Azure Data Factory テンプレートを使用してデータベースから Azure Data Explorer に一括コピーする

[アーティクル]
03/21/2023

Azure Data Explorer は、フルマネージドの高速データ分析サービスです。アプリケーション、Web サイト、IoT デバイスなど、さまざまなソースからストリーム配信される大量のデータをリアルタイムに分析することができます。

Oracle サーバー、Netezza、Teradata、または SQL Server 内のデータベースから Azure Data Explorer にデータをコピーするには、複数のテーブルから膨大な量のデータを読み込む必要があります。通常は、複数のスレッドを並列して使用して単一のテーブルから行が読み込まれるように、各テーブルでデータをパーティション化する必要があります。この記事では、これらのシナリオで使用するテンプレートについて説明します。

Azure Data Factory テンプレートは、定義済みの Data Factory パイプラインです。テンプレートを通じて Data Factory をすぐに使い始めることができ、また、データ統合プロジェクトでの開発時間を短縮することができます。

"データベースから Azure Data Explorer への一括コピー" テンプレートは、Lookup アクティビティと ForEach アクティビティを使用して作成します。このテンプレートを使用して、データベースまたはテーブルごとにさまざまなパイプラインを作成し、データのコピーを高速化することができます。

重要

必ず、コピーするデータの量に見合ったツールを使用してください。

SQL Server や Google BigQuery などのデータベースから Azure Data Explorer に大量のデータをコピーするには、"データベースから Azure Data Explorer への一括コピー" テンプレートを使用します。
少量または中程度の量のデータを含む少数のテーブルを Azure Data Explorer にコピーするには、Data Factory のデータのコピーツールを使用します。

前提条件

Azure サブスクリプション。無料の Azure アカウントを作成します。
Azure Data Explorer クラスターとデータベース。クラスターとデータベースを作成します。
データファクトリ。データファクトリを作成します。
データのソース。

ControlTableDataset を作成する

ControlTableDataset は、パイプラインでソースからターゲットにコピーされるデータを示します。行数は、データのコピーに必要なパイプラインの合計数を示します。 ControlTableDataset は、ソースデータベースの一部として定義する必要があります。

SQL Server ソースのテーブル形式の例を次のコードに示します。

CREATE TABLE control_table (
PartitionId int,
SourceQuery varchar(255),
ADXTableName varchar(255)
);

各コード要素について次の表で説明します。

プロパティ	説明	例
PartitionId	コピー順序	1
SourceQuery	パイプラインランタイム中にコピーされるデータを示すクエリ	`select * from table where lastmodifiedtime LastModifytime >= ''2015-01-01 00:00:00''>`
ADXTableName	ターゲットテーブル名	MyAdxTable

ControlTableDataset の形式が異なる場合は、ご自分の形式に対応する ControlTableDataset を作成します。

データベースから Azure Data Explorer への一括コピーテンプレートを使用する

[Let's get started](始めましょう) ウィンドウで [Create pipeline from template](テンプレートからパイプラインを作成) を選択して [テンプレートギャラリー] ウィンドウを開きます。

$Azure Data Factory の [Let's get started]$始めましょう$ ウィンドウ$
[データベースから Azure Data Explorer への一括コピー] テンプレートを選択します。
[データベースから Azure Data Explorer への一括コピー] ウィンドウの [ユーザーによる入力] で、次の手順に従ってデータセットを指定します。

a. ソースからターゲットにコピーされるデータと、ターゲット内のコピー先とを示す制御テーブルへのリンクされたサービスを [ControlTableDataset] ボックスの一覧から選択します。

b. [SourceDataset] ボックスの一覧から、ソースデータベースへのリンクされたサービスを選択します。

c. [AzureDataExplorerTable] ボックスの一覧から Azure Data Explorer テーブルを選択します。データセットが存在しない場合は、Azure Data Explorer のリンクされたサービスを作成して、データセットを追加します。

d. [このテンプレートを使用] を選択します。
アクティビティの外側のキャンバス内の領域を選択して、テンプレートパイプラインにアクセスします。 [パラメーター] タブを選択して、[名前] (制御テーブル名) と [既定値] (列名) を含むテーブルのパラメーターを入力します。
Lookup アクティビティの GetPartitionList を選択して、既定の設定を表示します。クエリが自動的に作成されます。
Command アクティビティ ForEachPartition を選択し、[設定] タブを選択して、次の手順を実行します。

a. [Batch count](バッチカウント) ボックスに 1 から 50 の数値を入力します。この選択により、ControlTableDataset の行数に達するまで、並列で実行されるパイプラインの数が決まります。

b. パイプラインバッチを確実に並列実行するため、[シーケンシャル] チェックボックスをオンにすることは避けてください。

ヒント

ベストプラクティスは、データをより迅速にコピーできるように、多くのパイプラインを並列に実行することです。効率を高めるためには、ソーステーブルのデータをパーティション分割し、日付とテーブルに従ってパイプラインごとに 1 つのパーティションを割り当てます。
[すべて検証] を選択して Azure Data Factory パイプラインを検証し、[Pipeline Validation Output](パイプラインの検証の出力) ウィンドウで結果を確認します。
必要に応じて [デバッグ]、[トリガーの追加] の順に選択してパイプラインを実行します。

$[デバッグ] ボタンと [Run pipeline]$パイプラインの実行$ ボタン$