【第16話】Databricks_単一のファイルおよびファイルディレクトリからデータを抽出

Databricks Certified Data Engineer Associate試験の道を切り拓くため、今回は仲良しのキャラクターたちとともにデータの抽出方法を掘り下げていくよ。リアルな問題解決を通じて、試験のための知識を身につけてもらうことが狙いです！

スキーマオ「のびデータのくせに、Databricksでデータをどうやって抽出するか知ってるのか？」

のびデータ「またスキーマオにバカにされた～！でも、正直よくわかんないんだよね。教えてよ、デタ杉。」

デタ杉「未来は一瞬、一瞬変わっていくさ。Databricksではね、単一のファイルからもファイルディレクトリからもデータを抽出できるんだ。たとえば、DataFrameを使ってCSVやJSON、Parquetといった様々な形式のデータを読み込むことができるよ。」

スキーマオ「ぼくなんかさ、ハンサムで頭がよくて金持で、きみらにくらべればめぐまれてると思うなぁ。でも、DBFS（Databricks File System）っていうDatabricks専用のファイルシステムを使うことで、S3やAzure Blob Storageといった外部のデータストレージからも簡単にデータを取り込めるんだ。」

のびデータ「それってすごい便利なんじゃない？」

デタ杉「そうだね。さらに、Spark SQLを使えば、SQLコマンドでデータを抽出することもできる。データフレームとテーブルを組み合わせることで、より複雑なデータ操作も可能になるんだ。」

スキーマオ「パパに聞いたんだけど、データを効率的に処理するにはパーティショニングとかクラスタリングも重要なんだって。」

デタ杉「一緒にかんがえてみよう。パーティショニングはデータを分割して管理することで、処理のパフォーマンスを向上させるんだ。クラスタリングは、似たようなデータをまとめて保存することで、クエリの効率を良くする技術だよ。」

のびデータ「これをマスターすれば試験に役立つかな？」

スキーマオ「しっかり勉強すれば大丈夫だろ。Databricksの試験では、これらの知識が問われるからね。」

イメージしやすいように物語形式でお届けしましたが、記事中の情報が完璧でない可能性もあります。実際の試験の役に立つよう願っています。

<補足>

公式のDatabricksドキュメントによると、Databricksではさまざまなデータソースからデータを読み込むためのAPIが提供されています。これには、`spark.read.format()`を使用して特定のフォーマットのデータを読み込む方法や`spark.read.option()`で読み込みオプションを指定する方法などが含まれます。また、データソースとしてのサポートは非常に広範で、CSV、JSON、Parquet、ORC、JDBC、テキストファイルなど多様なファイル形式やデータベースに対応しています。データの読み込みには、しばしばパスを指定する必要があり、DBFSを使うことで、クラウドストレージサービスに対して統一的なファイルパスを利用することが可能です。

パフォーマンスを向上させるためには、データのパーティション分割や、適切なデータのフォーマット選択が重要です。例えば、Parquetファイル形式は列指向フォーマットで、大量のデータに対して効率的な読み込みと書き込みを提供します。また、Databricksでは、パーティション化によるデータの分割やZORDERによるクラスタリングオプションを利用して、特に大きなデータセットに対するクエリのパフォーマンスを大幅に改善することができます。

試験の準備をする際には、これらの機能に加えて、データのセキュリティやプライバシーに関連する概念、Databricks環境のセットアップや管理、データパイプラインの構築と運用についても深く理解することが必要です。公式ドキュメントや、Databricksが提供するトレーニングコース、実践的なハンズオンラボを利用して、試験に向けた知識とスキルをしっかりと身につけましょう。