このワークショップでは、Microsoft Azure のサービスと Microsoft Power BI を組み合わせて、以下のデータ分析プラットフォームをステップ バイ ステップで構築します。

🎯 学習内容

ワークショップを通じて以下の内容を学びます。

• Azure Synapse Analytics のコピー アクティビティを用いた外部データのコピー
• Azure Synapse Analytics のマッピング データ フローを用いた CSV から Delta Lake への変換
• Databricks SQL から Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS Gen2) への接続
• Databricks SQL を用いた ADLS Gen2 上のデータのクエリ
• Databricks SQL のダッシュボードを用いたデータの可視化
• Power BI Desktop と Databricks SQL を用いたデータの可視化

🔰 難易度

• ワークショップのドキュメントには画面キャプチャ付きの詳細な手順を記載していますので、Azure にはじめて触れる方でも安心して進めて頂けます。
• Python や Spark のプログラムは分からないという方もご安心ください。できるだけ多くのスキル レベルの方に取り組んで頂けるよう、極力プログラムを書かずに進められるように構成しています。データの加工 (ETL) には、Azure Synapse Analytics のノーコード・ローコード ETL 機能である Synapse パイプラインとデータフローを主に用います。

📢 前提条件

ワークショップ実施にあたっての前提条件は以下の通りです。

💮 フィードバック

ワークショップのコンテンツは以下の GitHub リポジトリで管理しています。コンテンツに不備を発見した場合はワークショップ講師にお伝え頂くか、以下の GitHub リポジトリの Issue または Pull Request でお知らせ頂けるとありがたいです。

https://github.com/microsoft/azure-databricks-sql-workshop-ja

この章では、ワークショップで利用する Microsoft の各種サービス・機能について説明します。これらの概要について既に十分ご存じの場合はスキップして次の章にお進みください。

🔎 主に利用するサービス・機能

ワークショップで主に利用するサービス・機能は以下の通りです。それぞれの概要について以降に記載します。

Azure Data Lake Storage Gen2

Azure Data Lake Storage Gen2 は、Azure のマネージド型のクラウド オブジェクト ストレージである Azure Storage の一機能です。略称は ADLS Gen2 です。

ADLS Gen2 は汎用性の高いオブジェクト ストレージである Blob Storage の機能をベースに構築され、ビッグ データ分析に最適化されています。Azure ストレージ アカウントをデプロイする際に階層型名前空間のオプションをオンにすると ADLS Gen2 の機能が利用できます。

Azure Databricks

Azure Databricks は Apache Spark ベースのフル マネージド サービスで、レイクハウス プラットフォームを実現できます。

レイクハウスは、データ レイクとデータ ウェアハウスからなる造語です。データ レイクの高い経済性、データ ウェアハウスの高い処理性能を併せ持ちます。レイクハウスでは、あらゆるデータをデータ レイク に集約し、Delta Lake や Apache Parquet などの分析に最適化した形式に変換して保持します。

Azure Databricks は Data Lake Storage をメインのデータ ストアとして、データ エンジニアリング、データ サイエンスと機械学習、そしてデータ分析のユースケースをカバーします。

Databricks SQL

Databricks SQL は Azure Databricks に搭載されているデータ分析のための機能で、2021 年 12 月に一般提供になりました。特徴として、クラウド ストレージ上のデータを標準的な SQL で分析できます。さらに SQL の結果を OSS のメジャーなダッシュボード ツール Redash をベースとしたリッチなダッシュボードで可視化できます。

優れた UI/UX を持つだけでなく、2021 年 11 月にビッグデータ向けのベンチマークの TPC-DS 100TB クラスで世界記録を更新するなど、非常に高い処理性能を兼ね備えています。

Azure Synapse Analytics

Azure Synapse Analytics は、エンドツーエンドの分析のための統合クラウド ネイティブ プラットフォームです。図の左側にあるようなオンプレミス、クラウドなど様々なデータを集約し、Synapse スタジオという専用の UI で集中的に分析できます。

さらに Microsoft Purview や Azure Databricks などの Microsoft の他のサービスとのシームレスな連携機能も特長です。専用 SQL プールやサーバーレス SQL プールなどの分析ランタイムを備えています。

Synapse パイプライン

Synapse パイプラインは Azure Synapse Analytics に搭載されたデータ統合機能で、データのコピーや ETL 処理をスケジュールやイベント ベースのトリガーで実行できます。100 以上の組み込みのコネクターを提供しており、Azure の主要なデータ ストアはもちろん、Azure 以外のデータ ストアについてもサポートされています。

コピー アクティビティという機能を用いてオンプレミスや他のクラウドからデータを Azure にコピーし、後述するマッピング データ フローで ETL (Extract / Transform / Load) を行うユーザーが多いです。

マッピング データ フロー

マッピング データ フローは、変換 (Transformation) と呼ばれるパーツを組合わせて、ノーコードで ETL 処理を作成できる Azure Synapse Analytics の機能です。Synapse パイプラインから呼び出す形で利用します。略称はデータ フローです。

データ フローの処理は Microsoft マネージドの Spark クラスター上で実行されるため、大規模なデータを扱うことができます。

Microsoft Power BI

Microsoft Power BI はデータを分析・可視化して洞察を得るための BI (Business Intelligence) ツールです。Power BI は大きく Power BI Desktop、Power BI サービス、そして Power BI モバイル / ブラウザから構成されます。

本ワークショップの後半で Power BI Desktop から Databricks SQL に接続してレポートを作成します。

🎉 まとめ

この章では、ワークショップで利用する Microsoft の各種サービス・機能について学びました。[Next] を選択して次の章に進みましょう。

この章では、ワークショップで利用するリソース グループを作成し、受講者に必要な権限を付与します。

リソース グループとは Azure 上のリソースをまとめて管理するためのものです。リソース グループを指定して複数のリソースをまとめて削除したり、リソース グループ別に課金を確認できたりします。

🤔 複数人でワークショップを受講する場合の考慮点

複数人でワークショップを受講する場合、リソース グループの作成にあたって以下 2 つの選択肢があります。

どちらの方法を選んでも問題ありません。講師と、あるいは参加者同士で相談して、どちらの方法にするかを決めてください。なお、リソース グループ名や Azure リソース名はサブスクリプション内、あるいはグローバルでの一意性が求められることが多いです。この後の手順でも名前が重複しないようガイドしていきますが、この点を意識してセットアップ作業を進めていきましょう。

1. リソース グループの作成

(注: 全員で 1 つのリソース グループを共有する場合は代表者 1 人が実施します)

(1) Azure ポータル (https://portal.azure.com) にサインインします。必要に応じて画面右上の歯車アイコン > [言語と地域] からポータルの表示言語を日本語に変更します。

(2) Azure ポータル上部の検索バーに [リソース グループ] と入力します。検索結果の [サービス] 内の [リソース グループ] をクリックします。

(3) [作成] をクリックします。

(4) リソース グループの作成画面で以下の項目を設定し、[確認および作成] をクリックします。

(5) [確認および作成] 画面で検証結果に問題がなければ、[作成] をクリックします。通常、すぐに作成が完了します。

2. リソース グループへのロールの割り当て

(注: 全員で 1 つのリソース グループを共有する場合は代表者 1 人が実施します)

(1) 先ほど作成したワークショップ用リソース グループにアクセスします。

(2) ワークショップ用リソース グループの左側メニューから [アクセス制御 (IAM)] > [追加] > [ロールの割り当ての追加] をクリックします。

(3) ロールの割り当ての追加画面で [所有者] を選択し [次へ] をクリックします。

(4) [+ メンバーを選択する] をクリックします。

(5) メンバーの選択欄が画面右側に表示されるので、すべてのワークショップ受講者を選択し、[選択] をクリックします。

(6) [レビューと割り当て] をクリックします。

(7) 再度、[レビューと割り当て] をクリックします。

(8) リソース グループの [アクセス制御 (IAM)] > [ロールの割り当て] を選択し、参加者全員に [所有者] のロールが割り当てられていることを確認します。

🎉 まとめ

この章では、ワークショップで利用するリソース グループを作成し、参加者全員に [所有者] のロールを割り当てました。次の章に進みましょう。

この章では、ワークショップで利用する Azure リソースを作成します。

1. Azure Synapse Analytics ワークスペース & Azure ストレージ アカウントの作成

(注: ここから先の手順はワークショップの受講者全員が実施します)

(1) Azure ポータル (https://portal.azure.com) にサインインし、検索バーに [リソース グループ] と入力してリソース グループ一覧に移動し、ワークショップで利用するリソース グループが表示されることを確認します。

(2) Azure ポータル上部の検索バーに [synapse] と入力します。検索結果の [サービス] 内の [Azure Synapse Analytics] をクリックします。

(3) [作成] をクリックします。

(4) Synapse ワークスペースの作成画面で以下の項目を設定し、[次へ: セキュリティ] をクリックします。

(5) [セキュリティ] 画面で以下の項目を設定し、[確認および作成] をクリックします。

(6) [確認および作成] 画面で検証結果に問題がなければ、[作成] をクリックします。通常 3-5 分で作成が完了します。次のステップに進みましょう。

2. Azure Databricks ワークスペース作成

(1) Azure ポータル上部の検索バーに [databricks] と入力します。検索結果の [サービス] 内の [Azure Databricks] をクリックします。

(2) [作成] をクリックします。

(3) Azure Databricks サービスの作成画面で以下の項目を設定し、[確認および作成] をクリックします。

(4) [確認および作成] 画面で検証結果に問題がなければ、[作成] をクリックします。通常 3-5 分で作成が完了します。次のステップに進みましょう。

3. Azure Key Vault の作成

後続の手順でシークレット文字列をセキュアに扱えるように、Azure Key Vault を作成します。

(1) Azure ポータル上部の検索バーに [key vault] と入力します。検索結果の [サービス] 内の [キー コンテナー] をクリックします。

(2) [作成] をクリックします。

(3) キー コンテナーの作成画面で以下の項目を設定し、[確認および作成] をクリックします。

(4) [確認および作成] 画面で検証結果に問題がなければ、[作成] をクリックします。通常 1-2 分で作成が完了します。

🎉 まとめ

この章では以下の Azure リソースを作成しました。問題なく作成できていることを確認して、次の章に進みましょう。

1. Azure Synapse Analytics ワークスペース
2. Azure ストレージ アカウント (ADLS Gen2)
3. Azure Databricks ワークスペース
4. Azure Key Vault

この章では、分析対象として利用する E コマースのサンプル データの概要を確認します。

🔎 分析対象として利用するデータの概要

Kaggle に公開されている E コマースのサンプル データ「Brazilian E-Commerce Public Dataset by Olist」を利用します。データ スキーマは以下の通りです。

(* Brazilian E-Commerce Public Dataset by Olist は クリエイティブ・コモンズ 表示 - 非営利 - 継承 4.0 国際 (CC BY-NC-SA 4.0) の下で提供されています)

上記データ スキーマのうち、本ワークショップでは主に以下の 2 つのデータセットを利用します。

• olist_orders_dataset : 注文データ
• olist_order_items_dataset : 注文明細データ

Kaggle のデータセットの説明のページにアクセスして、上記のデータセットの概要 (どのような列があるか、各列のデータ型や値の例など) を確認しましょう。

この章では、Synapse パイプラインのコピー アクティビティを用いて、分析対象のデータを Azure Data Lake Storage (ADLS) Gen2 に配置します。

🔎 データ変換の流れ

この章で実現するデータ変換の流れは以下の通りです。

1. ストレージ アカウントのコンテナー作成

はじめに、分析対象のデータを格納するための領域 (コンテナー) をストレージ アカウントに作成します。

(1) Azure ポータルにアクセスし、ワークショップで利用するリソース グループを選択します。リソース グループから自身が利用するストレージ アカウントを選択します。

(2) 左側メニューの [ストレージ ブラウザー (プレビュー)] > [BLOB コンテナー] > [+ コンテナーを追加する] をクリックします。画面右側に [新しいコンテナー] が表示されますので、以下の設定を行い、[作成] をクリックします。

2. Synapse Studio への接続

(1) Azure ポータルにアクセスし、ワークショップで利用するリソース グループを選択します。リソース グループから自身が利用する Synapse ワークスペースを選択します。

(2) 左側メニューの [概要] が選択されていることを確認し、画面中央の [Synapse Studio を開く] の中の [オープン] というリンクをクリックします。別タブで Synapse Studio が開きます。

(3) はじめて Synapse Studio に接続する際、画面上部にオプションの cookie 使用についての通知が表示されるので、特に問題がなければ [同意] をクリックします。

3. コピー アクティビティによるデータの配置

分析対象のデータを Zip にまとめたファイルを GitHub リポジトリに格納していますので、そちらを ADLS Gen2 にコピーします。

具体的な手順として、Synapse Studio にてリンク サービス、データセット、パイプラインを作成し、パイプラインにコピー アクティビティを定義して、パイプラインを実行します。

3-1. リンク サービスの作成

まずはコピー元の Zip ファイルがある GitHub リポジトリの接続情報を定義したリンク サービスを作成します。

(1) Synapse スタジオで [Manage] ハブ > [Linked services] > [+ 新規] をクリックします。

(2) 検索ボックスに http と入力します。候補として [HTTP] が表示されるので選択し [続行] をクリックします。

(3) 新しいリンク サービスの作成画面で以下の項目を設定し、[テスト接続] をクリックします。接続成功 と表示されたら [作成] をクリックします。

(4) 画面上部の [すべて発行]　(保存に相当する操作) をクリックします。確認画面が表示されるので [発行] をクリックします。

これでリンク サービスの作成は完了です。以降、データセットとパイプラインを作成していきますが、作業結果が途中で消えてしまわないように、キリの良いタイミングでこまめに [すべて発行] を実行するようにしましょう。

3-2. データセット (コピー元) の作成

続いてコピー元とコピー先のデータセットを作成します。まずはコピー元 (GitHub に格納された Zip ファイル) に対応するデータセットを作成します。

(1) Synapse スタジオで [Data] ハブにアクセスした後、[+] ボタンをクリックし、[統合データセット] を選択します。

(2) 検索ボックスに http と入力します。候補として [HTTP] が表示されるので選択し [続行] をクリックします。

(3) 形式の選択画面で [バイナリ] を選択し [続行] をクリックします。

(4) プロパティの設定画面で以下の項目を設定し、[OK] をクリックします。

(5) 作成されたデータセットの [接続] タブの [圧縮の種類] を ZipDelfate (.zip) に変更します。

これでコピー元のデータセットの作成は完了ですので、発行しておきましょう。

3-3. データセット (コピー先) の作成

続いてコピー先 (ADLS Gen2 の CSV ファイル群) に対応するデータセットを作成します。

(1) Synapse スタジオで [Data] ハブにアクセスした後、[+] ボタンをクリックし、[統合データセット] を選択します。

(2) 検索ボックスに gen2 と入力します。候補として [Azure Data Lake Storage Gen2] が表示されるので選択し [続行] をクリックします。

(3) 形式の選択画面で [バイナリ] を選択し [続行] をクリックします。

(4) プロパティの設定画面で以下の項目を設定し、[OK] をクリックします。

これでコピー先のデータセットの作成は完了です。発行しておきましょう。

3-4. パイプラインの作成と実行

最後にコピー アクティビティを含むパイプラインを作成した後、パイプラインを実行します。

(1) Synapse スタジオで [Integrate] ハブにアクセスした後、[+] ボタンをクリックし、[パイプライン] を選択します。

(2) パイプラインのプロパティで [名前] に CopyAndUnzipDataset を入力します。作業領域を広くするため以下の画面キャプチャ内の赤枠で囲んだボタンをクリックしてプロパティを折りたたみます。

(3) パイプラインのアクティビティ一覧の [移動と変換] セクションを展開し [データのコピー] を右側のキャンバスにドラッグ & ドロップします。

(4) キャンバス上のコピー アクティビティを選択し、[ソース] タブを開き、以下の項目を設定します。

(5) 続いて [シンク] タブを開き、以下の項目を設定します。

(6) 以上でパイプラインの作成は完了です。画面上部の [デバッグ] をクリックします。パイプラインが実行されますので、以下の画面キャプチャ内の赤枠で囲んだボタンを定期的にクリックして表示を更新し、状態が 成功 になるまで待ちます。

(7) 状態が 成功 になったらパイプラインの実行結果を確認します。以下の画面キャプチャ内の赤枠で囲んだアイコン (マウスを近づけると表示されます) をクリックします。

(8) パイプラインの実行結果が表示されます。コピー元、コピー先のデータ サイズ、ファイル数が以下キャプチャの内容と一致することを確認します。問題なければ右上の [×] をクリックして閉じます。

(9) Synapse スタジオの [Data] ハブを開き、以下キャプチャの通り、ADLS Gen2 に CSV ファイル群がコピーされていることを確認します。

以上でパイプラインの作成と実行は完了です。発行しておきましょう。

4. (オプション) 手動でのデータ配置

以下は Synapse パイプラインのコピー アクティビティではなく手動でデータを配置する手順です。コピー アクティビティでデータを配置済みの場合、この手順はスキップしてください。

(1) 以下 URL にアクセスし、[Download] をクリックし、データセットの Zip ファイルをダウンロードします。 https://github.com/microsoft/azure-databricks-sql-workshop-ja/blob/main/assets/olist-brazilian-ecommerse-dataset.zip

(2) Zip ファイルを展開します。

(3) Azure ポータルで自身が利用するストレージ アカウントで、左側メニュー [ストレージ ブラウザー (プレビュー)] にアクセスし、コンテナー olist-brazilian-ecommerce を選択します。

(4) [ディレクトリの追加] を選択します。画面右側に [ディレクトリの追加] が表示されますので、[名前] に raw と入力し、[保存] をクリックします。

(5) raw ディレクトリを選択します。[アップロード] > [ファイルの参照] をクリックし、手元にダウンロード & 展開した CSV ファイル群をアップロードします。

(一度に複数ファイルをアップロードできます)

(6) アップロードした CSV ファイル群が以下のように表示されます。

🎉 まとめ

この章では、分析対象として利用するデータの内容を確認し、Azure Data Lake Storage (ADLS) Gen2 に配置しました。内容的にはここで一区切りになります。ここまで休憩を取らずに進めている場合、少し休憩を取ってリフレッシュしてから、次の章に進みましょう。

この章では、Databricks ワークスペースに接続し、必要に応じて表示言語を日本語に変更します。

1. Databricks ワークスペースに接続

(1) Azure ポータルにアクセスし、ワークショップで利用するリソース グループを選択します。リソース グループから自身が利用する Azure Databricks サービスを選択します。

(2) 画面中央の [ワークスペースの起動] をクリックします。別タブで Azure Databricks ワークスペースが開きます。

(3) 利用目的に関するアンケートが表示されますが、必須ではないため [Finish] をクリックします。

2. Databricks ワークスペースの日本語化 (オプション)

Databricks ワークスペースの表示言語を日本語に変更します。英語のままでもワークショップの進行的には問題ありませんので、必要に応じて実施してください。

(1) 画面右上のユーザー名をクリックし、[User Settings] をクリックします。

(2) [Language settings] タブを選択し、[Change your language] のリスト ボックスから [日本語] を選択します。

(3) 自動的に画面が更新され、日本語の表示に変更されます。

🎉 まとめ

この章では、Databricks ワークスペースに接続し、必要に応じて表示言語を日本語に変更しました。次の章に進みましょう。

この章では、Databricks SQL から ADLS Gen2 に接続し、前の章で配置した CSV ファイル群に対して SQL クエリを実行します。

🤔 Databricks SQL から ADLS Gen2 に接続する際の認証方式について

Databricks SQL から ADLS Gen2 に接続する際、以下 4 つの認証方式が利用できます。

1. Unity Catalog による資格情報の管理
2. Azure サービス プリンシパル
3. SAS トークン
4. アカウント キー

各認証方式の詳細については以下ドキュメントを参照してください。
https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/databricks/external-data/azure-storage

商用環境では Unity Catalog による資格情報の管理、または Azure サービス プリンシパルを利用することが推奨されています。いずれの方式もセットアップにあたって Azure Active Directory の操作が必要となります。

本ワークショップでは、受講者が Azure Active Directory の操作に必要な権限を持っていない可能性があるため、ストレージ アカウントのアカウント キーを用いた認証方式を利用します。まずは本章でアカウント キーを Databricks SQL でそのまま利用して接続確認を行い、次の章で Key Vault にシークレットとして格納する方法を試します。

1. アカウント キーの取得

(1) テキスト エディターを開き、以下のスニペットをコピー & ペーストし、{storage-account} を以前の章で作成したストレージ アカウント名に置き換えます。(置換後の文字列に {} を含める必要はありません)

spark.hadoop.fs.azure.account.key.{storage-account}.dfs.core.windows.net {account-key}

(2) Azure ポータルにアクセスし、ワークショップで利用するリソース グループを選択します。リソース グループから自身が利用するストレージ アカウントを選択します。

(3) 左側メニューの [アクセス キー] をクリックします。[Key1] の右横の [表示] をクリックし、アカウント キーをコピーします。

(キーの右端のアイコンをクリックすることで、アカウント キーをコピーできます)

(4) コピーしたアカウント キーを用いて (1) の {account-key} を置き換えます。(置換後の文字列に {} を含める必要はありません)

2. Databricks SQL ウェアハウスの設定

(1) Databricks ワークスペースの画面左上のペルソナ スイッチャーから [SQL] を選択します。

(2) 画面右上のユーザー名を選択し、[SQL 管理コンソール] > [SQL ウェアハウスの設定] を選択します。

(3) [データ アクセス設定] にテキスト エディターの内容をコピー & ペーストし、[変更を保存] をクリックします。

(4) Databricks ワークスペースの左側メニューから [SQL ウェアハウス] を選択します。最初から存在するウェアハウス Starter Warehouse の三点をクリックし [編集] を選択します。

(5) [クラスター サイズ] を最も小さいサイズである XXS に変更し、[Type] を安価かつ基本的な機能を備えた クラシック に変更します。Type 変更時に Workloads will be inpacted! という警告のダイアログが出ますが、[Confirm] をクリックします。右上の [保存] をクリックします。

(6) [開始] をクリックします。ステータスが 開始中 になります。約 3-5 分で 実行中 になります。

3. Databricks SQL でのクエリ実行

(1) SQL ウェアハウスのステータスが 実行中 になったら、画面左側メニューの [SQL エディタ] にアクセスします。以下のクエリをコピー & ペーストして LOCATION 句の {storage-account-name} 2 か所を書き換え、[すべてを実行] をクリックします。これらのクエリにより、olist_raw データベース (またはスキーマとも呼びます) および orders テーブル、order_items テーブルが作成されます。

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS olist_raw;

CREATE TABLE IF NOT EXISTS olist_raw.orders
USING CSV
OPTIONS (HEADER true, INFERSCHEMA true)
LOCATION 'abfss://olist-brazilian-ecommerce@{storage-account-name}.dfs.core.windows.net/raw/olist_orders_dataset.csv';

CREATE TABLE IF NOT EXISTS olist_raw.order_items
USING CSV
OPTIONS (HEADER true, INFERSCHEMA true)
LOCATION 'abfss://olist-brazilian-ecommerce@{storage-account-name}.dfs.core.windows.net/raw/olist_order_items_dataset.csv';

(2) スキーマ ブラウザーに作成したデータベースとテーブルが表示されることを確認します。(データベース名が表示されない場合はキャプチャ赤枠のボタンをクリックして表示を更新します)

(3) olist_raw.orders テーブルに対して以下のクエリを 1 つずつ実行して、データ内容と件数が取得できることを確認します。Shift キーを押しながら実行したい SQL を選択して Enter キーを押すと、選択した SQL のみを実行できます。

SELECT * FROM olist_raw.orders LIMIT 5;

-- カウント結果として 99441 件が表示されることを確認
SELECT COUNT(*) FROM olist_raw.orders;

(4) olist_raw.order_items テーブルに対して以下のクエリを 1 つずつ実行して、データ内容と件数が取得できることを確認します。

SELECT * FROM olist_raw.order_items LIMIT 5;

-- カウント結果として 112650 件が表示されることを確認
SELECT COUNT(*) FROM olist_raw.order_items;

(5) Databricks SQL ではクエリに名前を付けて保存することができます。Create orders & order_items table などと名前を付けて [保存] をクリックします。

🎉 まとめ

この章では、Databricks SQL から ADLS Gen2 に接続し、前の章で配置した CSV ファイル群に対して SQL クエリを実行しました。また、ストレージ アカウントのアカウント キーを Databricks SQL で直接利用して認証を行いました。次の章に進みましょう。

この章では、ストレージ アカウントのアカウント キーを Azure Key Vault にシークレットとして登録します。Databricks SQL から Key Vault に登録されたシークレットをシークレット スコープを経由して参照し、ADLS Gen2 上の CSV ファイル群に対して SQL クエリを実行します。

1. Key Vault へのシークレットの登録

(1) Azure ポータルにアクセスし、ワークショップで利用するリソース グループを選択します。リソース グループから自身が利用する Key Vault (日本語の場合はキー コンテナー) を選択します。

(2) 左側メニューの [シークレット] を選択した後、画面上部の [+ 生成/インポート] をクリックします。

(3) シークレットの作成画面で以下の項目を設定 (他の項目は変更不要) し、 [作成] をクリックします。

2. Databricks のシークレット スコープの作成

(1) Databricks のシークレット スコープの作成画面 https://{my-databricks-workspace-url}#secrets/createScope にアクセスします。

• {my-databricks-workspace-url} は自身の Databricks ワークスペースの URL に置き換えてください。
• 例: https://adb-1234567890.1.azuredatabricks.net#secrets/createScope

(2) Databricks のシークレット スコープの作成画面で以下の項目を設定し、 [Create] をクリックします。

(3) 以下のようなダイアログが表示されたらシークレット スコープの作成は完了です。[OK] をクリックします。Web ブラウザのこのタブは閉じても構いません。

3. Databricks SQL ウェアハウスの設定とクエリの実行

(1) Databricks SQL にアクセスし、画面右上のユーザー名を選択し、[SQL 管理コンソール] > [SQL ウェアハウスの設定] を選択します。

(2) データ アクセス設定の現在の記述は削除した上で、以下のスニペットをコピー & ペーストし、{storage-account} を以前の章で作成したストレージ アカウント名に置き換えます。画面下部の [変更を保存] をクリックします。これにより SQL ウェアハウスが再起動されます。

spark.hadoop.fs.azure.account.key.{storage-account}.dfs.core.windows.net {{secrets/my-secret-scope/secret-storage-account-key}}

(3) SQL ウェアハウスの再起動完了後、Databricks SQL の左側メニューの [クエリ] にアクセスし、以前の章で保存したクエリを開きます。

(4) クエリのうち適当な SELECT 文を選択して実行します。結果が返ってくれば、SQL ウェアハウスのデータ アクセス設定が正しく設定されていることが確認できます。

🎉 まとめ

この章では、ストレージ アカウントのアカウント キーを Azure Key Vault にシークレットとして登録した後、Databricks SQL から Key Vault に登録されたシークレットをシークレット スコープを経由して参照し、ADLS Gen2 上の CSV ファイル群に対して SQL クエリを実行しました。次の章に進みましょう。

この章では、Azure Synapse Analytics のマッピング データ フローを用いて Orders の CSV ファイル (olist_orders_dataset.csv) を Delta Lake 形式に変換します。変換の前後で CSV 形式のデータと Delta Lake 形式のデータを Databricks SQL のクエリとデータ エクスプローラーで概観します。

🔎 データ変換の流れ

この章で実現するデータ変換の流れは以下の通りです。

1. Databricks SQL による CSV データの概観

(1) Databricks SQL の左側メニューの [データ] にアクセスします。データ エクスプローラーと呼ばれる画面が表示されます。olist_raw データベースの orders テーブルの [スキーマ] を選択し、列名やデータ型を確認します。order_id がキー項目です。

(2) 続けて [サンプル データ] をクリックし、データの内容を確認します。

2. マッピング データ フローによる Delta Lake 形式への変換

Azure Synapse Analytics のマッピング データ フローを用いて Orders の CSV ファイルを Delta Lake 形式に変換します。

具体的な手順として、Synapse Studio にてデータ フローのデバッグを有効化、データ フローとパイプラインを作成、パイプラインにデータ フロー アクティビティを定義してパイプラインを実行します。

データ フローの完成形

データ フローの完成形は以下キャプチャの通りです。ソース変換で ADLS Gen2 上の Orders の CSV ファイルを読み取り、行の変更変換を挟んで、シンク変換で ADLS Gen2 に Delta Lake 形式で出力します。

2-1. データ フローのデバッグの有効化

まずはデバッグ用の Spark クラスターを起動します。これにより、各変換でデータがどのように変更されるかをプレビューしながら作業を行えるようになります。

(1) Synapse スタジオで [Develop] ハブにアクセスした後、[+] ボタンをクリックし [データ フロー] を選択します。

(2) データ フローのプロパティで [名前] に DataflowEnrichOrders を入力します。作業領域を広くするため以下の画面キャプチャ内の赤枠で囲んだボタンをクリックしてプロパティを折りたたみます。

(3) [データ フローのデバッグ] のトグルをオンにします。

(4) 以下のような確認のダイアログが出ますので [OK] をクリックします。通常 5 分程度でデバッグ用のクラスターの起動が完了します。起動の完了を待たずに次のステップに進みましょう。

2-2. データ フロー > ソース変換

(1) データ フローのキャンバス内の [ソースの追加] の下向き矢印をクリックし、[ソースの追加] を選択します。

(2) ソース変換をクリックし、画面下部に表示された [ソースの設定] タブを開き、以下の項目を設定します。

(3) 続いて [ソースのオプション] タブを開き、以下の項目を設定します。

(4) 続いて [プロジェクション] タブを開き、[スキーマのインポート] をクリックします。この操作を完了するにはデータ フローのデバッグ用クラスターが起動している必要があります。

(5) スキーマのインポート動作の画面では何も入力せずに [インポート] をクリックします。

(6) スキーマのインポートが完了するまで待機します。完了すると以下のように表示されます。

(7) 続いて [データのプレビュー] タブを開き、[最新の情報に更新] をクリックします。完了すると以下のように表示されます。

ソース変換の編集はこれで完了です。

2-3. データ フロー > 行の変更変換

(1) ソース変換の後ろに「行の変更」変換を追加します。

(2) 行の変更変換をクリックし、画面下部に表示された [行の変更の設定]　タブを開き、以下の項目を設定します。

行の変更変換の編集はこれで完了です。

2-4. データ フロー > シンク変換

(1) 行の変更変換の後ろにシンク変換を追加します。

(2) シンク変換をクリックし、画面下部に表示された [シンク]　タブを開き、以下の項目を設定します。

(3) 続いて [設定] タブを開き、以下の項目を設定します。

シンク変換およびデータ フローの編集はこれで完了です。発行を行っておきましょう。

2-5. パイプラインの作成と実行

最後にデータ フロー アクティビティを含むパイプラインを作成した後、パイプラインを実行します。

(1) Synapse スタジオで [Integrate] ハブにアクセスした後、[+] ボタンをクリックし、[パイプライン] を選択します。

(2) パイプラインのプロパティで [名前] に PipelineEnrichOrders を入力します。作業領域を広くするため以下の画面キャプチャ内の赤枠で囲んだボタンをクリックしてプロパティを折りたたみます。

(3) パイプラインのアクティビティ一覧の [移動と変換] セクションを展開し [データ フロー] を右側のキャンバスにドラッグ & ドロップします。

(4) キャンバス上のデータ フロー アクティビティを選択し、[設定] タブを開き、以下の項目を設定します。

(5) 以上でパイプラインの作成は完了です。画面上部の [デバッグ] をクリックします。パイプラインが実行されますので、リフレッシュ ボタンを定期的にクリックして表示を更新し、状態が 成功 になるまで待ちます。

(6) 状態が 成功 になったらパイプラインの実行結果を確認します。以下の画面キャプチャ内の赤枠で囲んだアイコン (マウスを近づけると表示されます) をクリックします。

(7) パイプラインの実行結果が表示されます。書き込まれた行数が以下キャプチャの内容と一致することを確認します。

(8) Synapse スタジオの [Data] ハブを開き、以下キャプチャの通り、ADLS Gen2 に _delta_log フォルダと Parquet ファイルが作成されていることを確認します。

パイプラインの編集はこれで完了です。発行を行っておきましょう。

3. Databricks SQL による Delta Lake データの概観

(1) Databricks SQL の左側メニューの [SQL エディタ] にアクセスします。以下のクエリをコピー & ペーストして LOCATION 句の {storage-account-name} を書き換え、[すべてを実行] を選択します。これらのクエリにより、olist_enriched データベースおよび orders テーブルが作成されます。

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS olist_enriched;

CREATE TABLE IF NOT EXISTS olist_enriched.orders
LOCATION 'abfss://olist-brazilian-ecommerce@{storage-account-name}.dfs.core.windows.net/enriched/orders/';

(2) スキーマ ブラウザーに作成したデータベースとテーブルが表示されることを確認します。(データベース名が表示されない場合はリフレッシュ ボタンを選択して表示を更新します)

(3) olist_enriched.orders テーブルに対して以下のクエリを 1 つずつ実行して、データ内容と件数が取得できることを確認します。

-- カウント結果として 99441 件が表示されることを確認
SELECT COUNT(*) FROM olist_enriched.orders;

SELECT * FROM olist_enriched.orders;

(5) クエリについて Create enriched orders table などと名前を付けて [保存] を選択します。

🎉 まとめ

この章では、Azure Synapse Analytics のマッピング データ フローを用いて Orders の CSV ファイル (olist_orders_dataset.csv) を Delta Lake 形式に変換しました。変換の前後で CSV 形式のデータと Delta Lake 形式のデータを Databricks SQL のクエリとデータ エクスプローラーで概観しました。次の章に進みましょう。

この章では、Azure Synapse Analytics のマッピング データ フローを用いて Orders Items の CSV ファイル (olist_order_items_dataset.csv) を Delta Lake 形式に変換します。変換の前後で CSV 形式のデータと Delta Lake 形式のデータを Databricks SQL のクエリとデータ エクスプローラーで概観します。

🔎 データ変換の流れ

この章で実現するデータ変換の流れは以下の通りです。

1. Databricks SQL による CSV データの概観

(1) Databricks SQL の左側メニューの [データ] にアクセスします。データ エクスプローラーで olist_raw データベースの order_items テーブルの [スキーマ] を選択し、列名やデータ型を確認します。order_id と order_item_id がキー項目です。

(2) 続けて [サンプル データ] をクリックし、データの内容を確認します。

2. マッピング データ フローによる Delta Lake 形式への変換

Azure Synapse Analytics のマッピング データ フローを用いて Order Items の CSV ファイルを Delta Lake 形式に変換します。

具体的な手順として、前の章で作成した Orders のデータ フローを複製して編集、パイプラインを作成、パイプラインにデータ フロー アクティビティを定義してパイプラインを実行します。

データ フローの完成形

データ フローの完成形は以下キャプチャの通りです。前章の Orders と同じ変換を利用します。

2-1. データ フローの複製

(1) Synapse スタジオで [Develop] ハブにアクセスした後、前章で作成したデータ フロー DataflowEnrichOrders を右クリックし [複製] を選択します。

(2) データ フローのプロパティで [名前] に DataflowEnrichOrderItems を入力します。作業領域を広くするため以下の画面キャプチャ内の赤枠で囲んだボタンをクリックしてプロパティを折りたたみます。

2-2. データ フロー > ソース変換

(1) ソース変換をクリックし、[ソースのオプション] タブを開き、以下の項目を設定します。

(2) 続いて [プロジェクション] タブを開き、[スキーマをクリア] をクリックします。その後、[スキーマのインポート] をクリックします。

(3) スキーマのインポート動作の画面では何も入力せずに [インポート] をクリックし、スキーマのインポートが完了するまで待機します。

(4) 続いて [データのプレビュー] タブを開き、[最新の情報に更新] をクリックします。完了すると以下のように表示されます。

ソース変換の編集はこれで完了です。

2-3. データ フロー > 行の変更変換

行の変更変換は編集不要です。

2-4. データ フロー > シンク変換

(1) シンク変換をクリックし、[設定] タブを開き、以下の項目を設定します。

シンク変換およびデータ フローの編集はこれで完了です。発行を行っておきましょう。

2-5. パイプラインの作成と実行

最後にデータ フロー アクティビティを含むパイプラインを作成した後、パイプラインを実行します。

1. Synapse スタジオで [Integrate] ハブにアクセスした後、[+] ボタンをクリックし、[パイプライン] を選択します。
2. パイプラインのプロパティで [名前] に PipelineEnrichOrderItems を入力します。
3. パイプラインのアクティビティ一覧の [移動と変換] セクションを展開し [データ フロー] を右側のキャンバスにドラッグ & ドロップします。
4. キャンバス上のデータ フロー アクティビティを選択し、[設定] タブを開き、以下の項目を設定します。

5. 以上でパイプラインの作成は完了です。画面上部の [デバッグ] をクリックします。パイプラインが実行されますので、リフレッシュ ボタンを定期的にクリックして表示を更新し、状態が 成功 になるまで待ちます。
6. 状態が 成功 になったらパイプラインの実行結果を確認します。書き込まれた行数が以下キャプチャの内容と一致することを確認します。

7. Synapse スタジオの [Data] ハブを開き、以下キャプチャの通り、ADLS Gen2 に _delta_log フォルダと Parquet ファイルが作成されていることを確認します。

パイプラインの編集はこれで完了です。発行を行っておきましょう。

3. Databricks SQL による Delta Lake データの概観

(1) Databricks SQL の左側メニューの [SQL エディタ] にアクセスします。以下のクエリをコピー & ペーストして LOCATION 句の {storage-account-name} を書き換え、[すべてを実行] をクリックします。これらのクエリにより、olist_enriched データベースおよび order_items テーブルが作成されます。

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS olist_enriched;

CREATE TABLE IF NOT EXISTS olist_enriched.order_items
LOCATION 'abfss://olist-brazilian-ecommerce@{storage-account-name}.dfs.core.windows.net/enriched/order_items/';

(2) スキーマ ブラウザーに作成したデータベースとテーブルが表示されることを確認します。(データベース名が表示されない場合はリフレッシュ ボタンをクリックして表示を更新します)

(3) olist_enriched.order_items テーブルに対して以下のクエリを 1 つずつ実行して、データ内容と件数が取得できることを確認します。

-- カウント結果として 112650 件が表示されることを確認
SELECT COUNT(*) FROM olist_enriched.order_items;

SELECT * FROM olist_enriched.order_items;

(4) クエリについて Create enriched order_items table などと名前を付けて [保存] を選択します。

🎉 まとめ

この章では、Azure Synapse Analytics のマッピング データ フローを用いて Orders Items の CSV ファイル (olist_order_items_dataset.csv) を Delta Lake 形式に変換しました。変換の前後で CSV 形式のデータと Delta Lake 形式のデータを Databricks SQL のクエリとデータ エクスプローラーで概観しました。

休憩をあまり取らずに進めている場合はこの辺りで少し休憩してから、次の章に進みましょう。

この章では、Azure Synapse Analytics のマッピング データ フローを用いて Orders と Order Items の Delta Lake 形式のデータを元に日別の注文金額の集計を行い、Delta Lake 形式で出力します。その後、Databricks SQL のクエリとデータ エクスプローラーで結果を概観します。

🔎 データ変換の流れ

この章で実現するデータ変換の流れは以下の通りです。

1. マッピング データ フローによる集計処理

具体的な手順として、Synapse Studio にてデータ フローとパイプラインを作成、パイプラインにデータ フロー アクティビティを定義してパイプラインを実行します。

データ フローの完成形

データ フローの完成形は以下キャプチャの通りです。一つ目のソース変換で ADLS Gen2 上の Orders の Delta Lake のデータを読み取り、二つ目のソース変換で ADLS Gen2 上の Order Items の Delta Lake のデータを読み取ります。結合変換で Orders と Order Items を結合、集計変換で購入日 (order_purchase_date) ごとの金額を集計し、行の変更変換を挟んでシンク変換で ADLS Gen2 に Delta Lake 形式で出力します。

1-1. データ フローの作成

1. Synapse スタジオで [Develop] ハブにアクセスした後、[+] ボタンをクリックし [データ フロー] を選択します。
2. データ フローのプロパティで [名前] に DataflowCurateDailyOrderAmounts を入力します。

1-2. データ フロー > ソース変換 (Orders)

1. データ フローのキャンバス内の [ソースの追加] の下向き矢印をクリックし、[ソースの追加] を選択します。
2. ソース変換をクリックし、画面下部に表示された [ソースの設定] タブを開き、以下の項目を設定します。

3. 続いて [ソースのオプション] タブを開き、以下の項目を設定します。

4. 続いて [プロジェクション] タブを開き、[スキーマのインポート] をクリックします。スキーマのインポート動作の画面では何も入力せずに [インポート] をクリックし、スキーマのインポートが完了するまで待機します。
5. 続いて [データのプレビュー] タブを開き、[最新の情報に更新] をクリックします。データが表示されることを確認します。

1-3. データ フロー > ソース変換 (Order Items)

1. データ フローのキャンバス内で Orders 用ソース変換の下に表示されている [ソースの追加] の下向き矢印をクリックし、[ソースの追加] を選択します。

2. ソース変換をクリックし、画面下部に表示された [ソースの設定] タブを開き、以下の項目を設定します。

3. 続いて [ソースのオプション] タブを開き、以下の項目を設定します。

4. 続いて [プロジェクション] タブを開き、[スキーマのインポート] をクリックします。スキーマのインポート動作の画面では何も入力せずに [インポート] をクリックし、スキーマのインポートが完了するまで待機します。
5. 続いて [データのプレビュー] タブを開き、[最新の情報に更新] をクリックします。データが表示されることを確認します。

1-4. データ フロー > 結合変換

1. Orders 用のソース変換の後ろに「結合」変換を追加します。

2. 結合変換をクリックし、画面下部に表示された [結合の設定]　タブを開き、以下の項目を設定します。

3. 続いて [データのプレビュー] タブを開き、[最新の情報に更新] をクリックします。データが表示されることを確認します。

1-5. データ フロー > 集約変換

1. 結合変換の後ろに「集約」変換を追加します。

2. 集約変換をクリックし、画面下部に表示された [集計の設定]　タブを開き、[列の選択] の下の [式ビルダ―を開く] をクリックします。

3. データフロー式ビルダー画面で以下の項目を設定し、[保存して終了] をクリックします。(この操作により order_purchase_timestamp 列から order_purchase_date という Date 型の列が生成されます)

4. [集計の設定] 画面に戻るので、[集約] を選択し、以下の項目を設定します。(この操作により price (料金) と freight_value (送料) を足し合わせた sales_amount という Double 型の列が生成されます)

5. 続いて [データのプレビュー] タブを開き、[最新の情報に更新] をクリックします。データが表示されることを確認します。

1-6. データ フロー > 行の変更変換

1. 集約変換の後ろに行の変更変換を追加します。
2. 行の変更変換をクリックし、画面下部に表示された [行の変更の設定]　タブを開き、以下の項目を設定します。

1-7. データ フロー > シンク変換

1. 行の変更変換の後ろにシンク変換を追加します。
2. シンク変換をクリックし、画面下部に表示された [シンク]　タブを開き、以下の項目を設定します。

3. 続いて [設定] タブを開き、以下の項目を設定します。

データ フローの編集はこれで完了です。発行を行っておきましょう。

1-8. パイプラインの作成と実行

1. Synapse スタジオで [Integrate] ハブにアクセスした後、[+] ボタンをクリックし、[パイプライン] を選択します。
2. パイプラインのプロパティで [名前] に PipelineCurateDailyOrderAmounts を入力します。
3. パイプラインのアクティビティ一覧の [移動と変換] セクションを展開し [データ フロー] を右側のキャンバスにドラッグ & ドロップします。
4. キャンバス上のデータ フロー アクティビティを選択し、[設定] タブを開き、以下の項目を設定します。

5. 以上でパイプラインの作成は完了です。画面上部の [デバッグ] をクリックします。パイプラインが実行されますので、リフレッシュ ボタンを定期的にクリックして表示を更新し、状態が 成功 になるまで待ちます。
6. 状態が 成功 になったらパイプラインの実行結果を確認します。書き込まれた行数が以下キャプチャの内容と一致することを確認します。

7. Synapse スタジオの [Data] ハブを開き、以下キャプチャの通り、ADLS Gen2 に _delta_log フォルダと Parquet ファイルが作成されていることを確認します。

パイプラインの編集はこれで完了です。発行を行っておきましょう。

2. Databricks SQL による Delta Lake データの概観

1. Databricks SQL の左側メニューの [SQL エディタ] にアクセスします。以下のクエリをコピー & ペーストして LOCATION 句の {storage-account-name} を書き換え、[すべてを実行] をクリックします。これらのクエリにより、olist_curated データベースおよび daily_order_amounts テーブルが作成されます。

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS olist_curated;

CREATE TABLE IF NOT EXISTS olist_curated.daily_order_amounts
LOCATION 'abfss://olist-brazilian-ecommerce@{storage-account-name}.dfs.core.windows.net/curated/daily_order_amounts/';

2. スキーマ ブラウザーに作成したデータベースとテーブルが表示されることを確認します。(データベース名が表示されない場合はリフレッシュ ボタンをクリックして表示を更新します)
3. olist_curated.daily_order_amounts テーブルに対して以下のクエリを 1 つずつ実行して、データ内容と件数が取得できることを確認します。

-- カウント結果として 616 件が表示されることを確認
SELECT COUNT(*) FROM olist_curated.daily_order_amounts;

SELECT * FROM olist_curated.daily_order_amounts ORDER BY order_purchase_date;

4. クエリについて Create daily_order_amounts table などと名前を付けて [保存] を選択します。

🎉 まとめ

この章では、Azure Synapse Analytics のマッピング データ フローを用いて Orders と Order Items の Delta Lake 形式のデータを元に日別の注文金額の集計を行い、Delta Lake 形式で出力しました。その後、Databricks SQL のクエリとデータ エクスプローラーで結果を概観しました。次の章に進みましょう。

この章では、前章で作成した日別の注文金額の集計結果 (Daily Order Amounts) について、Databricks SQL のダッシュボードで可視化します。

ダッシュボードの完成形

ダッシュボードの完成形は以下キャプチャの通りです。このダッシュボードは、日別の注文金額に関する 3 つのビジュアライゼーションと、日付範囲を絞り込むための 1 つのウィジェットを備えています。

1. ダッシュボードの作成

(1) Databricks SQL の左側メニューの [ダッシュボード] にアクセスし、[ダッシュボードを作成] をクリックします。

(2) 新規ダッシュボードのダイアログで Daily Order Amounts Dashboard と入力し [保存] をクリックします。

(3) 空のダッシュボードが作成されます。ダッシュボードの表示を更新する際に利用する SQL ウェアハウスとして Starter Warehouse を選択し [編集完了] をクリックします。

2. クエリとビジュアライゼーションの作成 (カウンター)

(1) Databricks SQL の左側メニューの [SQL エディタ] にアクセスし、[新規クエリを作成する] をクリックします。

(2) クエリ名を Daily Order Amounts - Total に変更します。クエリ エディタに以下のスニペットを貼り付けます。画面下部に Date Range というクエリ パラメーターのウィジェットが表示されるのでキャプチャ赤枠で囲んだ歯車アイコンをクリックします。

SELECT
  sum(sales_amount) AS total_sales_amount
FROM
  olist_curated.daily_order_amounts
WHERE
  order_purchase_date >= '{{ Date Range.start }}'
  AND order_purchase_date < '{{ Date Range.end}}';

(3) クエリ パラメーターのウィジェットの編集画面で [Type] を 日付範囲 に変更し [OK] をクリックします。

(4) これでクエリ パラメーターのウィジェットが日付範囲に変更されました。日付範囲の左側 (start) を 2016-01-01、右側 (end) を 2019-01-01 にして [変更を適用] をクリックします。結果が更新されたことを確認します。

(5) 画面下の Results の右横の [+] > [可視化] をクリックします。

(6) ビジュアライゼーションの編集画面で以下の項目を設定し [保存] をクリックします。

(7) 画面下の Counter の右横の [+] > [ダッシュボードに追加] をクリックします。

(8) 追加先のダッシュボードとして Daily Order Amounts Dashboard を選択し [追加] をクリックします。

(9) Databricks SQL の左側メニューの [ダッシュボード] > Daily Order Amounts Dashboard にアクセスし、Daily Order Amounts - Total のビジュアライゼーションが追加されたことを確認します。

3. クエリとビジュアライゼーションの作成 (折れ線グラフとテーブル)

(1) Databricks SQL の [SQL エディタ] で新規クエリを作成します。前のセクションと同じ要領でクエリの編集を行います。

• クエリ名を Daily Order Amounts に変更します
• クエリ エディタに以下のスニペットを貼り付けます

SELECT
  *
FROM
  olist_curated.daily_order_amounts
WHERE
  order_purchase_date >= '{{ Date Range.start }}'
  AND order_purchase_date < '{{ Date Range.end}}'
ORDER BY
  order_purchase_date;

• 画面下部に Date Range というクエリ パラメーターのウィジェットが表示されるので歯車アイコンをクリックします
• クエリ パラメーターのウィジェットの編集画面で [Type] を 日付範囲 に変更し [OK] をクリックします
• 日付範囲の左側 (start) を 2016-01-01、右側 (end) を 2019-01-01 にして [変更を適用] をクリックし、結果が更新されたことを確認します

(2) 画面下の Results の右横の [+] > [可視化] をクリックします。ビジュアライゼーションの編集画面で以下の項目を設定し [保存] をクリックします。

(3) 画面下の Line の右横の [+] > [ダッシュボードに追加] をクリックし、追加先のダッシュボードとして Daily Order Amounts Dashboard を選択します。

(4) ダッシュボード Daily Order Amounts Dashboard にアクセスし、折れ線グラフが追加されたことを確認します。

(5) クエリ Daily Order Amounts の画面下の Results の右横の [+] > [ダッシュボードに追加] を選択し、追加先のダッシュボードとして Daily Order Amounts Dashboard を選択します。

(6) ダッシュボード Daily Order Amounts Dashboard にアクセスし、表が追加されたことを確認します。画面右上の三点をクリックし [編集] をクリックします。

(7) 表 (Results) のビジュアライゼーションの右上の三点をクリックし [ウィジェット設定を変更] を選択します。

(8) ウィジェット設定画面で [パネルの高さを動的に調整] にチェックし [Save] をクリックします。

(9) ビジュアライゼーションの配置と大きさを以下キャプチャのように変更します。左上の日付範囲のウィジェットの左側 (start) を 2018-01-01、右側 (end) を 2019-01-01 にして [変更を適用] をクリックし、結果が更新されることを確認します。

(10) [編集完了] をクリックします。

🎉 まとめ

この章では、前章で作成した日別の注文金額の集計結果 (Daily Order Amounts) について、Databricks SQL のダッシュボードで可視化しました。次の章に進みましょう。

この章では、前章で作成した日別の注文金額の集計結果 (Daily Order Amounts) について、Power BI Desktop のレポートで可視化します。

レポートの完成形

レポートの完成形は以下キャプチャの通りです。前章の Databrcisk SQL のダッシュボードとほとんど同じレイアウトのレポートを作成します。

1. Power BI Desktop から Databricks SQL ウェアハウスへの接続

Databricks SQL の画面から SQL ウェアハウスへの接続情報のみが定義された Power BI レポート用のファイル (拡張子 pbids) を数クリックでダウンロードできます。この PBIDS ファイルを使って SQL ウェアハウスに接続していきます。

1. Databricks SQL の [SQL ウェアハウス] のページにアクセスします。
2. Starter Warehouse をクリックし [接続の詳細] タブにアクセスします。
3. 画面下部にある [Power BI] のアイコンをクリックします。

4. [パートナーに接続] が表示されるので [接続ファイルをダウンロード] をクリックします。

5. PBIDS ファイルを開くための前提条件を確認するダイアログが表示されるので、前提条件を問題なく満たしている場合は [閉じる] をクリックします。

6. ダウンロードされた PBIDS ファイルを開きます。Power BI Desktop が起動するはずです。
7. PBIDS ファイルの初回オープン時に以下キャプチャのような Azure Databricks 接続の認証情報を求めるダイアログが表示されます。個人用アクセス トークンなどが選べますが、ここでは Azure Active Directory を認証情報として用います。
8. Azure Active Directory のサインインが正常に完了したら [接続] をクリックします。

2. Power BI Desktop でのレポート作成

日別の注文金額の集計結果 (Daily Order Amounts) を使って Power BI Desktop のレポートを作成します。

1. ナビゲーター画面で daily_order_amounts テーブルを選択して「読み込み」をクリックします。読み込みが完了するまで待ちます。(通常数十秒～ 1 分で完了します)

2. [視覚化] > [カード] をクリックします。キャンバスにカードの視覚化 (ビジュアライゼーション) が追加されます。

3. キャンバス上のカードの視覚化を選択した上で [フィールド] > daily_order_amounts > sales_amount にチェックを入れます。カードの視覚化に sales_amount の合計が表示されます。

4. キャンバスの何もないところをクリックしてカードの視覚化が選択されていない状態にした上で [視覚化] > [テーブル] をクリックします。キャンバスにテーブルの視覚化が追加されます。

5. キャンバス上のテーブルの視覚化を選択した上で [フィールド] > daily_order_amounts > order_purchase_date と sales_amount にチェックを入れます。テーブルの視覚化に値が表示されます。

6. キャンバス上の視覚化の並びを整理します。キャンバスの何もないところをクリックして視覚化が選択されていない状態にした上で [視覚化] > [折れ線グラフ] をクリックします。キャンバスに折れ線グラフの視覚化が追加されます。

7. キャンバス上の折れ線グラフの視覚化を選択した上で [フィールド] > daily_order_amounts > order_purchase_date と sales_amount にチェックを入れます。折れ線グラフの視覚化が更新されます。

8. キャンバスの何もないところをクリックして視覚化が選択されていない状態にした上で [視覚化] > [スライサー] をクリックします。キャンバスにスライサーの視覚化が追加されます。

9. キャンバス上のスライサーの視覚化を選択した上で [フィールド] > daily_order_amounts > order_purchase_date にチェックを入れます。スライサーの視覚化が更新されます。

10. キャンバス上の視覚化の並びを整理します。スライサーを動かしてレポートの表示が更新されることを確認します。

🎉 まとめ

この章では、前章で作成した日別の注文金額の集計結果 (Daily Order Amounts) について、Power BI Desktop のレポートで可視化しました。

ワークショップの本編はこの章で終了です。以降の章は Appendix ですので、必要に応じて取り組んでみてください。長時間お疲れ様でした。

この章では、Databricks SQL のクエリ履歴の確認方法を学びます。

1. Databricks SQL の左側メニューの [クエリ履歴] にアクセスします。これまでに実行したクエリ履歴の一覧が表示されます。

2. 適当なクエリを選択します。画面右側にクエリの概要や期間、集計タスク時間などが表示されます。[クエリ プロファイルを表示] をクリックします。

3. すると画面左側にクエリ プロファイルのグラフ ビューが表示されます。より詳細な情報が見たい場合は画面右上の三点をクリックし [Spark UI で開く] をクリックします。

4. Spark UI が表示されますので、Spark 上でクエリがどのように実行されたかの詳細を見ることができます。

5. なお、キャッシュから結果が返されたクエリについては以下キャプチャのように、クエリ プロファイルは確認できない点に留意ください。

本章は以上です。

この章では、分析対象のデータセットのうち Orders と Order Items 以外 のデータセットについて、Databricks ノートブックを使って CSV から Delta Lake 形式に変換します。

1. クラスターの作成

1. Databricks の Data Science & Engineering のペルソナの左側メニューの [コンピューティング] にアクセスし [Personal Compute で作成] をクリックします。

2. 新しいクラスターの作成画面で以下の項目を設定し [クラスターを作成] をクリックします。通常 5 分程度でクラスターの作成が完了します。完了を待たずに次のステップに進みましょう。

2. リポジトリの追加

1. Databricks の Data Science & Engineering の左側メニューの [リポジトリ] にアクセスし [リポジトリを追加] をクリックします。

2. リポジトリの追加画面で以下の項目を設定し [リポジトリを作成] をクリックします。

3. ノートブックの実行

1. クローンした Git リポジトリ azure-databricks-sql-workshop-ja の notebooks > Enrich Olist Datasets with ADB Notebook を表示します。

2. 定数設定のセルの値について必要に応じて自身の環境に合わせて書き換えます。

3. [接続] をクリックし先ほど作成したクラスターを選択します。

4. [すべてを実行] をクリックします。

5. すべてのセルの実行が正常に完了することを確認します。

6. Databricks SQL のデータ エクスプローラーにアクセスし olist_enriched.customers などの Delta テーブルが作成されたことを確認します。

本章は以上です。