Azure Data Factory でAzure Databricks Delta Lakeをソース、シンクにする際の利用方法と挙動の考察

はじめに

Azure Data Factory (以下、ADF)で Azure Databrikcsで作成したDelta Lake テーブルをソース、シンクにする際の利用方法について、注意ポイントや、データアクセスの流れを考察します。

Azure Databricks Delta Lake との間でデータをコピーする - Azure Data Factory | Microsoft Docs

ADFはMapping DataflowというSpark環境からDelta Lakeのデータにアクセス可能ですが、今回の記事では対象外

（2020/12時点の情報です。）

Delta Lakeについて参考リンク

今注目のストレージ層技術で、データレイク中心のデータ基盤でデータの管理・統合を行うためのAPIが提供されるフォーマットです。
※ストレージをDBMSのように扱える。

Delta Lake - 次世代型データレイク・データウェアハウス - Databricks

Delta Lake概要

Delta Lakeを含む、データレイク上のSW技術に関してこちらを一読するのをおすすめ

大規模データ活用向けストレージレイヤソフトのこれまでとこれから（NTTデータテクノロジーカンファレンス 2019 講演資料、2019/09/05）

ADF Copyの前提条件から考えるデータアクセス

以下のような記載になっており、ADFのDelta LakeコネクタでのCopyはAzure IRではなく、Azure Databrikcsがソースシンクに直接アクセスして実行されることがわかります。

この Azure Databricks Delta Lake コネクタを使用するには、Azure Databricks でクラスターを設定する必要があります。

Delta Lake にデータをコピーする場合、コピーアクティビティは Azure Databricks クラスターを呼び出して、Azure Storage からデータを読み取ります。これは元のソースまたはステージング領域で、Data Factory が組み込みのステージングコピーを介してソースデータを最初に書き込みます。詳細については、「ソースとしての Delta Lake」を参照してください。

同様に、Delta Lake からデータをコピーする場合、コピーアクティビティは Azure Databricks クラスターを呼び出して、Azure Storage にデータを書き込みます。これは元のシンクまたはステージング領域で、Data Factory が引き続き組み込みのステージングコピーを介して最終的なシンクにデータを書き込みます。詳細については、「シンクとしての Delta Lake」を参照してください。

Databricks クラスターは、Azure Blob または Azure Data Lake Storage Gen2 アカウントにアクセスできる必要があります。これは、ソース/シンク/ステージングに使用されるストレージコンテナー/ファイルシステムと、Data Lake テーブルを書き込むコンテナー/ファイルシステムの両方です。

Azure Data Lake Storage Gen2 を使用するには、Apache Spark 構成の一部として、Databricks クラスターでサービスプリンシパルまたはストレージアカウントアクセスキーを構成します。「サービスプリンシパルを使用した直接アクセス」または「ストレージアカウントアクセスキーを使用した直接アクセス」の手順に従います。

Azure Blob Storage を使用するには、Apache Spark 構成の一部として、Databricks クラスターでストレージアカウントアクセスキーまたは SAS トークンを構成します。「RDD API を使用した Azure Blob Storage へのアクセス」の手順に従います。

コピーアクティビティの実行中、構成したクラスターが終了した場合は、Data Factory によって自動的に開始されます。 Data Factory オーサリング UI を使用してパイプラインを作成する場合、データのプレビューなどの操作にはライブクラスターが必要ですが、Data Factory によってクラスターが起動されることはありません。

イメージ

また、このアクセスの際にはマウントによるアクセスはテーブルを参照する場合にのみ実施されると考えられます。

実際に、準備の中で、直接アクセス用のsparkConfを設定しない場合、エラーが発生します。

検証

準備

ADFとストレージアカウントとDatabricksを利用します。

ストレージアカウント

ストレージアカウントは二つのコンテナを用意しておきます。

adf: ADFで出力、読み取りするコンテナ
databricks: Databricksで出力、読み取りするコンテナ

datafactory にはadfコンテナのみ権限をあたえます。

Azure Databricks

クイックスタート - Azure portal を使用して Azure Databricks ワークスペースで Spark ジョブを実行する | Microsoft Docsを参考にクラスタを作成します。

このとき、後述のクラスター構成、およびRDD APIでの直接アクセス設定に従って、spark configを設定します。

RDD APIでの直接アクセス設定

クラスター構成でsecretを利用する方法は不明でした。。


spark.databricks.delta.optimizeWrite.enabled true
spark.databricks.delta.autoCompact.enabled true
fs.azure.sas.<コンテナ名>.<ストレージアカウント名>.dfs.core.windows.net sasurl例：https://<ストレージアカウント名>.dfs.core.windows.net/コンテナ名/?sv=xxxx

※blob.coreはADLSが相手先の場合はdfs.coreに変更

ストレージアカウントをマウント

pyspark

# 対象
storageAccount = "ストレージアカウント名"
containerName = "databricks"
# key 取得
accountKey = "アカウントキー"


try:
  dbutils.fs.unmount("/mnt/databricks")#すでにマウントされていればアンマウント
  print('Unmount!')

except:
  print('Already Unmount!')

result=dbutils.fs.mount(
  source = "wasbs://" + containerName + "@" + storageAccount + ".blob.core.windows.net/",
  mount_point = "/mnt/databricks",
  extra_configs = {"fs.azure.account.key."+storageAccount+".blob.core.windows.net":accountKey}
)
print('Mount!')

次に外部テーブルを作成

pyspark


delta_route = "/mnt/databricks/delta/"
delta_path_sink= delta_route +"sink/"
delta_path_source=delta_route +"source/"

spark.sql("DROP TABLE IF EXISTS delta_Table_sink")
spark.sql(
    """
    CREATE TABLE delta_Table_sink (
      battery_level long
      ,02_level long
      ,ca2 string
      ,ca3 string
      ,n string
      ,evice_id long
      ,evice_name string
      ,umidity long
      ,p string
      ,atitude double
      ,cd string
      ,ongitude double
      ,cale string
      ,temp long
      ,timestamp long
      )
    using DELTA
    LOCATION '{}'
    """.format(delta_path_sink)\
)
spark.sql("DROP TABLE IF EXISTS delta_Table_source")
spark.sql(
    """
    CREATE TABLE delta_Table_source (
      battery_level long
      ,02_level long
      ,ca2 string
      ,ca3 string
      ,n string
      ,evice_id long
      ,evice_name string
      ,umidity long
      ,p string
      ,atitude double
      ,cd string
      ,ongitude double
      ,cale string
      ,temp long
      ,timestamp long
      )
    using DELTA
    LOCATION '{}'
    """.format(delta_path_source)\
)

作成後、以下のようになります。

データ登録をして準備完了

python


df = spark.read.json("dbfs:/databricks-datasets/iot/iot_devices.json")
df.write.insertInto("delta_Table_source")
# display(df)

Azure Data Factory

最後に、ADFのlinked Serviceを構成しておきます。

Databricksについては、先ほど作成したクラスターを利用するように指定します。

Copy Delta Lake -> Storage

ソースデータセット

シンクデータセット

結果

Copy Storage -> Delta Lake

ソースデータセット

シンクデータセット

結果(直接コピー)

直接コピーの場合、Wildcard folder pathは指定できません。

結果

結果(ステージングコピー)

ステージングコピーが現実的でしょう

結果

トラブルシューティング

pythonで直接アクセスを設定してもうまくいかない

以下はnotebook上でのdata frame API、RDD API用の構成設定ですが、クラスターが停止されると保持されない設定のため、ADFからの実行だと使えません


spark.conf.set(
  "fs.azure.account.key.<storage-account-name>.blob.core.windows.net",
  "<storage-account-access-key>")


%scala 
// Using an account access key
spark.sparkContext.hadoopConfiguration.set(
  "fs.azure.account.key.<storage-account-name>.blob.core.windows.net",
  "<storage-account-access-key>"
)

RDDでのspark conf設定

spark.hadoop.fs.azure.sas.<コンテナ名>.<ストレージアカウント名>.blob.core.windows.net sasurl例：https://<ストレージアカウント名>.blob.core.windows.net/コンテナ名/?sv=xxxx

エラーメッセージ全文

※ストレージアカウント名はxxxに置換

ErrorCode=AzureDatabricksCommandError,Hit an error when running the command in Azure Databricks. Error details: shaded.databricks.org.apache.hadoop.fs.azure.AzureException: shaded.databricks.org.apache.hadoop.fs.azure.AzureException: Container adf in account xxx.blob.core.windows.net not found, and we can't create it using anoynomous credentials, and no credentials found for them in the configuration. Caused by: shaded.databricks.org.apache.hadoop.fs.azure.AzureException: Container adf in account xxx.blob.core.windows.net not found, and we can't create it using anoynomous credentials, and no credentials found for them in the configuration..