Data Driven Knowledgebase

データ連携は、現代のデータ分析やデータサイエンスにおいて重要な役割を果たしています。特に、SnowflakeからDatabricksへのデータ転送は、データの一元管理と分析において強力な組み合わせです。この記事では、Airbyteを使用してSnowflakeのデータをDatabricksに連携する手順を解説します。Airbyteは、オンプレミス環境、クラウド環境、またはエンタープライズ向けのホスト型ソリューションで利用でき、幅広いニーズに対応可能です。

・ローカルでのAirbyteの構築についてはこちらから

・VM上に構築する方法はこちら

Airbyteの管理画面にアクセス

Airbyteの管理画面にアクセスし、「New Connection」または「New Source」からデータソースの設定を開始します。

Snowflakeソースの追加

「Snowflake」をデータソースとして選択し、Snowflakeの接続情報を入力します。接続には、アカウント名、ユーザー名、パスワード、データベース名、スキーマ名などが必要です。

・必要に応じて、Snowflake側での認証やアクセス権の設定を確認します。

 

 

 

Databricksターゲットの追加

・Airbyteの「Destination」または「Target」オプションで「Databricks」を選択し、Databricksへの接続設定を行います。

・Databricksの接続情報（ワークスペースURL、パーソナルアクセストークン、データベース名、テーブル名など）を入力します。以下の画面からトークンを取得できます。

データの転送方法とターゲットテーブルの確認

SnowflakeからDatabricksに転送する際、ターゲットテーブルやカラムが正確に設定されているかを確認します。

同期するデータの選択

・Snowflake上のテーブルやカラムのうち、Databricksに転送するデータを選択します。

・データ更新の方法（例: 「Full Refresh」や「Incremental」）もここで指定できます。定期的な更新が必要な場合は、この設定が重要です。

テスト実行

・設定が正しいかを確認するために、データのプレビューやサンプル実行で転送が問題なく行われるかテストします。

・データのプレビューを利用すると、エラーが発生した場合に早期に確認できます。

同期の実行とスケジューリング

・設定が完了したら、「Sync」ボタンをクリックしてデータ転送を開始します。

定期的なデータ同期が必要な場合は、スケジュール設定も可能です。たとえば、毎日や毎時間のスケジューリングでデータを最新状態に保つことができます。

Airbyteを利用することで、SnowflakeのデータをDatabricksに簡単かつ柔軟に連携できます。オンプレミス、クラウド、エンタープライズ向けなど、Airbyteはさまざまな環境で利用可能で、データ統合の手間を削減し、ビジネスにおけるデータ活用を支援します。