はじめに

Azure Databricksは、Microsoft AzureとDatabricks社が共同開発した、Apache Sparkベースのビッグデータ分析サービスです。本記事では、Azure Databricksの基本概念、アーキテクチャ、操作手順を通して、初学者でも理解しやすい形で紹介します。

本記事のゴール

Azure Databricksは、Apache Sparkベースのクラウドデータ分析プラットフォームであり、データエンジニア、サイエンティスト、アナリストがコラボレーションできる環境を提供します。

Sparkジョブの実行環境であり、計算ノードの集合体です。DatabricksではUIから簡単に起動・停止が可能です。

Databricks File System。Databricksワークスペースに統合された仮想ファイルシステム。

CSVやParquetファイルを用意します（例：sample.csv）。

print("Hello, Databricks!")

df = spark.read.csv("/FileStore/sample.csv", header=True, inferSchema=True)
df.display()

df_filtered = df.filter(df["column_name"] > 100)
df_filtered.createOrReplaceTempView("filtered_data")

df_filtered.write.format("delta").mode("overwrite").saveAsTable("sample_table")

SHOW TABLES;
DESCRIBE TABLE sample_table;

Azure Databricksは、データ処理、分析、AIを一体化したパワフルなプラットフォームです。本記事では、クラスタ作成からノートブック操作、簡単なETL処理まで一連の流れを体験しました。次回はDelta Lakeの詳細や、SQLによる分析について掘り下げていきます。