Databricks への統合をノーコードで：Salesforce データのETL パイプライン構築方法を解説

こんにちは！プロダクトスペシャリストの宮本です。

データ分析基盤へのFacebook データの取り込みのニーズが高まっています。CData Sync は、数百のSaaS / DB のデータをDatabricks をはじめとする各種DB / データウェアハウスにノーコードで統合・転送（複製）が可能なETL / ELT ツールです。

本記事では、Facebook データをCData Sync を使ってDatabricks に統合するデータパイプラインを作っていきます。

CData Sync とは？

CData Sync は、レポーティング、アナリティクス、機械学習、AI などで使えるよう、社内のデータを一か所に統合して管理できるデータ基盤をノーコードで構築できるETL / ELT ツールで、以下の特徴を持っています。

1. Facebook をはじめとする数百種類のSaaS / DB データに対応
2. Databricks など多くのRDB、データレイク、データストア、データウェアハウスに同期可能
3. 業務データのデータ分析基盤へのETL / ELT 機能に特化し、極限まで設定操作をシンプルに
4. 主要なSaaS データの差分更新やCDC（Change Data Capture、変更データキャプチャ）のサポート
5. フレキシブルなSQL / dbt 連携での取得データの変換

CData Sync では、1.データソースとしてFacebook の接続を設定、2.同期先としてDatabricks の接続を設定、3.Facebook からDatabricks への転送ジョブの作成、という3つのステップだけで転送処理を作成可能です。以下に具体的な設定手順を説明します。

1. データソースとしてFacebook の接続を設定

まずはじめに、CData Sync のブラウザ管理コンソールにログインします。CData Sync のインストールをまだ行っていない方は、本記事の製品リンクから「CData Sync」をクリックしてCData Sync をインストールしてください。30日間の無償トライアルをご利用いただけます。インストール後にCData Sync が起動して、ブラウザ設定画面が開きます。

それでは、データソース側にFacebook を設定していきましょう。左の「接続」タブをクリックします。

1. 「＋接続の追加」ボタンをクリックします。
2. 「データソース」タブを選択して、リスト表示されるデータソースを選ぶか、検索バーにデータソース名を入力して、Facebook を見つけます。
3. Facebook の右側の「→」をクリックして、Facebook アカウントへの接続画面を開きます。もし、Facebook のコネクタがデフォルトでCData Sync にインストールされていない場合には、ダウンロードアイコン（コネクタのアップロードアイコン）をクリックし、「ダウンロード」をクリックすると、CData Sync にコネクタがインストールされます。
4. 接続プロパティにFacebook に接続するアカウント情報を入力をします。
   

   Facebook はユーザー認証にOAuth 標準を使用しています。 ユーザー資格情報の接続プロパティを設定せずに接続できます。 接続すると、CData 製品はデフォルトブラウザでFacebook OAuth エンドポイントを開きます。ログインして、CData 製品にアクセス許可を与えます。CData 製品がOAuth プロセスを完了します。 他のOAuth 認証フローについては、ヘルプドキュメントの「OAuth 認証の使用」を参照してください。

5. 「作成およびテスト」をクリックして、正しくFacebook に接続できているかをテストして保存します。これで転送のデータソースとしてFacebook への接続が設定されました。

2. 同期先としてDatabricks の接続を設定

次に、Facebook データを書き込む先（＝同期先）として、Databricks を設定します。同じく「接続」タブを開きます。

1. 「＋接続の追加」ボタンをクリックします。
2. 「同期先」タブを選択して、リスト表示されるデータソースを選ぶか、検索バーにデータソース名を入力して、Databricks を見つけます。
3. Databricks の右側の「→」をクリックして、Databricks データベースへの接続画面を開きます。もし、Databricks のコネクタがデフォルトでCData Sync にインストールされていない場合には、ダウンロードアイコン（コネクタのアップロードアイコン）をクリックし、「ダウンロード」をクリックすると、CData Sync にコネクタがインストールされます。
4. Databricks クラスターに接続するために、必要なプロパティを以下のとおりに設定します。

   NOTE：必要なプロパティの値は、Databricks インスタンスでクラスターに移動して目的のクラスターを選択し、Advanced Options の下にあるJDBC/ODBC タブを選択することで見つけることができます。

   • Server：Databricks クラスターのサーバーのホスト名に設定します。
   • HTTPPath：Databricks クラスターのHTTP パスに設定します。
   • Token：パーソナルアクセストークンに設定します。この値は、Databricks インスタンスのユーザー設定ページに移動してPersonal access tokens タブを選択することで取得できます。
5. 「作成およびテスト」をクリックして、正しく接続できているかをテストします。
6. これで同期先としてDatabricks を設定できました。CData Sync では、Databricks のデータベース名を指定するだけで同期するFacebook に併せたテーブルスキーマを自動的に作成（CREATE TABLE）してくれます。同期データに合わせたテーブルを事前に作成するなどの面倒な手順は必要ありません。もちろん、既存テーブルにマッピングを行いデータ同期を行うことも可能です。

3. Facebook からDatabricks への転送ジョブの作成

CData Sync では、転送をジョブ単位で設定します。ジョブは、Facebook からDatabricks という単位で設定し、複数のテーブルを含むことができます。転送ジョブ設定には、「ジョブ」タブに進み、「＋ジョブを追加」ボタンをクリックします。

「ジョブを追加」画面が開き、以下を入力します：

1. 名前：ジョブの名前
2. データソース：ドロップダウンリストから先に設定したFacebook を選択
3. 同期先：先に設定したDatabricks を選択

すべてのオブジェクトを転送する場合

Facebook のすべてのオブジェクト / テーブルを転送するには、「種類」セクションで「すべて同期」を選択して、「ジョブを追加」ボタンで確定します。

作成したジョブ画面で、右上の「▷実行」ボタンをクリックするだけで、全Facebook テーブルのDatabricks への同期を行うことができます。

オブジェクトを選択して転送する場合

Facebook から特定のオブジェクト / テーブルを選択して転送を行うことが可能です。「種類」セクションでは、「標準（個別設定）」を選んでください。

次に「ジョブ」画面で、「タスク」タブをクリックし、「タスクを追加」ボタンをクリックします。

するとCData Sync で利用可能なオブジェクト / テーブルのリストが表示されるので、転送を行うオブジェクトにチェックを付けます（複数選択可）。「ジョブを追加」ボタンで確定します。

作成したジョブ画面で、「▷実行」ボタンをクリックして（もしくは各タスク毎の実行ボタンを押して）、転送ジョブを実行します。

このようにとても簡単にFacebook からDatabricks への同期を行うことができました。

CData Sync の主要な機能を試してみる：スケジューリング・差分更新・ETL

ジョブのスケジュール起動設定

CData Sync では、同期ジョブを1日に1回や15分に1回などのスケジュール起動をすることができます。ジョブ画面の「概要」タブから「スケジュール」パネルを選び、「⚙設定」ボタンをクリックします。「間隔」と同期時間の「毎時何分」を設定し、「保存」を押して設定を完了します。これでCData Sync が同期ジョブをスケジュール実行してくれます。ユーザーはダッシュボードで同期ジョブの状態をチェックするだけです。

差分更新

CData Sync では、主要なデータソースでは、差分更新が可能です。差分更新では、最後のジョブ実行時からデータソース側でデータの追加・変更があったデータだけを同期するので、転送のクエリ・通信のコストを圧倒的に抑えることが可能です。

差分更新を有効化するには、ジョブの「概要」タブから「差分更新」パネルを選び、「⚙設定」ボタンをクリックします。「開始日」と「転送間隔」を設定して、「保存」します。

SQL での取得データのカスタマイズ

CData Sync は、デフォルトではFacebook のオブジェクト / テーブルをそのままDatabricks に複製しますが、ここにSQL、またはdbt 連携でのETL 処理を組み込むことができます。テーブルカラムが多すぎる場合や、データ管理の観点から一部のカラムだけを転送したり、さらにデータの絞り込み（フィルタリング）をしたデータだけを転送することが可能です。

ジョブの「概要」タブ、「タスク」タブへと進みます。選択されたタスク（テーブル）の「▶」の左側のメニューをクリックし、「編集」を選びます。タスクの編集画面が開きます。

UI からカラムを選択する場合には、「カラム」タブから「マッピング編集」をクリックします。転送で使用しないカラムからチェックを外します。

SQL を記述して、フィルタリングなどのカスタマイズを行うには、「クエリ」タブをクリックし、REPLICATE 「テーブル名」の後に標準SQL でフィルタリングを行います。

Facebook からDatabricks へのデータ同期には、ぜひCData Sync をご利用ください

このようにノーコードで簡単にFacebook データをDatabricks に転送できます。データ分析、AI やノーコードツールからのデータ利用などさまざまな用途でCData Sync をご利用いただけます。30日の無償トライアルで、シンプルでパワフルなデータパイプラインを体感してください。

日本のユーザー向けにCData Sync は、UI の日本語化、ドキュメントの日本語化、日本語でのテクニカルサポートを提供しています。

CData Sync の 導入事例を併せてご覧ください。