CData SSIS Components を使用して Amazon Athena のデータを Databricks にマイグレーション
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 Amazon Athena と Databricks を使用してAmazon Athena 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) |
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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。
Amazon Athena データ連携について
CData は、Amazon Athena のライブデータにアクセスし、統合するための最も簡単な方法を提供します。お客様は CData の接続機能を以下の目的で使用しています:
- IAM 認証情報、アクセスキー、インスタンスプロファイルなど、さまざまな方法で安全に認証できます。多様なセキュリティニーズに対応し、認証プロセスを簡素化します。
- 詳細なエラーメッセージにより、セットアップを効率化し、問題を迅速に解決できます。
- サーバーサイドでのクエリ実行により、パフォーマンスを向上させ、クライアントリソースへの負荷を最小限に抑えます。
ユーザーは、Tableau、Power BI、Excel などの分析ツールと Athena を統合し、お気に入りのツールから詳細な分析を行うことができます。
CData を使用した Amazon Athena のユニークなユースケースについては、ブログ記事をご覧ください:https://jp.cdata.com/blog/amazon-athena-use-cases
はじめに
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 Amazon Athena
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 Amazon Athena Source コントロールと CData Databricks Destination コントロールを追加します。
Amazon Athena ソースの設定
以下の手順に従って、Amazon Athena への接続に必要なプロパティを指定します。
-
CData Amazon Athena 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 Amazon Athena 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。
Amazon Athena 接続プロパティの取得・設定方法
それでは、早速Athena に接続していきましょう。
データに接続するには、以下の接続パラメータを指定します。
- DataSource:接続するAmazon Athena データソース。
- Database:接続するAmazon Athena データベース。
- AWSRegion:Amazon Athena データがホストされているリージョン。
- S3StagingDirectory:クエリの結果を保存するS3 フォルダ。
Database またはDataSource が設定されていない場合、CData 製品はAmazon Athena の利用可能なデータソースからすべてのデータベースのリスト化を試みます。そのため、両方のプロパティを設定することでCData 製品のパフォーマンスが向上します。
Amazon Athena の認証設定
CData 製品は幅広い認証オプションに対応しています。詳しくはヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してみてください。
AWS キーを取得
IAM ユーザーの認証情報を取得するには、以下のステップお試しください。
- IAM コンソールにサインインします。
- ナビゲーションペインでユーザーを選択します。
- ユーザーのアクセスキーを作成または管理するには、ユーザーを選択してからセキュリティ認証情報タブに移動します。
AWS ルートアカウントの資格情報を取得するには、以下のステップをお試しください。
- ルートアカウントの認証情報を使用してAWS 管理コンソールにサインインします。
- アカウント名または番号を選択します。
- 表示されたメニューでMy Security Credentials を選択します。
- ルートアカウントのアクセスキーを管理または作成するには、Continue to Security Credentials をクリックし、[Access Keys]セクションを展開します。
その他の認証オプションについては、ヘルプドキュメントの「Amazon Athena への認証」を参照してください。
-
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 Amazon Athena Source Editor を閉じます。
Databricks デスティネーションの設定
Amazon Athena 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。
プロジェクトの実行
これでプロジェクトを実行できます。SSIS Task の実行が完了すると、SQL テーブルのデータが選択したテーブルにエクスポートされます。