Spark を使用して Cosmos DB データに対してクエリを実行する

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分析ストアが有効な Azure Cosmos DB データベースのリンクサービスを追加したら、それを使用し、Azure Synapse Analytics ワークスペースの Spark プールを使ってデータに対してクエリを実行できます。

Azure Cosmos DB 分析データをデータフレームに読み込む

Azure Cosmos DB リンクサービスのデータを最初に探索したり簡単に分析したりするときは、多くの場合、PySpark (Python の Spark 固有の実装) や Scala (Spark でよく使用される Java ベースの言語) などの Spark でサポートされる言語を使用し、コンテナーからデータフレームにデータを読み込むのが最も簡単です。

たとえば、次の PySpark コードを使って、df という名前のデータフレームを、接続されている my-container コンテナー内のデータから、my_linked_service リンクサービスを使って読み込み、データの最初の 10 行のデータを表示できます。

 df = spark.read
     .format("cosmos.olap")\
     .option("spark.synapse.linkedService", "my_linked_service")\
     .option("spark.cosmos.container", "my-container")\
     .load()

display(df.limit(10))

次の例のような項目を格納するために、my-container コンテナーを使用するとします。

{
    "productID": 123,
    "productName": "Widget",
    "id": "7248f072-11c3-42b1-a368-...",
    "_rid": "mjMaAL...==",
    "_self": "dbs/mjM...==/colls/mjMaAL...=/docs/mjMaAL...==/",
    "_etag": "\"54004b09-0000-2300-...\"",
    "_attachments": "attachments/",
    "_ts": 1655414791
}

PySpark コードからの出力は、次の表のようになります。

_rid	_ts	productID	productName	id	_etag
mjMaAL...==	1655414791	123	ウィジェット	7248f072-11c3-42b1-a368-...	54004b09-0000-2300-...
mjMaAL...==	1655414829	124	Wotsit	dc33131c-65c7-421a-a0f7-...	5400ca09-0000-2300-...
mjMaAL...==	1655414835	125	Thingumy	ce22351d-78c7-428a-a1h5-...	5400ca09-0000-2300-...
...	...	...	...	...	...

データは、運用ストアからではなく、コンテナー内の分析ストアから読み込まれます。これにより、運用ストアに対するクエリオーバーヘッドをなくします。分析データストアのフィールドには、アプリケーション定義フィールド (この場合は productID と productName) と、自動的に作成されたメタデータフィールドが含まれています。

データフレームを読み込んだ後、そのネイティブメソッドを使ってデータを探索できます。たとえば、次のコードでは、productID 列と productName 列のみを含む、productName で並べ替えられた新しいデータフレームが作成されます。

products_df = df.select("productID", "productName").orderBy("productName")

display(products_df.limit(10))

このコードの出力は次の表のようになります。

productID	productName
125	Thingumy
123	ウィジェット
124	Wotsit
...	...

データフレームを Cosmos DB コンテナーに書き込む

ほとんどの HTAP シナリオでは、リンクサービスを使って、分析ストアから Spark にデータを読み取る必要があります。ただし、次の例に示すように、データフレームの内容をコンテナーに書き込むことも "できます"。

mydf.write.format("cosmos.oltp")\
    .option("spark.synapse.linkedService", "my_linked_service")\
    .option("spark.cosmos.container", "my-container")\
    .mode('append')\
    .save()

Note

コンテナーにデータフレームを書き込むと、"運用" ストアが更新され、そのパフォーマンスに影響を与えるおそれがあります。その後、変更は分析ストアに同期されます。

Spark SQL を使って Azure Cosmos DB 分析データに対するクエリを実行する

Spark SQL は、Spark プールで SQL 言語の構文とリレーショナルデータベースのセマンティクスを提供する Spark API です。 Spark SQL を使って、SQL を使ってクエリを実行できるテーブルのメタデータを定義できます。

たとえば、次のコードでは、前の例で使用した架空のコンテナーに基づいて Products という名前のテーブルが作成されます。

%%sql

-- Create a logical database in the Spark metastore
CREATE DATABASE mydb;

USE mydb;

-- Create a table from the Cosmos DB container
CREATE TABLE products using cosmos.olap options (
    spark.synapse.linkedService 'my_linked_service',
    spark.cosmos.container 'my-container'
);

-- Query the table
SELECT productID, productName
FROM products;

ヒント

コードの先頭にある %%sql キーワードは "マジック" であり、コードを既定の言語 (通常は PySpark に設定されます) ではなく SQL として実行するように Spark プールに指示します。

この方法を使用すると、Spark プールに論理データベースを作成できます。それを使って、Azure Cosmos DB 内の分析データに対してクエリを実行し、Azure Cosmos DB アカウントの運用ストアに影響を与えることなく、データ分析とレポートワークロードをサポートできます。

続行

Azure Cosmos DB 分析データをデータフレームに読み込む

データフレームを Cosmos DB コンテナーに書き込む

Spark SQL を使って Azure Cosmos DB 分析データに対するクエリを実行する

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