse Analytics への移行計画を作成する必要があります。

この記事では、Azure CLI コマンド ライン インターフェイスを使用して、Azure Data Lake Analytics のアカウントを作成し、USQL ジョブおよびカタログを送信する方法について説明します。 このジョブでは、タブ区切り値 (TSV) ファイルを読み取り、コンマ区切り値 (CSV) ファイルに変換します。

前提条件

インストールを開始するには、次の項目が必要です。

  • Azure サブスクリプション。 Azure 無料試用版の取得に関するページを参照してください。
  • この記事では、Azure CLI バージョン 2.0 以降を実行している必要があります。 インストールまたはアップグレードする必要がある場合は、Azure CLI のインストールに関するページを参照してください。

Azure へのサインイン

Azure サブスクリプションにサインインするには:

az login

URL を参照し、認証コードを入力するように要求されます。 次に、指示に従って、資格情報を入力します。

ログインすると、ログイン コマンドによってサブスクリプションが一覧表示されます。

特定のサブスクリプションを使用するには:

az account set --subscription <subscription id>

Data Lake Analytics アカウントを作成する

ジョブを実行するには、Data Lake Analytics アカウントが必要です。 Data Lake Analytics アカウントを作成するには、以下の項目を指定する必要があります。

  • Azure リソース グループ。 Data Lake Analytics アカウントは、Azure リソース グループ内に作成する必要があります。 Azure Resource Manager を使用すると、アプリケーション内の複数リソースを 1 つのグループとして操作できます。 アプリケーションのこれらすべてのリソースを、1 回の連携した操作でデプロイ、更新、または削除できます。

サブスクリプションの既存のリソース グループを一覧表示するには:

az group list

新しいリソース グループを作成するには:

az group create --name "<Resource Group Name>" --location "<Azure Location>"
  • Data Lake Analytics アカウント名。 各 Data Lake Analytics アカウントには、名前があります。
  • 場所。 Data Lake Analytics をサポートしているいずれかの Azure データ センターを使用します。
  • 既定の Data Lake Store アカウント: 各 Data Lake Analytics アカウントには、既定の Data Lake Store アカウントがあります。

既存の Data Lake Store アカウントを一覧表示するには:

az dls account list

新しい Data Lake Store アカウントを作成するには:

az dls account create --account "<Data Lake Store Account Name>" --resource-group "<Resource Group Name>"

Data Lake Analytics アカウントを作成するには、次の構文を使用します。

az dla account create --account "<Data Lake Analytics Account Name>" --resource-group "<Resource Group Name>" --location "<Azure location>" --default-data-lake-store "<Default Data Lake Store Account Name>"

アカウントを作成した後、以下のコマンドを使用して、アカウントを一覧表示し、アカウントの詳細を表示することができます。

az dla account list
az dla account show --account "<Data Lake Analytics Account Name>"

Data Lake Store にデータをアップロードする

このチュートリアルでは、いくつかの検索ログを処理します。 検索ログは、Data Lake Store または Azure Blob Storage に格納できます。

Azure Portal には、検索ログ ファイルを含むサンプル データ ファイルを既定の Data Lake Store アカウントにコピーするためのユーザー インターフェイスが用意されています。 「 ソース データの準備 」を参照して、データを既定の Data Lake Store アカウントにアップロードします。

Azure CLI を使用してファイルをアップロードするには、次のコマンドを使用します。

az dls fs upload --account "<Data Lake Store Account Name>" --source-path "<Source File Path>" --destination-path "<Destination File Path>"
az dls fs list --account "<Data Lake Store Account Name>" --path "<Path>"

Data Lake Analytics は、Azure BLOB ストレージにもアクセスできます。 Azure BLOB ストレージへのデータのアップロードについては、「 Azure ストレージでの Azure CLI の使用」を参照してください。

Data Lake Analytics ジョブを送信する

Data Lake Analtyics ジョブは U-SQL 言語で記述されます。 U-SQL の詳細については、U-SQL 言語の使用に関する記事および「U-SQL Language Reference (U-SQL 言語リファレンス)」をご覧ください。

Data Lake Analytics ジョブ スクリプトを作成するには

次の U-SQL スクリプトでテキスト ファイルを作成し、ワークステーションにテキスト ファイルを保存します。

@a  =
    SELECT * FROM
        (VALUES
            ("Contoso", 1500.0),
            ("Woodgrove", 2700.0)
        ) AS
              D( customer, amount );
OUTPUT @a
    TO "/data.csv"
    USING Outputters.Csv();

この U-SQL スクリプトでは、Extractors.Tsv() を使用してソース データ ファイルを読み取ってから、Outputters.Csv() を使用して csv ファイルを作成します。

ソース ファイルを別の場所にコピーしない限り、2 つのパスを変更しないでください。 出力フォルダーがない場合は、Data Lake Analytics によって作成されます。

既定の Data Lake Store アカウントに格納されているファイルの相対パスを使用する方が簡単です。 絶対パスを使用することもできます。 次に例を示します。

adl://<Data LakeStorageAccountName>.azuredatalakestore.net:443/Samples/Data/SearchLog.tsv

リンクされたストレージ アカウント内のファイルへのアクセスには、絶対パスを使用する必要があります。 リンクされた Azure Storage アカウントに格納されているファイルの構文は以下のとおりです。

wasb://<BlobContainerName>@<StorageAccountName>.blob.core.windows.net/Samples/Data/SearchLog.tsv

注意

Azure BLOB コンテナーのパブリック BLOB はサポートされていません。 Azure BLOB コンテナーのパブリック コンテナーはサポートされていません。

ジョブを送信するには

ジョブを送信するには、次の構文を使用します。

az dla job submit --account "<Data Lake Analytics Account Name>" --job-name "<Job Name>" --script "<Script Path and Name>"

次に例を示します。

az dla job submit --account "myadlaaccount" --job-name "myadlajob" --script @"C:\DLA\myscript.txt"

ジョブを一覧表示し、ジョブの詳細を表示するには

az dla job list --account "<Data Lake Analytics Account Name>"
az dla job show --account "<Data Lake Analytics Account Name>" --job-identity "<Job Id>"

ジョブを取り消すには

az dla job cancel --account "<Data Lake Analytics Account Name>" --job-identity "<Job Id>"

ジョブの結果を取得する

ジョブが完了したら、以下のコマンドを使用し、出力ファイルを一覧表示して、ファイルをダウンロードできます。

az dls fs list --account "<Data Lake Store Account Name>" --source-path "/Output" --destination-path "<Destination>"
az dls fs preview --account "<Data Lake Store Account Name>" --path "/Output/SearchLog-from-Data-Lake.csv"
az dls fs preview --account "<Data Lake Store Account Name>" --path "/Output/SearchLog-from-Data-Lake.csv" --length 128 --offset 0
az dls fs download --account "<Data Lake Store Account Name>" --source-path "/Output/SearchLog-from-Data-Lake.csv" --destination-path "<Destination Path and File Name>"

次に例を示します。

az dls fs download --account "myadlsaccount" --source-path "/Output/SearchLog-from-Data-Lake.csv" --destination-path "C:\DLA\myfile.csv"

次のステップ