Azure Data Factory (ADF) と Azure Databricks の連携

# 1. ADF と Databricks の概要と位置づけ
1-1. Azure Data Factory (ADF) とは
Azure Data Factory は、Azure 上で提供される クラウドネイティブなデータ統合サービス です。主に以下の役割を担います。

データパイプラインのオーケストレーション
複数のソースからデータを取り込み、必要な変換や加工を経て、ターゲットへロードする一連のフローを定義・管理
スケジューリング機能
時間やイベントに基づいてパイプラインを自動実行
監視と運用
ログやメトリクスを可視化し、パイプラインのステータスをモニタリング
1-2. Azure Databricks とは
Azure Databricks は、Apache Spark をベースとした 高性能アナリティクスプラットフォーム です。次のような特徴があります。

分散コンピューティング
大規模データセットの高速処理
ノートブックベースの開発環境
データサイエンスや機械学習、ETL のコードをブラウザ上で共有・管理
ワンクリックでのクラスター管理
自動スケーリングや停止でコスト最適化
1-3. 連携の意義
Data Factory と Databricks を組み合わせると、以下のようなメリットが得られます。

高度なデータ変換
Databricks の強力な Spark 処理で、高度な ETL や機械学習の前処理が可能。
シンプルなオーケストレーション
GUI ベースの ADF で Databricks ノートブックやジョブをシームレスに実行・管理。
スケーラブルでセキュアなアーキテクチャ
VNet やプライベートリンクを用いた安全な通信構成が可能。
# 2. ADF から Databricks を呼び出す典型的な流れ
Data Factory から Databricks を呼び出す場合、主に以下のステップで構成します。

Linked Service の作成

ADF の管理画面で「Linked Services」を開き、新規に「Azure Databricks」を追加
必要事項（Databricks ワークスペース URL、トークン、クラスター情報など）を入力
Dataset の作成（必要に応じて）

Databricks で処理するデータソース (Azure Storage や Azure SQL など) を ADF 側でも Dataset として作成
後続ステップで参照しやすいようにパラメーターを設定
Databricks Notebook Activity をパイプラインに追加

ADF パイプラインの「Activities」から「Databricks」を選択
「Notebook Activity」をドラッグ＆ドロップし、パラメーターやノートブックパスを指定
パラメーターやトリガーの設定

必要に応じて、Databricks ノートブックに ADF からパラメーターを渡す
ADF のスケジュールトリガーやイベントトリガーを設定し、自動実行を行う
モニタリングと運用

ADF の「Monitor」タブでジョブのステータスを確認
Databricks のクラスターイベントログも併せて確認し、失敗原因の特定やリソース使用状況をモニタリング
# 3. データ処理フローのアーキテクチャ例
以下は、Azure リソースを用いて構築する例です。

┌──────────┐     ┌─────────┐
│ データソース1 │     │ データソース2│
└──────────┘     └─────────┘
      |                   |
      |    ADF (Copy)     |
      v                   v
 ┌─────────────────────────────────┐
 │     Azure Data Lake Storage    │
 │        (Raw, Curated...)       │
 └─────────────────────────────────┘
               |
      (ADF Pipeline でトリガー)
               |
               v
      ┌───────────────────┐
      │ Azure Databricks  │
      │ (Spark Notebook)  │
      └───────────────────┘
               |
      (精錬・集計・学習など)
               |
               v
        ┌────────────┐
        │可視化・BIツール│
        └────────────┘

ADF (Copy Activity) でデータを Data Lake に集約
データソース1・2 などから取り込み
ADF (Databricks Notebook Activity) でデータ変換・学習をトリガー
Databricks 上の Spark ノートブックで変換やフィルタリング、ML のトレーニングなどを実行
結果を BI やレポーティングツールに出力
Databricks で生成した結果を格納後、Power BI や Tableau などで可視化
# 4. セキュリティとネットワーク構成
4-1. プライベートリンクの活用
Azure では、パブリックネットワークを介さずに Private Link を利用して ADF と Databricks を接続できます。これにより、セキュアな通信経路を確保し、データの漏洩リスクを抑えます。

4-2. 仮想ネットワーク (VNet) の設定
Databricks ワークスペースを VNet Injected で作成し、同じ VNet 内に ADF を配置すると、同一ネットワーク内での通信が可能になります。
ネットワークセキュリティグループ (NSG) でポートや IP の制限を行い、不要な通信を遮断。
4-3. アクセスコントロール
Databricks では、Azure Active Directory と連携してユーザーやグループ単位でノートブック・クラスターへのアクセス権限を制御可能です。
ADF で用いる Databricks アクセストークンには有効期限やローテーションの仕組みを設け、必要最小限の権限付与に留めるのがベストプラクティスです。
# 5. 開発・運用のベストプラクティス
5-1. Databricks ノートブック開発
セル単位での開発・検証
Apache Spark のコードを小さな単位に分けて動作検証し、実行時間やエラーを早期に発見
パラメーター化
ADF からノートブックにパラメーターを渡せるようにすることで、異なる環境（開発・検証・本番）や用途で再利用しやすくする
Delta Lake や Parquet の活用
ストレージフォーマットを効率的に扱い、データ処理の高速化と信頼性向上を目指す
5-2. Databricks ジョブクラスターとオールパーパスクラスター
Databricks には大きく2種類のクラスターがあります。

ジョブクラスター (Job Cluster)
ジョブの実行開始時に自動で立ち上がり、ジョブ終了後に自動で削除される
コストを抑えたい場合や本番パイプライン向け
オールパーパスクラスター (All-purpose Cluster)
開発や対話型の分析で使用
長時間使うケースや複数ユーザーが同時にノートブックを操作する場合に適している
ジョブクラスターを活用すれば、無駄なクラスター稼働時間を短縮でき、コスト最適化が図れます。

5-3. コスト管理
自動停止 (Auto Termination) の設定
クラスターが一定時間操作されなかった場合に自動で停止するように設定
スケーリングポリシー (Auto Scaling)
ピーク時だけワーカー数を増やし、アイドル時は縮退させることでコスト削減
クラスターの種類・サイズ選定
ETL 時の処理量や処理時間に応じて、適切なワーカーサイズを選ぶ
5-4. 監視とログ収集
ADF 側のモニタリング
パイプラインの実行履歴、成功・失敗状況を「Monitor」タブで確認
活動 (Activity) ごとのログにより、どの処理で失敗したかを特定しやすい
Databricks 側のモニタリング
クラスターのイベントログ・Spark UI・ノートブックの実行ログを確認
ジョブの実行時間、シャッフル量、メモリ使用量などのメトリクスを把握
# 6. よくある課題と対策
6-1. パフォーマンスが思ったより出ない
シャッフル や データスキュー がボトルネックになることがある
データのパーティション分割方法を工夫し、分散度を高める
Spark の キャッシュ 機能や Broadcast Join を活用
小さめのテーブルをブロードキャストし、大きなテーブルとの結合を効率化
6-2. データスキーマ変更に伴うエラー
新たなカラムが追加されるなどでスキーマ変更が発生すると、ETL が失敗するケースがある
Schema Evolution や Auto Loader (Databricks の機能) を活用し、スキーマ変更を自動検知・処理する
6-3. 大量データのコストと処理時間
増大するデータに対応しようと、クラスターを大きくしすぎるとコスト増に繋がる
並列度 (Partitioning) を適切に設定し、オーバースペックなクラスター構成を回避
Delta Lake を使うことで、アップサート (MERGE) やクイックロールバック等を効率的に実行
# 7. 具体的なユースケース
ETL パイプライン構築

複数のオンプレミス・クラウドソースから ADF で定期的にデータ取り込み
Databricks ノートブックを使って、重複排除・データクレンジング・集計を行い、テーブルに書き込み
機械学習パイプライン

ADF が定期実行トリガーとして Databricks で学習ジョブを実行
学習済みモデルを MLflow で管理し、モデルの精度をモニタリングしながら自動デプロイ
カスタマー 360 分析

顧客データを中心に、取引データやログデータを Data Lake に集約
Databricks で加工・集計し、Power BI などでセグメンテーション分析やレコメンデーション機能を提供
# 8. まとめ
Azure Data Factory と Azure Databricks は、それぞれ異なる強みをもったデータプラットフォームですが、組み合わせることで以下のメリットが得られます。

大規模データの高度な処理: Spark ベースの Databricks による並列・分散処理
GUI での簡易オーケストレーション: ADF を使ったノーコード／ローコードライクなパイプライン構築
コスト効率とセキュアなアーキテクチャ: Private Link やジョブクラスターなどの機能活用で最適化
運用面では、パフォーマンスチューニング・セキュリティ・コスト管理・モニタリングがポイントとなります。今回紹介したベストプラクティスやユースケースを参考に、自組織の要件に合わせたパイプラインとアーキテクチャを構築していただければ幸いです。

本コラムが、Azure Data Factory と Databricks の連携をスムーズに進める一助となることを願っています。ぜひ、最適な構成を模索しながら、大規模データの活用とビジネス成果の創出を進めてみてください。