Databricks Lakeflow 宣言型パイプラインでロボットイベントデータを処理してみた

はじめに

Databricksの新機能であるLakeflow Pipeline Editorを使って、ロボットイベントデータを処理するサンプルパイプラインを作成しました。このプロジェクトでは、Bronze、Silver、Goldの3層アーキテクチャでデータを段階的に処理し、最終的にロボットの移動距離などの集計メトリクスを算出します。

今回作成したサンプルプロジェクトをGitHubで公開しましたので、実際の手順とともに紹介します。

📊 プロジェクト概要

このサンプルプロジェクトは以下の特徴があります：

• データソース: シミュレートされたロボットイベントデータ（10,000件のJSONレコード）
• アーキテクチャ: Bronze → Silver → Gold のメダリオンアーキテクチャ
• 処理内容:
  • Bronze: 生データの取り込み
  • Silver: データクリーニングと強化
  • Gold: 集計メトリクスとロボット移動距離の算出

パイプライン実行結果

🔗 リポジトリ

完全なコードとドキュメントは以下のGitHubリポジトリで公開しています：

Sample Lakeflow Declarative Pipeline - Robot Events

🛠️ 必要な前提条件

このサンプルを実行するためには、以下の環境が必要です：

• Lakeflow Pipeline Editorが有効なDatabricksワークスペース
• カタログ/スキーマで管理ボリュームを作成できる権限
• Databricks上のPython実行環境

⚠️ 重要: Lakeflow Pipeline Editorが有効になっていない場合は、事前にDatabricks管理者に有効化を依頼してください。

🚀 実装手順

1. サンプルデータの生成

まず、00. generate robot event dataを実行してテスト用のJSONデータを生成します

このスクリプトにより、sample_json_output/フォルダーにJSONファイルが作成されます。

2. 管理ボリュームの設定

1. DatabricksのCatalog Explorerで対象のカタログ・スキーマに移動
2. 新しい管理ボリュームを作成
3. ボリューム内にフォルダーを作成し、生成したJSONファイルをアップロード

3. パイプラインスクリプトの設定

各レイヤーのスクリプトで、環境に応じてパラメータを更新します：

Bronze レイヤー (robot_pipeline/bronze.py)：

data_path = "<your-managed-volume-path>"  # 実際のボリュームパスに変更

Silver・Gold レイヤー (robot_pipeline/silver.py, robot_pipeline/gold.py)：

CATALOG = "<your_catalog_name>"
BRONZE = "<bronze_schema_name>"
SILVER = "<silver_schema_name>"

4. Databricksでのパイプライン作成

1. Jobs & Pipelines → 作成 → ETL パイプラインに移動
2. パイプライン名とデフォルトのカタログ・スキーマを設定
3. 既存のアセットを追加し、robot_pipelineフォルダーをルートに設定
4. 以下のソースコードパスを追加：
   • bronze.py
   • silver.py
   • gold.py
5. 保存してパイプラインを作成

5. パイプラインの実行

パイプライン作成後、「パイプラインを実行」をクリックしてBronze → Silver → Goldの順でデータ処理を開始します。

📂 プロジェクト構成

robot_pipeline/
  ├── bronze.py      # Bronze レイヤー - 生データの取り込み
  ├── silver.py      # Silver レイヤー - データのクリーニングと強化
  ├── gold.py        # Gold レイヤー - 集計メトリクスと分析
00_generate_robot_event_data.py  # サンプルデータ生成スクリプト

✅ 実行結果

パイプライン実行により、以下のテーブルが作成されます：

• Bronze レイヤー: 管理ボリュームからの生JSONイベントデータ
• Silver レイヤー:
  • command_events - クリーンアップされたコマンドイベント
  • sensor_data - センサーデータ
  • combined_events - 結合済みイベントデータ
• Gold レイヤー: ロボット別の集計メトリクスと移動距離

🎯 このサンプルで学べること

• Lakeflow Pipeline Editorの基本的な使い方
• 宣言型パイプラインの実装方法
• メダリオンアーキテクチャのベストプラクティス
• 管理ボリュームを使ったデータ取り込み手順
• Delta Liveテーブルの作成と依存関係の設定

まとめ

Databricks Lakeflow Pipeline Editorを使うことで、従来のETL処理と比べてより直感的で保守性の高いデータパイプラインを構築できました。宣言型アプローチにより、データの依存関係や品質チェックを明確に定義でき、運用面でも大きなメリットがあります。

ぜひリポジトリをクローンして、実際に動かしてみてください！

参考リンク

• Databricks Lakeflow 公式ドキュメント
• Sample Lakeflow Declarative Pipeline - Robot Events