はじめに
2025/6 発表された Microsoft Power Platform から Azure Databricks に接続する機能について検証してみました。
ここではPower Apps から Databricks への接続を試しています。
（2025/6/18 時点ではパブリックプレビュー段階）
前提条件
以下の要件を満たす必要があります。
また、テーブルに対して作成、更新、および削除を実行するには主キー設定が必要となります。
Databricks での作業
テーブルの作成
Databricks にて Power Apps から接続するためのテーブルを用意します。
ここでは「顧客名」を主キーに設定しています。
＜サンプルコード＞
# Create a table with primary key constraint
spark.sql("""
CREATE OR REPLACE TABLE {catalog}.{schema}.table_01 (
`顧客名` STRING NOT NULL,
`注文日` DATE,
`合計金額` INT,
PRIMARY KEY (`顧客名`)
)
""")
# Insert data into the table
spark.sql("""
INSERT INTO {catalog}.{schema}.table_01 (`顧客名`,`注文日`, `合計金額`) VALUES
('高橋次郎', to_date('2023-01-03', 'yyyy-MM-dd'), 2500),
('山田太郎', to_date('2023-01-04', 'yyyy-MM-dd'), 1000),
('田中三郎', to_date('2023-01-05', 'yyyy-MM-dd'), 3000)
""")
SQL ウェアハウスの作成
ここではサーバーレスで作成しています。
後述の接続設定で使用するため、サーバーのホスト名と HTTP パスを控えておきます。
Power Apps での作業
コネクタの設定
「作成」から「空のキャンバスで開始」を選択してキャンバスアプリを作成します。
「データの追加」から Azure Databricks コネクタを選択します。
認証方法を選択します。ここでは OAuth を選択しています。
また、先ほど控えておいたサーバーのホスト名と HTTP パスを入力します。
接続が成功するとテーブルの一覧が表示されるので、アプリでソースとしたいテーブルを選択します。ここでは前述で作成したテーブルを選択しています。
テーブルの表示
「挿入」から「レイアウト」の「データテーブル」を選択して、データソースに Databricks のテーブルを選択すると以下のように表示されます。
Databricks 上のデータと同じことが確認できます。
データの追加・更新・削除
「テキスト入力」「日付の選択」「リストボックス」を用いて追加・更新・削除したいレコードを定義し、「ボタン」で実行するように作成してみました。
Insert ボタンのアクションに設定した関数
Collect('<データソース>',{顧客名:InsertCustomer.Text,合計金額:Value(InsertTotalAmount.Text),注文日:InsertDate.SelectedDate});
Update ボタンのアクションに設定した関数
Patch('<データソース>', LookUp('<データソース>', 顧客名=UpdateCustomer.SelectedText.Value), {顧客名:UpdateCustomer.SelectedText.Value,合計金額:Value(UpdateTotalAmount.Text),注文日:UpdateDate.SelectedDate});
Delete ボタンのアクションに設定した関数
Remove('データソース', LookUp('データソース', 顧客名=DeleteCustomer.SelectedText.Value));
プレビューでそれぞれの実行結果を確認します。
-
Insert 結果
-
Update 結果
-
Delete 結果
（レコードが削除されたためテーブルにもドロップダウンにも表示されない）
また、Databricks 上から確認しても同様に反映されています。
おわりに
実行時間は数秒であったので、リアルタイムに処理ができそうです。