Databricks Data&AI Summit 2022 最新情報
2022/6/27（月）～2022/6/30（木）の4日間、サンフランシスコと Web 会場で Data＋AI Summit 2022 が開催されてます！
Data＋AI Summit 2022 で発表された Databricks 最新情報をお知らせします。
Data＋AI Summit 2022 最新情報更新中！
Data+AI Summit 2022ナレコム特設サイトでは、Data＋AI Summit 2022 の最新情報を公開中です！
→ 【DataAISummit2022】PoCから本番運用まで幅広くサポートするAWS AI/MLソリューション
Twitterでは現地の様子を随時更新中です！
Data＋AI Summit 2022 とは？
Databricksは、データ収集、加工、AI・データ分析、可視化までクラウド上でのデータ利活用に必要なあらゆる機能を備えたデータ分析統合プラットフォームです。
Databricks 社が主催する Data＋AI Summit 2022 では、Databricks のユースケースや、事例、新機能などに関する情報が発表されています。
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Data＋AI Summit 2022 KeyNote 最新情報目次
- Spark Connect の発表
- Project Lightspeed の発表
- Delta Lake 2.0 の発表
- Unity Catalog が間もなく GA
- Delta Sharing が間もなく GA
- Databricks Marketplace の発表
- Databricks Cleanrooms の発表
Apache Spark 新機能 - Spark Connect の発表
- 環境ごとにインストールが必要だった Spark のドライバーを不要として、API経由で参照できるようにするサービスです。
- Spark Connect を使用して、ipad 上から Spark のコードを実行するライブデモも公開されています。
Project Lightspeed の発表
- ストリーミングデータに対してより早くシンプルに使えるようにするサービス、Project Lightspeed が発表されました。
Project Lightspeed 公式記事：
Delta Lake 新機能 - Delta Lake 2.0 の発表
Delta Lake の機能である Optimize、Table Restore 等の機能が Delta Lake 2.0 として統合されOSS化されました。
これにより、すべての Delta の機能がオープンソースプラットフォーム上で利用可能になりました。
Unity Catalog 間もなく一般提供が開始
- Notebookからインポート・エクスポートしたデータを階層ごとで追えるようになりました。
- 複数の Notebook でデータを加工していても、加工前の元データまで辿ることができるようになりました。
- さらにそのデータに対してタグ（例:Bronze・Sliver・Goldなど）を付与することが出来るのでうまく管理すれば結構簡単にデータカタログっぽいものが作れるようになりました。今回の発表の中で個人的No.1です。
Unity Catalog 公式記事：
Databricks Marketplace の発表
- Finance、industry など、様々な業種や目的に合わせたデータを Open データとして使えるサービスです。
- Notebook と Open データがセットになって、様々な分析のコードや可視化ダッシュボードも提供されているので、データがないけどデータ分析をはじめたい、と考えている担当者の方でも、同業種のサンプルを活用することで最初からイメージがある状態でデータ分析を進めることが可能です。
- Unity Catalog によって Notebook 等で様々な処理をかけても元データがどこの何かをたどることが出来ます。
Databricks Marketplace 公式記事：
Delta Sharing 間もなく一般提供が開始
- Databricks 上にあるデータを、権限やアクセス制限などをかけてシェアできるサービスです。
- 開発会社や社内ても限定したシェアをする時に活用できるサービスです。
- この機能も Unity Catalogで管理出来るようになっています。
Data Cleanrooms の発表
- 集めたデータを整形し、データ分析にかけやすくするサービスです。
- Data Cleanrooms と Delta Sharing を利用することで、クラウドやリージョン間でデータをレプリケーションすることなく、データを安全に共有できます。
- SQL、R、Scala、Java、Python から好きな言語でデータ加工が行なえます。
- この機能も Unity Catalogで管理出来るようになっています。
Data Cleanrooms 公式記事：
https://databricks.com/blog/2022/06/28/introducing-data-cleanrooms-for-the-lakehouse.html
まとめ
ここまでご覧いただきありがとうございました！
個人的には、Databricks Marketplace がとても便利なサービスだと思いました。
データ分析に必要なデータとコードが用意されているので、はじめからゴールが見える状態でデータ分析を進めることができるのが大きいメリットだと思います。
Databricks Data&AI Summit 2022 最新情報を引き続き更新していきますので他の記事も是非ご覧ください。
Data Lake Storage Gen2 からAzure Synapse Analytics へ接続する方法
今回の記事ではData Lake Storage Gen2 からAzure Synapse Analyticsへ接続する手順をご案内します。本内容は Azure Learn のAzure Storage Explorer を使用してデータをアップロード、ダウンロード、管理する/
https://docs.microsoft.com/ja-jp/learn/modules/upload-download-and-manage-data-with-azure-storage-explorer/
を元に作成しています。
私は入社2ヶ月目で研修として本記事の作成を進めました。Azure Learn や公式ドキュメントを参考にすることで接続確認ができたので記事にしています。
以下のステップで手順をまとめました。
・Azure portalからAnalyticsのワークスペースを作成する
・Synapse Analyticsへ移行
・リンク済みの場所からData Lake Storage Gen2を選択する
なお、本記事で取り上げているAzure Synapse Analytics 等のサービスは2022年5月時点での情報になります。
Azure Synapse Analytics、Data Lake Storage Gen2のサービス概要はこちらの記事をご覧ください。（Azure Synapse Analyticsと Data Lake Storage Gen2の概要URL）
Data Lake Storage Gen2 からAzure Synapse Analytics へ接続する方法
まずはData Lake Storage Gen2 をAzure portalで作成します。 ここでは接続するために必要なData Lake Storage Gen2の作成方法、Data Lake Storage Gen2へのデータの入れ方、Data Lake Storage Gen2からAzure Synapse Analyticsワークスペースの作成方法、リンクの仕方を流れに沿って紹介します。
Data Lake Storage Gen2の作成方法
次にAzure portal の左側のメニューからストレージアカウントを選択し、リージョン等を選択したうえで作成します。この際にData Lake Storage Gen2 の階層型名前空間にチェックを入れる必要があります。
階層型名前空間にチェックを入れたらネットワークやデータ保護をカスタマイズし、確認・作成に進みます。これで作成することができました。
Data Lake Storage Gen2にデータを配置する方法
本手順ではData Lake Storage Gen2にデータを配置するためにStorage Explorerを使用します。Storage Explorerをインストールした後、Azureアカウントでサインインし、接続文字列を使用することで特定のAzure Storageアカウントにアクセスします。接続文字列を使用する場合は以下のドキュメントを参照してください。
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/storage/common/storage-configure-connection-string
ストレージアカウント名とアクセスキーを使用し、同様のサブスクリプションを選択します。すると、サブスクリプションから使用できるストレージ領域の中に、自分のストレージアカウントが表示されます。
上記キャプチャの表示確認をした後、Storage Explorerでファイルシステムを作成します。ストレージコンテナーでフォルダーを作成後、使用するデータを配置します。フォルダーを作成するためには、ストレージを選択後に出てくるBlobを右クリックし、Blobコンテナーの作成を選択し、名前をつけえることで作成することができます。
なお名前の付け方やサンプルテキストファイルに関しては以下のドキュメントを参照してください。
https://docs.microsoft.com/ja-jp/learn/modules/upload-data-to-azure-data-lake-storage/3-upload-data-using-explorer
以上をもってStorage Explorerで直接データをアップロードすることができます。アップロードを選択した後、さらにファイルのアップロードを選択し、アップロードしたいファイルを選択します。
この一連の流れを行うことで、Data Lake Storage Gen2にデータを入れることができました。
Azure Synapse Analyticsワークスペースの作成方法
Data Lake Storage Gen2 をAzure Synapse Analyticsへ接続するためには、まずはデータをData Lake Storage Gen2と、Azure Synapse Analyticsのワークスペースを作成することで接続できます。
Azure Synapse Analyticsワークスペースを作成するためには、まずはAzure portalでAzure Synapse Analytics を作成したいサブスクリプションを選択します。そこから使用したいリソースグループを選択すると画面上部に作成という項目があるのでそこを選択します。
するとリソースを作成することができるので、検索窓からSynapseを入れることでSynapse Analyticsが出てくるので、Azure Synapse Analyticsの作成を選択し、各項目をカスタマイズした状態で作成します。
Azure Synapse Analyticsを作成する際に、Data Lake Storage Gen2と同じリソースグループで作成していることが条件になります。
ワークスペースを作成すると、下部に作業の開始の部分にSynapse Analyticsを開くと出てくるので、そこからオープンします。
自動的にSynapse Analyticsを開くことができるので、そうしたら横のタブからデータを選択し、リンク済みを選択します。また、データの横にある＋マークを押すことで外部のリソースと接続することが可能です。
その後外部データに接続を選択し、Data Lake Storage Gen2を選択します。リソースグループやサブスクリプションを選ぶことで、先ほど作成したData Lake Storage Gen2と接続できることができます。
Synapse AnalyticsとData Lake Storage Gen2の接続方法
今回はリンク済みのものから接続する方法を紹介しましたが、今回の方法だけではなくSQLエンドポイントからの接続などがあります。Synapse AnalyticsやData Lake Storage Gen2は使用頻度も高く、高機能性を備えるリソースになるのでぜひ本記事で接続方法を実践してみてください。次回はAzure Synapse AnalyticsからPower BI への接続方法について紹介します。
Azure Synapse AnalyticsとData Lake Storage Gen2の概要
＜はじめに＞
Azure Synapse AnalyticsとData Lake Storage Gen2はAzureで構築される場合に使用されることが多いです。特にAzure Synapse AnalyticsとData Lake Storage Gen2はビッグデータを取り扱うといったことに向いており、低いコストで使用でき性能は高めと、非常に優秀なリソースです。
今回は、そんなAzure Synapse AnalyticsとData Lake Storage Gen2がどんな機能でどのような時に使用されるのか紹介します。
なお本記事で取り扱うAzure Synapse AnalyticsとData Lake Storage Gen2は2022年5月現在での機能となっています。
＜Azure Synapse Analytics の概要＞
Azure Synapse Analyticsとは、一言で表現するとデータウェアハウス、ビックデータ分析、ETLエンジンが1つに集約された統合的なプラットフォームです。
更に要素を分解すると
・様々なデータを取り込み、データを溜めることができる
・Azure Synapse Analytics内でビックデータを分析
・同じデータ統合エンジンやBIツールへのスマートな変換、機械学習
このような特徴が挙げられます。
＜Data Lake Storage Gen2 の概要＞
Data Lake Storage Gen2はそもそもAzure Blob Storage とData Lake Storage Gen1を集約したビッグデータ分析の一連の機能といわれています。
Data Lake Storage Gen2の特徴をまとめると
・高いセキュリティ・高可用性・Web HDFSへの互換性をもつデータを有効活用するためのデータ保存場所
・Data Lake Storage Gen2はBlob Storageを元に構成されている
→非構造的なデータにも適応できる価格が安価
・大量のログ等も容量を気にせずにデータ変換などもせずに、生データのまま保存することが可能
→分析基盤として非常に有用な手段として認知
＜Azure Synapse Analyticsの事例＞
まずはAzure Synapse Analyticsの使用例について紹介します。Azure Synapse Analyticsの利点としては、大規模なデータの処理や分析といった部分にあります。また、Azure Synapse Analyticsの利点はBIツールや関連ツールをワンストップで使用できることも挙げられます。
そのため、主に大量なデータをわかりやすいように視覚化したいといった事例にAzure Synapse Analyticsは使用されることがあります。
＜事例：大量のデータを視覚化したい＞
概要：とある会社が使用している元データをしっかりと可視化を行い、あらたな顧客獲得といった分析を行う
要件：取得される顧客データの数は膨大で、大量のクエリを処理する必要がある。また、取得される顧客データは日々更新されるがそのデータも可視化する際に反映させること
Azure Synapse AnalyticsはPower BI といったBIツールとも互換性があります。さらにデータを分析するストレージ層と分析を行うコンピューティング層が分離していることから大量なデータを分析、処理を行うことが可能です。そのため、処理時間を削減し業務効率化を進めることができます。
上記のような事例で使用されることが多いAzure Synapse Analyticsですが、高速処理や大量なデータ処理に対する高度な機能をもちますがコストが低いことも魅力的です。Power BIについて詳しく知りたい方はこちらの記事を参照してください。
＜Data Lake Storage Gen2の事例＞
Data Lake Storage Gen2はビックデータを蓄積させるためのストレージです。主な役割としては、ペタバイト単位な膨大なビックデータの蓄積や管理になっています。大規模なデータの処理に向いているAzure Synapse Analyticsなどと同時に使用されることがとても多いです。
＜事例：今まで使用していたBIツールから新規BIツールに移行したい＞
概要：とある会社が今まで分析のために使用していた既存のBIから、新規BIツールへ移行する
要件：データはペタバイト単位なビックデータがあるが、分析処理を軽減させること
Data Lake Storage Gen2は取得するデータを限定しておらず、様々なデータ形式にも対応しているため、取得したデータをそのまま保管するデータレイクとして活躍します。
また、Hadoop分散ファイルシステムを使用することで、データ管理やアクセスを可能にすることができます。もちろんAzure Synapse Analyticsだけではなく、Azure HDInsight、Azure Databricksと互換性があるため共に使用されます。
階層型名前空間の機能を用いることでフォルダ構成を決めることができるので、データ解析のパフォーマンスも高いです。
そのため上記のような事例で使用されることが多いです。
＜まとめ＞
Azure Synapse AnalyticsやData Lake Storage Gen2について紹介してきましたがいかがでしょうか。コスト効率もよく、ビッグデータ解析に向くこれらの機能は、多くの企業でも取り入れられています。
次回はData Lake Storage Gen2からAzure Synapse Analyticsへの接続方法について紹介します。
Azure Synapse Analytics (Data Factory): セルフホステッド統合ランタイムでプライベートネットワーク内のデータを抽出する
はじめに
Azure Synapse Analytics、もしくは Data Factory でオンプレミスや Azure 仮想ネットワーク (VNet) 内のデータソースにアクセスする場合に必要なセルフホステッド統合ランタイム (セルフホステッド IR) の構成方法の説明となります。
検証には、Synapse Analytics を使用していますが、Data Factory の場合もほぼ同じ手順となります。
実装内容
プライベートネットワーク上にある DB サーバからデータを抽出し、Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS Gen2) に Parquet 形式で書き出す想定での実装を行います。
検証環境では、以下の構成図の通り、セルフホステッド IR の稼働ホストとして Azure 仮想マシン (VM) を使用し、オンプレミスと閉域接続している想定で別 VNet 上の MySQL サーバに仮想ネットワークピアリングで接続しています。
簡単に検証をするのであれば、セルフホステッドIRと同一の VNet 内に適当な RDB の VM を作成すれば問題ありません。
なお、本記事はセルフホステッド IR の構成、設定がメインとなるため、Synapse Analytics、ADLS Gen 2といった、セルフホステッド IR 以外のリソースがすべて作成済みであることを前提とします。
セルフホステッド IR 用 VM、およびネットワークについては以下の条件にて作成したものを使用します。
ネットワーク
以下内容で作成した VNet、Subnetを使用しています。
| 項目 | 設定値 |
|---|---|
| VNet | 192.168.8.0/22 |
| Subnet | 192.168.8.0/26 |
Subnet には以下の Network Security Group (NSG) を適用しています。
セルフホステッド IR の詳細なネットワーク要件は、こちら を確認してください。
- Inbound Security Rules
| Priority | Name | Port | Protocol | Source | Destination | Action |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 100 | Allow_RDP | 3389 | TCP | {My IP} | Any | Allow |
| 65000 | AllowVnetInBound | Any | Any | VirtualNetwork | VirtualNetwork | Allow |
| 65001 | AllowAzureLoadBalancerInBound | Any | Any | AzureLoadBalancer | Any | Allow |
| 65500 | DenyAllInBound | Any | Any | Any | Any | Deny |
- Outbound Security Rules
| Priority | Name | Port | Protocol | Source | Destination | Action |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 65000 | AllowVnetOutBound | Any | Any | VirtualNetwork | VirtualNetwork | Allow |
| 65001 | AllowInternetOutBound | Any | Any | Any | Internet | Allow |
| 65500 | DenyAllOutBound | Any | Any | Any | Any | Deny |
Azure VM
セルフホステッド IR の最小要件を満たす構成にてVMを作成しています。
以下の要件以外は作成環境に応じて適宜変更してください。
| 項目 | 設定値 | インストール要件 |
|---|---|---|
| イメージ | Windows Server 2019 Datacenter - Gen1 | 以下のうちいずれかのOS
|
| サイズ | Standard F4s v2 (4 vcpu, 8 GiB RAM) | 4 Core 2 GHz CPU, 8 GB RAM 以上 |
セルフホステッド IR の登録
はじめに、Synapse Studio にセルフホステッド IR を登録し、統合ランタイムをホストマシンにインストールするための情報を生成します。
Synapse Studio を開き、ページ左の「管理」をクリックします。
メニューから「統合ランタイム」を選択し、「+新規」をクリックします。
「統合ランタイムのセットアップ」のランチャーで「セルフホステッド」を選択して「続行」をクリックし、「名前」に統合ランタイム環境を識別する一意の名前を入力し、「作成」をクリックします。
作成後に表示される「オプション 2: 手動セットアップ」に従い、「統合ランタイムのダウンロードとインストール」のリンク先から統合ランタイムインストーラをローカルPCにダウンロードし、「認証キー」のいずれかをコピーして控えておきます。
統合ランタイムのインストール
統合ランタイムをインストールする Azure VM に RDP でログインします。
ローカルPCにダウンロードしておいた統合ランタイムインストーラを RDP 経由でリモートサーバに配置します。
ローカルPC上のファイルをコピーし、リモートサーバのデスクトップに貼り付けます。
インストーラを起動して、統合ランタイムのインストールを進めます。
インストールが完了すると、以下のようなウィンドウが開きます。
テキストボックスに Synapse Studio のセルホステッドIR 登録時に控えておいた認証キーを入力し、登録をクリックします。
「Integration Runtime (Self-hosted) ノード名」を任意の名称に変更し、「完了」をクリックします。
正常に登録されたら、「構成マネージャーの起動」をクリックして完了させます。
Synapse Studioの「統合ランタイム」で登録したセルフホステッドIRを開き、「ノード」タブをクリックすると登録されたセルフホステッド IR ノードを確認できます。
Java Runtime のインストール
セルフホステッド IR で Parquet 等の特定形式のデータを扱う場合は、ホストマシンに Java Runtime をインストールしておく必要があります。
Java Runtime としては、JRE、もしくは OpenJDK を使用することができますが、ここでは OpenJDK を使用します。
OpenJDK を使用する場合は、任意のビルドの「OpenJDK 8」と「Microsoft Visual C++ 2010 再頒布可能パッケージ」をホストマシンにインストールします。
使用したものは以下の通りです。
- Adoptium OpenJDK 8 (Windows x64)
- Microsoft Visual C++ 2010 再頒布可能パッケージ
統合ランタイムインストーラと同様にそれぞれのインストーラをリモートサーバに配置し、デフォルト設定のままインストールを進めます。
インストールが終わったら、OpenJDK インストール先フォルダ内の jre フォルダパスをシステム環境変数「JAVA_HOME」として追加します。
リンクサービスの登録
セルフホステッド IR で接続するプライベートネットワーク内の DB サーバをリンクサービスとして登録します。
ここでは MySQL サーバを使用しますが、接続先に応じて適宜設定内容を変更してください。
Synapse Studio の「管理」から「リンクサービス」を選択し、「+新規」をクリックします。
データストアの選択から「MySQL」を選択して「続行」をクリックし、フォームにDBの接続情報を入力します。
「統合ランタイム経由で接続」は作成したセルフホステッドIRを指定します。
入力が完了したら、「テスト接続」をクリックして接続できることを確認し、「作成」をクリックします。
セルフホステッドIRのテスト
セルフホステッドIRのテストとして MySQL サーバからデータを抽出し、Synapse Analytics の Primary ファイルシステムに Parquet ファイルとして出力します。
MySQL サーバには以下のようなテスト用テーブルを作成しています。
まず、ソース、シンクとなるデータセットを登録します。
「データ」を開き、+ボタンから「統合データセット」を選択します。
データストアの選択から「MySQL」を選択し、登録した MySQL サーバのリンクサービスとデータを取得するテーブル名を設定します。
シンク先となる Parquet ファイルの書き出し用統合データセットも同様に作成します。
データストアの選択から「Azure Data Lake Storage Gen2」を選択し、形式の選択で「Parquet」を選択します。
リンクサービスとして Synapse Analytics 作成時にデフォルトで作成されているストレージを選択し、「ファイルパス」の「ファイルシステム」に Synapse Analytics の Primary ファイルシステム名、「ディレクトリ」、「ファイル」に任意のパスを入力します。
データを MySQL サーバから抽出し、Parquet ファイルとして出力するパイプラインのを作成します。
「統合」に移動し、+ボタンから「パイプライン」を選択します。
キャンバスに「データのコピー」をドラッグ&ドロップして配置し、アクティビティの「ソース」、「シンク」に上記で作成した MySQL および Parquet の統合データセットを割り当てます。
「デバッグ」をクリックしてパイプラインのデバッグを開始し、アクティビティが成功することを確認します。
デバッグに成功すると、Synapse Analytics の Primary ファイルシステムに Parquet ファイルが出力されます。
「データ」の「リンク済み」から Primary ファイルシステムを開くと出力された Parquet ファイルを確認できます。
作成された Parquet ファイルを Notebook (PySpark) で確認すると DB の内容を取得できていることが確認できました。
参考
Azure DatabricksでMNISTやーる
はじめに
MNISTやっていきます
開発環境
mnist-tensorflow-keras
1．こちらのノートブックをやっていきます
https://docs.databricks.com/_static/notebooks/deep-learning/mnist-tensorflow-keras.html
2．ライブラリをインストール
3．関数を定義
4．学習
5．モデル評価
6．HorovodRunnerを用いた学習
sparkdlをインストール
エラー
お疲れ様でした。
mnist-pytorch
Azure Databricksの導入ならナレコムにおまかせください。
導入から活用方法までサポートします。お気軽にご相談ください。
Azure Databricksソリューションページはこちら
Azure Databricksでpetastormやーる
はじめに
petastormやっていきまーす
開発環境
Spark から TensorFlow へのデータ変換を簡略化する
1．こちらのノートブックをやっていきます
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/databricks/_static/notebooks/deep-learning/petastorm-spark-converter-tensorflow.html
2．ライブラリをインストール
3．ライブラリをインポート
エラー出た
Spark から PyTorch ノートブックへのデータ変換を簡略化する
1．こちらのノートブックをやっていきます
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/databricks/_static/notebooks/deep-learning/petastorm-spark-converter-pytorch.html
2．ライブラリをインストール
3．ライブラリをインポート
エラー出た
Spark と Petastorm を使用してディープ ラーニング ノートブック用のデータを準備する
1．こちらのノートブックをやっていきます
2．ライブラリをインストール
3．ライブラリをインポート
3．ディレクトリを作成
4．データセット（mnist）をダウンロード
5．データセットの読み込み
6．データを配列に格納
7．Parquet形式へ変換
8．ライブラリをインポート
9．モデルの定義
10．parquet形式のデータのパスを定義
11．Parquet形式のデータをmake_batch_readerで読み取り、学習
12．ディレクトリの削除
13．ディレクトリが残っていた場合の確認
14．uuidを指定して削除
参考文献
Azure Databricksの導入ならナレコムにおまかせください。
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Beginning Apache Spark using Azure Databricksやーる
はじめに
Beginning Apache Spark using Azure Databricksやっていきます
開発環境
Chapter 5: Getting Data into Databricks
OK
S3のマウント
Blobのマウント
Chapter 6: Querying Data Using SQL
Chapter 7: The Power of Python
Chapter 8: ETL and Advanced Data Wrangling
Chapter 9: Connecting to and from Databricks
Chapter 10: Running in Production
Chapter 11: Bits and Pieces
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Distributed Data Systems with Azure Databricksやーる
はじめに
Distributed Data Systems with Azure Databricksやっていきます
GitHub - PacktPublishing/Distributed-Data-Systems-with-Azure-Databrick...
開発環境
Chapter06.ipynb
Chapter07.ipynb
Chapter08.ipynb
Chapter09.ipynb
Chapter10.ipynb
Chapter11.ipynb
Chapter12.ipynb
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Azure Databricksのデータセット
Databricks のデータセットを参照する
Azure Databricks のデータセット一覧 [2022/04/23]
| path | name | size | modificationTime |
|---|---|---|---|
| dbfs:/databricks-datasets/COVID/ | COVID/ | 0 | 1650681887776 |
| dbfs:/databricks-datasets/README.md | README.md | 976 | 1532468253000 |
| dbfs:/databricks-datasets/Rdatasets/ | Rdatasets/ | 0 | 1650681887776 |
| dbfs:/databricks-datasets/SPARK_README.md | SPARK_README.md | 3359 | 1455043490000 |
| dbfs:/databricks-datasets/adult/ | adult/ | 0 | 1650681887776 |
| dbfs:/databricks-datasets/airlines/ | airlines/ | 0 | 1650681887776 |
| dbfs:/databricks-datasets/amazon/ | amazon/ | 0 | 1650681887776 |
| dbfs:/databricks-datasets/asa/ | asa/ | 0 | 1650681887776 |
| dbfs:/databricks-datasets/atlas_higgs/ | atlas_higgs/ | 0 | 1650681887776 |
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| dbfs:/databricks-datasets/cctvVideos/ | cctvVideos/ | 0 | 1650681887776 |
| dbfs:/databricks-datasets/credit-card-fraud/ | credit-card-fraud/ | 0 | 1650681887776 |
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| dbfs:/databricks-datasets/definitive-guide/ | definitive-guide/ | 0 | 1650681887776 |
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| dbfs:/databricks-datasets/retail-org/ | retail-org/ | 0 | 1650681887776 |
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参考文献
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Azure DatabricksのML Quickstartやーる
はじめに
DatabricksのML Quickstartやっていきます
ML Quickstart: Model Training - Databricks
Cluster
導入
1．Azure Databricksで新しいノートブックを作成する
2．ライブラリのインストール
3．ライブラリのインポート
4．ワインのクオリティデータセットをダウンロード
Wine Quality Dataset
UCI Machine Learning Repository: Wine Quality Data Set
5．Create Tableから、winequality_white.csvとwinequality_red.csvをアップロード
6．データセットの読み込み
7．autologgingの有効化
JavaPackageがないと怒られました
8．MLFlowを開始
9．n_estimatorsを追加して再度MLFlowを実行
10．別のノートブックやジョブから利用できる
11．ハイパーパラメータチューニング
12．ベストスコアのモデルで実行
お疲れ様でした。
参考文献
ノートブック（Databricks ML Quickstart: Model Training）
ML Quickstart: Model Training - Databricks
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