Databricks DLT にて Azure Event Hubs に対して Avro 形式でデータの書き込みと読み込みを実施する方法

## 概要

Databricks DLT にて Azure Event Hubs に対して Avro 形式でデータの書き込みと読み込みを実施する方法を共有します。

## 事前準備

### Azure Event Hubs の SAS を取得

下記の記事を参考に SAS 認証により Databricks から Azure Event Hubs の SAS を取得してください。

- [Databricks DLT にて Azure Event Hubs から SAS 認証によりデータを取得する方法 #dlt - Qiita](https://qiita.com/manabian/items/072903132cff47937004)
- [Databricks のデータフレームにて Azure Event Hubs へ SAS 認証によりデータを書き込む方法 #AzureEventHubs - Qiita](https://qiita.com/manabian/items/d60910bede20a52404e0)

### Databricks にてデータベースオブジェクトを作成

カレントカタログを設定します。

```sql
%sql
USE CATALOG manabian_test_01;
```

スキーマを作成します。

```sql
%sql
CREATE SCHEMA IF NOT EXISTS eh_test_01;
```

ソースのテーブルを作成します。

```sql
%sql
CREATE OR REPLACE TABLE eh_test_01.table_01
AS
SELECT
  1 AS id,
  'John' AS string_col,
  CAST('2025-01-01' AS TIMESTAMP) AS ingest_ts
  ;
SELECT * FROM eh_test_01.table_01;
```

### Azure Event Hubs にて`json-test-01`という名称の Azure Event Hubs のインスタンスを作成

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/24031/1f0f04b3-2241-400f-96bd-36873c7daf8a.png)


## 手順

### 1. Azure Event Hubs に対する書き込みの実施

Databricks DLT のパイプラインの下記のコードを記述して、Databricks DLT の実行します。

```python
from dlt import *
from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql.avro.functions import from_avro

# Azure Event Hubs に接続するための設定値をセット
eh_namespace_name = "kafka-test-01"  ## Azure Event Hubs の名前空間をセット
ehi_name = topic_name = "avro-test-02"  ## Azure Event Hubs のEvent Hubs のインスタンスをセット
connection_string = "Endpoint=sb://kafka-test-01.servicebus.windows.net/;SharedAccessKeyName=dbt-to-eh-01;SharedAccessKey=hnyXXXX="  ## SAS 接続文字列をセット

# Databricks から Azure Event Hubs に設定する際の設定をセット
eh_sasl = (
    "kafkashaded.org.apache.kafka.common.security.plain.PlainLoginModule "
    f'required username="$ConnectionString" password="{connection_string}";'
)
bootstrap_servers = f"{eh_namespace_name}.servicebus.windows.net:9093"
kafka_options = {
    "kafka.bootstrap.servers": bootstrap_servers,
    "kafka.sasl.mechanism": "PLAIN",
    "kafka.security.protocol": "SASL_SSL",
    "kafka.sasl.jaas.config": eh_sasl,
}

# Azure Event Hubs へデータ書き込み
dbx_to_eh_12_options = kafka_options.copy()
dbx_to_eh_12_options["topic"] = topic_name
dlt.create_sink(name="eh_sink_01", format="kafka", options=dbx_to_eh_12_options)


@dlt.append_flow(name="kafka_sink_flow", target="eh_sink_01")
def kafka_sink_flow():
    df = spark.readStream.table("eh_test_01.table_01")
    df = df.selectExpr("to_avro(struct(id, string_col, ingest_ts)) AS value")

    return df

```


![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/24031/3e6ca61b-20c0-49ed-9e01-b749137f618c.png)

Azure Event Hubs にてデータが書き込まれたことを確認します。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/24031/7056ad49-9e13-475f-8a3f-25d332418244.png)


### 2. Databricks DLT の実行により Azure Event Hubs から読み込みの実施

DLT パイプラインに下記のコードを追記して、Databricks DLT の実行します。

```python
# Azure Event Hubs からデータを取得
json_avro_01 = "json_avro_01"
schema = """
{
  "name": "kafka_test_01.avro_0",
  "type": "record",
  "fields": [
    {
      "name": "id",
      "type": "long"
    },
    {
      "name": "string_col",
      "type": "string"
    },
    {
      "name": "ingest_ts",
      "type": {
        "type": "long",
        "logicalType": "timestamp-micros"
      }
    }
  ]
}
"""
@dlt.table(
    name = json_avro_01,
)
def customers_bronze_ingest_flow():
    df = (
        spark.readStream.format("kafka")
        .options(**kafka_options)
        .option("subscribe",topic_name)
        .option("startingOffsets", "earliest")  # 検証目的であるため earliest に設定
        .load()
    )
    df = df.withColumn(
        "decoded_value",
        from_avro(
            col("value"),
            schema,
        ),
    )
    return df
```

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/24031/39928fed-e3cb-4ee6-ab53-c9cee81affb4.png)


テーブルにデータが書きこまれたことを確認します。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/24031/0e1d02af-e76d-4824-a396-9b395b475416.png)