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Google Cloud Data Fusion でDatabricks のデータを扱う方法：CData JDBC Driver
CData JDBC ドライバを使って、Google Cloud Data fusion で Databricks のデータ をBigQuery にETL。
最終更新日：2022-05-16
この記事で実現できるDatabricks 連携のシナリオ
こんにちは！プロダクトスペシャリストの宮本です。
Google Cloud Data Fusion は、ノーコードでデータ連携の設定が可能な言わば GCP の ETL ツール（サービス）です。たくさんのコネクタや変換・分析機能がデフォルトで用意されているため、さまざまなデータソースを色々な組み合わせで扱うことが可能なようです。 また JDBC を扱うこともできるため、この記事では、CData JDBC Driver for Databricks のデータ を使って、Databricks のデータ データをCloud Data Fusion でGoogle BigQuery にノーコードでパイプラインします。
Cloud Data Fusion の準備
まずはCloud Data Fusion のインスタンスを作成します。
- Data Fusion のトップ画面にある「CREATE INSTANCE」からインスタンスを作成します。
- 作成されたインスタンス名を先ほどの画面でクリックすると以下の画面に遷移しますので、画面下部にある Service Account をコピーします。
- 画面上部にある追加からメンバーを追加します。メンバー名は先ほどコピーした「Service Account」に合わせてください。 役割は BiqQuery へもアクセスしますので、「BigQuery 管理者」、「Cloud Data Fusion 管理者」、「Cloud Data Fusion API サービス エージェント」を付与します。
CData JDBC Driver for Databricks のアップロード
ここからは実際に、Data Fusion の設定をしていきます。 まずは JDBC Driver をアップロードを行います。
- 「View Instance」をクリックして、Data Fusion の Control Center を開きます。
- Control Center が表示されたら、「＋」ボタンをクリックして JDBC Driver をアップロードしていきます。
- Name：アップロードしたドライバーに設定する名前
- Class name：cdata.jdbc.databricks.DatabricksDriver
- アップロードする際の注意点として、Driver のファイル名を name-version の形式に変更してアップロードする必要があります。 なお、jarファイルをダブルクリックした際に表示されているバージョンをもとに「databricks-connector-java-19.0.7115.0.jar」に変更しました。
- アップロードが成功するとこのような画面が表示されるので、「Create a Pipeline」をクリックします。
Databricks からGoogle BigQuery へのパイプラインの作成
Data Fusion のパイプライン作成
インプット元はサイドメニューの「Source」から選択します。今回は先ほどアップロードした Databricks のデータ の JDBC Driver を使用するため、「DataBase」を選択します。 アウトプット先は同じくサイドメニューより「Sink」→「BigQuery」を選択します。
「DataBase」の設定
「DataBase」のアイコンにカーソルを持ってくるとプロパティというボタンが表示されるのでクリックし、下記内容を設定します。
- Label：Databricks
- Reference Name：Databricks
- Plugin Name：Databricks Driver（Driver をアップロードした際の名前）
- Plugin Type：jdbc
- Connection String：Databricks へ接続する際の JDBC URL
- Import Query：インプットしたいデータを抽出するクエリ
Databricks 接続プロパティの取得・設定方法
Databricks クラスターに接続するには、以下のプロパティを設定します。
- Database：Databricks データベース名。
- Server：Databricks クラスターのサーバーのホスト名。
- HTTPPath：Databricks クラスターのHTTP パス。
- Token：個人用アクセストークン。この値は、Databricks インスタンスのユーザー設定ページに移動してアクセストークンタブを選択することで取得できます。
Databricks への認証
CData は、次の認証スキームをサポートしています。
- Basic
- 個人用アクセストークン
- Azure Active Directory（AD）
- Azure サービスプリンシパル
- OAuthU2M
- OAuthM2M
Basic
Basic 認証には、ユーザー名とパスワードが必要です。以下を設定します。
- AuthScheme：Basic。
- User：ユーザーネーム。これはデフォルト値（"Token"）をオーバーライドします。
- Token：パスワード。
その他の認証方法については、ヘルプドキュメント の「はじめに」セクションを参照してください。
Connection String は以下の形式です。
jdbc:databricks:Server=127.0.0.1;Port=443;TransportMode=HTTP;HTTPPath=MyHTTPPath;UseSSL=True;User=MyUser;Password=MyPassword;
上のキャプチャの赤枠は、Salesforce から BigQuery へアウトプットするデータの定義となります。 こちらは「Import Query」のすぐ右上にある「Get Schema」をクリックすると下の画面が表示されますので、「Import Query」で入力したクエリを実行し、カラムを定義します。
「BigQuery」の設定
こちらも同様に BigQuery のプロパティから下記内容を設定します。
- Label：BigQuery
- Reference Name：BigQuery
- Project ID：使用するProject ID
- DataSet：使用するDataSet
- Table：使用するテーブル名、例：Account_DataFusion
作成したDatabricks のデータ からBigQuery のパイプラインの実行
まずは作成したパイプラインをデプロイします。赤枠の「Deploy」ボタンをクリックしてデプロイを行います。
デプロイ完了後、Runボタンが表示されますので、クリックします。
このようにCData JDBC ドライバをアップロードすることで、簡単にGoogle Cloud Data Fusion でDatabricks のデータ データをノーコードで連携し、BigQuery などへのパイプラインを作成することができます。
是非、CData JDBC Driver for Databricks 30日の無償評価版 をダウンロードして、お試しください。
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