CData SSIS Components を使用して Airtable のデータを Databricks にマイグレーション

Cameron Leblanc
Technology Evangelist

CData SSIS Tasks for Airtable と Databricks を使用して、Airtable のデータを Databricks に簡単にプッシュできます。

Databricks は、大量のデータを簡単に処理、分析、可視化できる統合データ分析プラットフォームです。データエンジニアリング、データサイエンス、機械学習の機能を単一のプラットフォームに統合し、チームがコラボレーションしてデータからインサイトを得ることを容易にします。

CData SSIS Components は、SQL Server Integration Services を拡張し、さまざまなソースやデスティネーションからデータを簡単にインポート・エクスポートできるようにします。

この記事では、Databricks へのエクスポート時のデータ型マッピングの考慮事項を確認し、CData SSIS Components for Airtable と Databricks を使用してAirtable のデータを Databricks にマイグレーションする方法を説明します。

データ型マッピング

Databricks スキーマ	CData スキーマ
int, integer, int32	int
smallint, short, int16	smallint
double, float, real	float
date	date
datetime, timestamp	datetime
time, timespan	time
string, varchar	長さ > 4000 の場合：nvarchar(max)、それ以外：nvarchar(length)
long, int64, bigint	bigint
boolean, bool	tinyint
decimal, numeric	decimal
uuid	nvarchar(length)
binary, varbinary, longvarbinary	binary(1000) または SQL Server 2000 以降は varbinary(max)

特別な考慮事項

String/VARCHAR: Databricks の String カラムは、カラムの長さによって異なるデータ型にマッピングされます。カラムの長さが 4000 を超える場合、カラムは nvarchar(max) にマッピングされます。それ以外の場合は、nvarchar(length) にマッピングされます。
DECIMAL: Databricks は最大 38 桁の精度の DECIMAL 型をサポートしていますが、それを超えるソースカラムはロードエラーを引き起こす可能性があります。

前提条件

Visual Studio 2022
Visual Studio 2022 用 SQL Server Integration Services Projects 拡張機能
CData SSIS Components for Databricks
CData SSIS Components for Airtable

プロジェクトの作成とコンポーネントの追加

Visual Studio を開き、新しい Integration Services プロジェクトを作成します。
Control Flow 画面に新しい Data Flow Task を追加し、Data Flow Task を開きます。
Data Flow Task に CData Airtable Source コントロールと CData Databricks Destination コントロールを追加します。

Airtable ソースの設定

以下の手順に従って、Airtable への接続に必要なプロパティを指定します。

CData Airtable Source をダブルクリックしてソースコンポーネントエディタを開き、新しい接続を追加します。
CData Airtable Connection Manager で接続プロパティを設定し、接続をテストして保存します。
Airtable への接続

それでは、Airtable に接続していきましょう。CData 製品は、Airtable にテーブルとビューを要求します。 Schema プロパティ（オプション）を使用すると、表示されるテーブルおよびビューを特定のベースに制限できます。特定のベースに制限したい場合は、このプロパティを使用するスキーマの名前に設定してください。（これはAirtable のBase 名に相当します。）

すべてのAirtable Bases に加えて、DataModelInformation という名前の静的スキーマもご利用いただけます。このスキーマでは、Bases、Tables、Users のような静的テーブルをクエリできます。 DisplayObjectIds がTrue に設定されている場合、Schema の値は名前ではなくAirtable Base id に設定する必要があります。

Airtableへの認証

続いて、認証方法を設定しましょう。個人用アクセストークンまたはOAuth PKCE のいずれかを使用してAirtable に認証できます。

個人用アクセストークン

個人用アクセストークンをまだ生成していない場合は、以下のステップで生成してみましょう。
1. ユーザーアカウントにログインします
2. "https://airtable.com/create/tokens" に移動します
3. Create new token をクリックします
4. Scopes で、Add a scope をクリックして以下の各スコープを追加します
  - data.records:read
  - data.records:write
  - schema.bases:read
5. Access で、トークンにアクセス権を付与するすべてのワークスペースとベースを追加します
6. Create token をクリックしてトークンを生成します。生成されたトークンは一度しか表示されませんので、必ずコピーして保存してください
次に、以下の設定を行います。
- AuthScheme：PersonalAccessToken
- Token：先ほど生成した個人用アクセストークンの値
OAuth PKCE については、 href="/kb/help/" target="_blank">ヘルプドキュメントの「はじめに」をご確認ください。
接続を保存後、「Table or view」を選択し、Databricks にエクスポートするテーブルまたはビューを選択して、CData Airtable Source Editor を閉じます。

Databricks デスティネーションの設定

Airtable Source を設定したら、Databricks 接続を設定してカラムをマッピングします。

CData Databricks Destination をダブルクリックしてデスティネーションコンポーネントエディタを開き、新しい接続を追加します。
CData Databricks Connection Manager で接続プロパティを設定し、接続をテストして保存します。Databricks クラスターに接続するには、以下のようにプロパティを設定します。
注意：必要な値は、Databricks インスタンスで Clusters に移動し、目的のクラスターを選択して、Advanced Options の下にある JDBC/ODBC タブを選択することで確認できます。
- Server：Databricks クラスターの Server Hostname を設定します。
- HTTPPath：Databricks クラスターの HTTP Path を設定します。
- Token：個人用アクセストークンを設定します（この値は、Databricks インスタンスの User Settings ページに移動し、Access Tokens タブを選択することで取得できます）。
その他の便利な接続プロパティ
- QueryPassthrough: True に設定すると、クエリは Databricks に直接渡されます。
- ConvertDateTimetoGMT: True に設定すると、コンポーネントはローカルマシンの時刻ではなく、日時値を GMT に変換します。
- UseUploadApi: このプロパティを true に設定すると、Bulk INSERT 操作で大量のデータがある場合にパフォーマンスが向上します。
- UseCloudFetch: このオプションは、テーブルに 100 万件を超えるエントリがある場合にクエリ効率を向上させるために CloudFetch を使用するかどうかを指定します。
接続を保存後、Use a Table メニューでテーブルを選択し、Action メニューで Insert を選択します。
Column Mappings タブで、入力カラムからデスティネーションカラムへのマッピングを設定します。