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                              • Databricks プラットフォーム
                                • プラットフォームの概要
                                  データ・分析・AI のための統合プラットフォーム
                                  • データ管理
                                    データの信頼性・セキュリティ・パフォーマンス
                                    • 共有
                                      オープン、セキュア、ゼロコピーでのデータ共有
                                      • データウェアハウジング
                                        バッチ、ストリーミングデータのための ETL とオーケストレーション
                                        • ガバナンス
                                          データ・分析・AI のための統合ガバナンス
                                          • データエンジニアリング
                                            バッチ、ストリーミングデータのための ETL とオーケストレーション
                                            • 人工知能(AI)
                                              ML と生成 AI アプリケーションの構築とデプロイメント
                                              • ビジネス生産性
                                                統合された検索、チャット、ダッシュボード、アプリ
                                                • BI
                                                  実世界データのインテリジェント分析
                                                  • アプリケーション開発
                                                    安全なデータと AI アプリを迅速に構築
                                                    • Database
                                                      Postgres for data apps and AI agents
                                                      • セキュリティ
                                                        AI時代のために構築されたオープンなエージェント型SIEM
                                                      • 統合とデータ
                                                        • マーケットプレイス
                                                          データ、分析、AI のためのオープンマーケットプレイス
                                                          • IDE 統合
                                                            お気に入りの IDE(統合開発環境)でレイクハウスを構築
                                                            • パートナーコネクト
                                                              Databricks エコシステムの検索と統合
                                                            • ご利用料金
                                                              • Databricks のご利用料金
                                                                料金設定、DBU、その他
                                                                • コスト計算ツール
                                                                  クラウド利用でのコンピュートコストの試算
                                                                • オープンソース
                                                                  • オープンソーステクノロジー
                                                                    プラットフォームを支えるイノベーションをもっと詳しく
                                                                  • 業界向け Databricks
                                                                    • 通信
                                                                      • メディア・エンターテイメント
                                                                        • 金融サービス
                                                                          • 官公庁・公共機関
                                                                            • 医療・ライフサイエンス
                                                                              • リテール・消費財
                                                                                • 製造
                                                                                  • 全て見る
                                                                                  • クロスインダストリーソリューション
                                                                                    • AI Agents
                                                                                      • AI ガバナンス
                                                                                        • サイバーセキュリティ
                                                                                          • マーケティング
                                                                                          • 移行・デプロイメント
                                                                                            • データの移行
                                                                                              • プロフェッショナルサービス
                                                                                              • ソリューションアクセラレータ
                                                                                                • ソリューションアクセラレータ一覧
                                                                                                  成果を加速
                                                                                                • トレーニング・認定試験
                                                                                                  • トレーニング概要
                                                                                                    ニーズに合わせたカリキュラムを探す
                                                                                                    • Databricks アカデミー
                                                                                                      Databricks ラーニングプラットフォームにサインインする
                                                                                                      • 認定
                                                                                                        スキル・認定で差別化を図る
                                                                                                        • 無料版
                                                                                                          専門家向けデータとAIツールを無料で学べます
                                                                                                          • 大学との連携
                                                                                                            Databricks を教材として活用
                                                                                                          • イベント
                                                                                                            • DATA+AI サミット
                                                                                                              • Data+AI ワールドツアー
                                                                                                                • AI Days
                                                                                                                  • イベントカレンダー
                                                                                                                  • ブログ・ポッドキャスト
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                                                                                                                        • Data Brew ポッドキャスト
                                                                                                                          ご相談・お問い合わせ
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                                                                                                                            イノベーションを支えるデータリーダーのインサイト
                                                                                                                          • お役立ちリソース
                                                                                                                            • カスタマーサポート
                                                                                                                              • ドキュメント
                                                                                                                                • コミュニティ
                                                                                                                                • もっと詳しく
                                                                                                                                  • リソースセンター
                                                                                                                                    • デモセンター
                                                                                                                                      • アーキテクチャ センター
                                                                                                                                      • 企業概要
                                                                                                                                        • Databricks について
                                                                                                                                          • 経営陣
                                                                                                                                            • Databricks Ventures
                                                                                                                                              • ご相談・お問い合わせ
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                                                                                                                                                    • アップグレードの方法論
                                                                                                                                                    • アップグレードの例
                                                                                                                                                    • まとめ
                                                                                                                                                    • 付録
                                                                                                                                                    • アップグレードの考慮事項と前提条件
                                                                                                                                                    • アップグレードの方法論
                                                                                                                                                    • アップグレードの例
                                                                                                                                                    • まとめ
                                                                                                                                                    • 付録
                                                                                                                                                    製品
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                                                                                                                                                    HiveテーブルをUnityカタログにアップグレードする方法

                                                                                                                                                    によって Dipankar Kushari, リラン・バレケット, スレーラム・トゥーム 、 ソム・ナタラジャン による投稿

                                                                                                                                                    このブログでは、Hiveメタストア(HMS)*テーブルをUnityカタログ(UC)にシームレスにアップグレードする方法を、アップグレードするHMSテーブルのバリエーションに応じて異なる方法を使用して、例を挙げて説明します。

                                                                                                                                                    *注: Hiveメタストアは、デフォルト、外部メタストア、またはAWS Glue Data Catalogでもかまいません。 簡略化のため、本書では"Hive メタストア" という用語を使用します。

                                                                                                                                                    詳細を説明する前に、アップグレードの手順を説明しよう。

                                                                                                                                                    1. 評価- このステップでは、アップグレード対象として特定された既存の HMS テーブルを評価し、アップグレードの適切なアプローチを決定します。 このステップについては、このブログで説明します。
                                                                                                                                                    2. 作成- このステップでは、メタストア、カタログ、スキーマ、ストレージ資格情報、外部ロケーションなど、必要なUCアセットを作成します。 詳細については、ドキュメント(AWS、Azure、GCP)を参照してください。
                                                                                                                                                    3. アップグレード- このステップでは、ガイダンスに従ってテーブルをHMSからUCにアップグレードします。 このステップについては、このブログで説明します。
                                                                                                                                                    4. グラント- このステップでは、新しくアップグレードされたUCテーブルのグラントを校長に提供し、校長がUCテーブルにアクセスできるようにする必要があります。 詳細はドキュメントを参照 -AWS、Azure、GCP

                                                                                                                                                    現在、3つのクラウドプラットフォーム(AWS、Azure、GCP)すべてで一般的に利用可能なUnity Catalogは、以下の主要機能により、データのセキュリティとガバナンスを簡素化します:

                                                                                                                                                    • 一度定義すれば、どこでもセキュアに:Unity Catalogは、すべてのワークスペースに適用されるデータアクセスポリシーを管理するための単一の場所を提供します。
                                                                                                                                                    • 標準準拠のセキュリティモデル:Unity Catalogのセキュリティモデルは標準的なANSI SQLに基づいており、管理者は使い慣れた構文を使用して、カタログ、データベース(スキーマとも呼ばれる)、テーブル、およびビューのレベルで、既存のデータレイクに権限を付与することができます。
                                                                                                                                                    • 組み込みの監査とリネージ:Unity Catalogは、データへのアクセスを記録するユーザーレベルの監査ログを自動的に取得します。 Unity Catalogは、データ資産がどのように作成され、すべての言語で使用されたかを追跡するリネージデータも取得します。
                                                                                                                                                    • データの発見:Unity Catalogでは、データ資産にタグを付けて文書化し、検索インターフェイスを提供して、データ利用者がデータを見つけやすくします。
                                                                                                                                                    • システムテーブル(パブリックプレビュー):Unityカタログを使用すると、監査ログ、請求可能な使用量、履歴など、アカウントの運用データに簡単にアクセスして照会できます。
                                                                                                                                                    • データ共有:Delta Sharingは、Databricksが開発したオープンなプロトコルで、使用するコンピューティング・プラットフォームに関係なく、他の組織と安全にデータを共有することができます。 Databricksは、Unity CatalogデータガバナンスプラットフォームにDelta Sharingを組み込み、データプロバイダと呼ばれるDatabricksユーザーが、データレシピエントと呼ばれる組織外の個人やグループとデータを共有できるようにした。

                                                                                                                                                    Unity Catalog (UC)ですぐに利用できるこれらの豊富な機能は、現在Hiveメタストアではなかなか利用できません。 さらに、Lakehouse Monitoring、Lakehouse Federation、LakehouseIQなど、Databricksの新機能のほとんど(すべてとは言いませんが)は、Unity Catalogを前提条件として構築され、Unity Catalogによって管理され、Unity Catalogが機能する必要があるため、HMSからUCへのデータ資産のアップグレードを遅らせると、これらの新機能を利用することが制限されます。

                                                                                                                                                    したがって、Unity Catalogが提供するすべての豊富な機能を利用できるように、既存のHiveメタストアに登録されているテーブルをUnity Catalogメタストアに簡単にアップグレードするにはどうすればよいかという疑問が浮かびます。 このブログでは、HMSテーブルをUCにアップグレードするための考慮事項や方法論について、例を挙げて説明します。

                                                                                                                                                    アップグレードの考慮事項と前提条件

                                                                                                                                                    このセクションでは、次のセクションでアップグレードの方法論について詳しく説明する前に、アップグレードに関する考慮事項を確認します。

                                                                                                                                                    アップグレードに関する考慮事項

                                                                                                                                                    Hive Metastoreテーブルのバリエーションは、そのような考慮事項の1つです。 UnityカタログへのアップグレードとみなされるHiveメタストア テーブルは、以下の表に示す各パラメータのタイプを組み合わせて作成することができます。 たとえば、DBFSルートロケーションを使用してCSVマネージドテーブルを作成したり、Amazon S3ロケーションにParquet外部テーブルを作成したりすることができます。このセクションでは、さまざまなバリエーションのテーブルを作成するためのパラメータについて説明します。

                                                                                                                                                    パラメーターバリエーションテーブル識別ガイド
                                                                                                                                                    テーブルタイプマネージドdesc拡張hive_metastoreを 実行する<schema name> 。 . 、フィールド "Type<table name> "の値をチェックする。MANAGED」と書かれているはずだ。
                                                                                                                                                    外部desc拡張hive_metastoreを 実行する<schema name> 。 . 、フィールド "Type<table name> "の値をチェックする。"EXTERNAL」と書かれているはずだ。
                                                                                                                                                    データ保管場所DBFS ルートストレージの場所desc拡張hive_metastoreを<schema name> 実行する 。 . 、フィールド "Location "の値をチェックする。<table name>"dbfs:/user/hive/warehouse/"で始まるはずです。
                                                                                                                                                    DBFSマウント・クラウド・オブジェクト・ストレージdesc拡張hive_metastoreを<schema name> 実行する 。 . 、フィールド "Location "の値をチェックする。<table name>"dbfs:/mnt/"で始まるはずだ。
                                                                                                                                                    クラウドストレージの場所を直接指定(S3://、abfss://、gs://など)desc拡張hive_metastoreを<schema name> 実行します 。 .<table name> 、フィールド "Location "の値をチェックします。S3://」または「abfss://」または「gs://」で始まる必要があります。
                                                                                                                                                    表ファイル形式とインターフェースDelta、Parquet、Avroなどのファイルフォーマットdesc extended hive_metastore<schema name> を実行します 。 .<table name> と、フィールド "Provider" の値を確認します。例えば、"delta"、"parquet "といった具合だ。
                                                                                                                                                    Hive SerDeインターフェイスなどのインターフェイスdesc extended hive_metastore<schema name> を実行します 。 .<table name> と、フィールド "Provider" の値を確認します。蜂の巣」と書くべきだ。

                                                                                                                                                    上記のパラメータのバリエーションによって、採用されるアップグレード手法は異なる可能性があります。 詳細については、後述の「アップグレード方法」のセクションで説明します。

                                                                                                                                                    Azure DatabricksでHMSテーブルのUCへのアップグレードを開始する前に、もう一点考慮する必要があります:

                                                                                                                                                    AZUREクラウドの場合 - Blobストレージ(wasb)またはADLS gen 1(adl)に保存されているテーブルをADLS gen 2(abfs)にアップグレードする必要があります。 サポートされていないAzureクラウドストレージをUnityカタログで使用しようとすると、エラーが発生します。

                                                                                                                                                    エラーの例:テーブルはHiveメタストアからUnityカタログへのアップグレードの対象外です。 理由未サポートのファイルシステムスキームです。

                                                                                                                                                    アップグレードの前提条件

                                                                                                                                                    アップグレードプロセスを開始する前に、以下の手順に従って、ストレージ認証情報と外部ロケーションを作成する必要があります。

                                                                                                                                                    1. 対象のクラウドストレージにアクセスできるストレージクレデンシャルを作成します。
                                                                                                                                                    2. ストレージ・クレデンシャルを使用して、ターゲット・クラウド・ストレージを指す外部ロケーションを作成します。
                                                                                                                                                      • 外部ロケーションは、UC外部テーブル、マネージド・カタログ、またはマネージド・スキーマを作成するために使用されます。

                                                                                                                                                    アップグレードの方法論

                                                                                                                                                    このセクションでは、さまざまなアップグレードオプションをマトリックス形式でご紹介します。 また、アップグレードの手順を示す図も使用しています。

                                                                                                                                                    アップグレードには、主に2つの方法があります。SYNCを使用する方法(サポートされているシナリオの場合)と、データレプリケーションを使用する方法(SYNCがサポートされていない場合)です。

                                                                                                                                                    • SYNCを使用する - サポートされているすべてのシナリオ(以下のアップグレードマトリックスセクションに示されています)では、SYNCを使用してHMSテーブルをUCにアップグレードします。 SYNCを使用することで、データのレプリケーションなしでテーブルをアップグレードすることができます。
                                                                                                                                                    • データ・レプリケーションの使用 - サポートされていないすべてのシナリオ(以下のアップグレード・マトリックス・セクションに示されている)では、CTAS(Create Table As Select)またはDEEP CLONE*のいずれかを使用します。 この方法では、データの複製が必要になります。

                                                                                                                                                    *注 - HMS ParquetおよびDeltaテーブルのディープクローンを使用して、HMSからUCにデータをコピーし、テーブルをアップグレードすることを検討してください。その他のファイル形式には、Create Table As Select(CTAS)を使用してください。

                                                                                                                                                    以下の図では、各手法のアップグレード手順を説明しています。 アップグレードのユースケースにどの方法を使用するかを理解するには、以下のアップグレードマトリックスのセクションを参照してください。

                                                                                                                                                    アップグレードの絵画的表現

                                                                                                                                                    図1 - SYNCを使用してHMSテーブルをUCにアップグレードする(データ・レプリケーションなし)

                                                                                                                                                    HMSテーブル

                                                                                                                                                    ダイアグラム・キー

                                                                                                                                                    1. HMSマネージドテーブルと外部テーブルは、クラウドオブジェクトストレージにファイルのディレクトリとしてデータを保存します。
                                                                                                                                                    2. SYNCコマンドは、HMSからUCへのテーブル・メタデータのアップグレードに使用される。ターゲットのUCテーブルは、ソースのHMSテーブル・タイプに関係なく外部です。
                                                                                                                                                    3. HMSからUCへのテーブルのアップグレードにSYNCコマンドを使用した場合、データはコピーされません。ソースのHMSテーブルで使用されている)同じクラウド・ストレージの場所が、ターゲットのUC外部テーブルで参照されます。
                                                                                                                                                    4. ストレージの資格情報は、クラウドテナントの保存データにアクセスするための認証・承認メカニズムです。
                                                                                                                                                    5. 外部ロケーションは、クラウド・ストレージ・パスと、そのクラウド・ストレージ・パスへのア クセスを認可するストレージ・クレデンシャルを組み合わせたオブジェクトです。

                                                                                                                                                    図2 - データ・レプリケーションでHMSテーブルをUCにアップグレードする

                                                                                                                                                    HMSテーブル

                                                                                                                                                    ダイアグラム・キー

                                                                                                                                                    1. HMSマネージドテーブルと外部テーブルは、DBFSルートストレージロケーションにファイルのディレクトリとしてデータを保存します。
                                                                                                                                                    2. CTASまたはDeep Cloneは、HMSテーブルからUCターゲット・テーブルのメタデータを作成します。 HMSのテーブルタイプに関係なく、外部テーブルまたは管理テーブルにアップグレードすることができます。
                                                                                                                                                    3. CTASまたはDeep Cloneは、DBFSルート・ストレージからターゲット・クラウド・ストレージにデータをコピーします。
                                                                                                                                                    4. ストレージの資格情報は、クラウドテナントの保存データにアクセスするための認証・承認メカニズムです。
                                                                                                                                                    5. 外部ロケーションは、クラウド・ストレージ・パスと、そのクラウド・ストレージ・パスへのア クセスを認可するストレージ・クレデンシャルを組み合わせたオブジェクトです。

                                                                                                                                                    アップグレード・マトリックス

                                                                                                                                                    以下の表は、HMSテーブルからUCテーブルへのアップグレードの様々な可能性を示している。 各シナリオについて、アップグレードの手順をご紹介します。

                                                                                                                                                    DBFSルートストレージを使用したHMSストレージフォーマット

                                                                                                                                                    元HMSテーブルタイプHMSテーブルタイプの説明HMSテーブルの例ターゲットUCテーブルタイプ対象UCデータファイルフォーマットアップグレード方法
                                                                                                                                                    1マネージド管理テーブルのデータファイルはDBFS ルート(Databricks 管理 HMS データベースのデフォルトの場所)にあります。

                                                                                                                                                    %sql

                                                                                                                                                    存在しなければテーブルを作成する hive_metastore.hmsdb_upgrade_db.people_parquet
                                                                                                                                                    parquetを使用
                                                                                                                                                    as select * from parquet.`dbfs:/databricks-datasets/learning-spark-v2/people/people-10m.parquet/`limit 100;

                                                                                                                                                    外部または管理デルタは、管理テーブルと外部テーブルの両方に適したファイル形式です。 外部テーブルは、デルタ以外のファイル形式をサポートしています1。CTASまたはディープクローン
                                                                                                                                                    2外部これは、外部テーブルのデータファイルがDBFSルートに存在することを意味します。 テーブル定義には "Location "句があり、テーブルを外部化します。

                                                                                                                                                    %sql


                                                                                                                                                    存在しなければテーブルを作成する hive_metastore.hmsdb_upgrade_db.people_parquet
                                                                                                                                                    パーケットを使う
                                                                                                                                                    location"dbfs:/user/hive/warehouse/hmsdb_upgrade_db.db/people_parquet"
                                                                                                                                                    として
                                                                                                                                                    select * from parquet.`dbfs:/databricks-datasets/learning-spark-v2/people/people-10m.parquet/`limit 100;

                                                                                                                                                    外部または管理デルタは、管理テーブルと外部テーブルの両方に適したファイル形式です。 外部テーブルはデルタ以外のファイル形式をサポートしています。 1CTASまたはディープクローン

                                                                                                                                                    1.注意 - CTASでアップグレードする場合は、デルタに変更することをお勧めします。

                                                                                                                                                    HMSハイブ・サーデ・テーブル

                                                                                                                                                    元H MSテーブルタイプHMSテーブルタイプの説明HMSテーブルの例ターゲットUCテーブルタイプ対象UCデータファイルフォーマットアップグレード方法
                                                                                                                                                    3Hive SerDe 外部またはマネージド 2これらはHive SerDeインターフェイスを使用して作成されたテーブルです。 databricks上のハイブテーブルの詳細については、このリンクを参照してください。

                                                                                                                                                    %sql


                                                                                                                                                    CREATE TABLE if not exists hive_metastore.hmsdb_upgrade_db.parquetExample (id int, name string)
                                                                                                                                                    ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe'.
                                                                                                                                                    INPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.mapred.SequenceFileInputFormat' として格納されます。
                                                                                                                                                    OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveSequenceFileOutputFormat' を使用します。
                                                                                                                                                    location"s3://databricks-dkushari/sync-test/parquetexample" ;

                                                                                                                                                    外部または管理

                                                                                                                                                    デルタは、管理テーブルと外部テーブルの両方に適したファイル形式です。 外部テーブルはデルタ以外のファイル形式をサポートしている。 3


                                                                                                                                                     

                                                                                                                                                    CTASまたはディープクローン

                                                                                                                                                    2.注 - 基礎となるストレージ形式に関係なく、ハイブ SerDe は同じアップグレードパスに従います。
                                                                                                                                                    3.注 -CTAS を使用してアップグレードを行う場合は、Delta に変更することをお勧めします。

                                                                                                                                                    DBFSマウントストレージを使用したHMSストレージフォーマット

                                                                                                                                                    元HMSテーブルタイプHMSテーブルタイプの説明HMSテーブルの例ターゲットUCテーブルタイプ対象UCデータファイルフォーマットアップグレード方法
                                                                                                                                                    4マネージド





                                                                                                                                                     

                                                                                                                                                    これは、親データベースのロケーションが外部パス(例えば、オブジェクトストアからマウントされたパス)に設定されている場合です。 テーブルはlocation句なしで作成され、テーブル・データはそのデフォルト・データベース・パスの下に保存される。

                                                                                                                                                    %sql
                                                                                                                                                    存在しなければデータベースを作成する hive_metastore.hmsdb_upgrade_db location"dbfs:/mnt/test-mnt/hmsdb_upgrade_db/" ;

                                                                                                                                                    createtableifnotexistsハイブ_メタストア.hmsdb_upgrade_db.people_delta
                                                                                                                                                    として
                                                                                                                                                    select * from delta.`dbfs:/databricks-datasets/learning-spark-v2/people/people-10m.delta`limit 100;
                                                                                                                                                    外部HMSのソース・データ・ファイル形式と同様
                                                                                                                                                    1. 同期を実行してUC外部テーブルを作成する
                                                                                                                                                    2. HMSマネージドをHMSエクスターナルに変換する(コードは以下の付録に記載)
                                                                                                                                                    3. すべての依存関係が解決された後、HMSテーブルを削除する。
                                                                                                                                                    4. マウントポイントを使用してデータにアクセスする方法がないように、すべての依存関係が解決された後、マウントポイントをアンマウントする 。
                                                                                                                                                    5マネージドマネージドDeltaCTASまたはディープクローン
                                                                                                                                                    6外部









                                                                                                                                                     

                                                                                                                                                    このテーブルは、location句と、クラウド・オブジェクト・ストアからマウントされたパスを指定するパスで作成される。

                                                                                                                                                    %sql
                                                                                                                                                    存在しなければデータベースを作成する hive_metastore.hmsdb_upgrade_db location"dbfs:/mnt/test-mnt/hmsdb_upgrade_db/" ;

                                                                                                                                                    存在しない場合はテーブルを作成する hive_metastore.hmsdb_upgrade_db.people_delta
                                                                                                                                                    場所"dbfs:/mnt/test-mnt/hmsdb_upgrade_db/people_delta"
                                                                                                                                                    として
                                                                                                                                                    select * from delta.`dbfs:/databricks-datasets/learning-spark-v2/people/people-10m.delta`limit 100;
                                                                                                                                                    外部HMSのソース・データ・ファイル形式と同様
                                                                                                                                                    1. UC外部テーブルを作成するためにSyncを実行する(ブログ
                                                                                                                                                    2. すべての依存関係が解決された後、HMSテーブルを削除し、データにアクセスできないようにする。
                                                                                                                                                    3. すべての依存関係が解決された後、マウントポイントをアンマウントする。
                                                                                                                                                    7外部マネージドDeltaCTASまたはディープクローン

                                                                                                                                                    4.注意 - 外部テーブルへの変換後、HMSテーブルが個別に削除されることを確認してください。HMSデータベース/スキーマがロケーションで定義されており、カスケード・オプションでデータベースがドロップされた場合、基礎となるデータは失われ、アップグレードされたUCテーブルはデータを失います。

                                                                                                                                                    クラウド・オブジェクト・ストレージを使用したHMSストレージ・フォーマット

                                                                                                                                                    元HMSテーブルタイプHMSテーブルタイプの説明HMSテーブルの例ターゲットUCテーブルタイプ対象UCデータファイルフォーマットアップグレード方法
                                                                                                                                                    8マネージド










                                                                                                                                                     

                                                                                                                                                    親データベースのロケーションは、クラウド・オブジェクトストアなどの外部パスに設定されている。 テーブルはlocation句なしで作成され、テーブル・データはそのデフォルト・データベース・パスの下に保存される。

                                                                                                                                                    %sql

                                                                                                                                                    hive_metastore.hmsdb_upgrade_dbが存在しない場合はデータベースを作成します。 location"s3://databricks-dkushari/hmsdb_upgrade_db/" ;

                                                                                                                                                    hive_metastore.hmsdb_upgrade_db.people_deltaが存在しない場合はテーブルを作成します。
                                                                                                                                                    として
                                                                                                                                                    select * from delta.`dbfs:/databricks-datasets/learning-spark-v2/people/people-10m.delta`limit 100;

                                                                                                                                                    エクスターン

                                                                                                                                                    アル

                                                                                                                                                    ソースデータのファイル形式
                                                                                                                                                    1. 同期を実行してUC外部テーブルを作成する
                                                                                                                                                    2. HMSマネージドをHMSエクスターナルに変換する。
                                                                                                                                                    3. すべての依存関係が解決された後、HMSテーブルを削除し、データにアクセスできないように する。
                                                                                                                                                    9マネージドマネージドDeltaCTASまたはディープクローン
                                                                                                                                                    10外部テーブルはlocation句とクラウド・オブジェクト・ストアを指定するパスで作成される。%sql

                                                                                                                                                    存在しなければテーブルを作成する hive_metastore.hmsdb_upgrade_db.people_delta
                                                                                                                                                    location"s3://databricks-dkushari/hmsdb_upgrade_db/people_delta"
                                                                                                                                                    として
                                                                                                                                                    select * from delta.`dbfs:/databricks-datasets/learning-spark-v2/people/people-10m.delta`limit 100;
                                                                                                                                                    外部ソースデータのファイル形式
                                                                                                                                                    1. UC外部テーブルを作成するためにSyncを実行する(ブログ
                                                                                                                                                    2. すべての依存関係が解決された後、HMSテーブルを削除し、データにアクセスできないようにする。
                                                                                                                                                    11外部マネージドDeltaCTASまたはディープクローン

                                                                                                                                                    アップグレードの例

                                                                                                                                                    このセクションでは、上記の各シナリオの例をDatabricks ノートブックに示します。

                                                                                                                                                    まとめ

                                                                                                                                                    このブログでは、Hiveメタストア テーブルをUnityカタログ メタストアにアップグレードする方法を紹介しました。 ノートブックを参照して、さまざまなアップグレードオプションをお試しください。 アップグレードプロセスの自動化を開始するには、デモセンターを参照することもできます。 Hive MetastoreテーブルのUnity Catalogへのアップグレードを自動化するには、このDatabricks Labリポジトリの使用をお勧めします。

                                                                                                                                                    今すぐテーブルをUnity Catalogにアップグレードして、統合されたガバナンス機能の恩恵を受けましょう。 UCへのアップグレード後、不要になったHiveメタストア スキーマとテーブルは削除できます。 外部テーブルを削除しても、クラウド・テナント上のデータ・ファイルは変更されません。 マネージドテーブルやマネージドテーブルを持つスキーマを削除する際には、(このブログで説明されているような)注意が必要です。

                                                                                                                                                    付録

                                                                                                                                                    最新の投稿を受信トレイで受け取る

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                                                                                                                                                    Databricks を選ぶ理由
                                                                                                                                                    • For App Developers
                                                                                                                                                    • エグゼクティブ向け
                                                                                                                                                    • スタートアップ向け
                                                                                                                                                    • レイクハウスアーキテクチャ
                                                                                                                                                    • Databricks AIリサーチ
                                                                                                                                                    導入事例
                                                                                                                                                    • 注目の導入事例
                                                                                                                                                    パートナー
                                                                                                                                                    • パートナー概要
                                                                                                                                                    • パートナープログラム
                                                                                                                                                    • パートナーを探す
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                                                                                                                                                    • クラウドプロバイダー
                                                                                                                                                    • パートナーソリューション
                                                                                                                                                    Databricks を選ぶ理由
                                                                                                                                                    • For App Developers
                                                                                                                                                    • エグゼクティブ向け
                                                                                                                                                    • スタートアップ向け
                                                                                                                                                    • レイクハウスアーキテクチャ
                                                                                                                                                    • Databricks AIリサーチ
                                                                                                                                                    導入事例
                                                                                                                                                    • 注目の導入事例
                                                                                                                                                    パートナー
                                                                                                                                                    • パートナー概要
                                                                                                                                                    • パートナープログラム
                                                                                                                                                    • パートナーを探す
                                                                                                                                                    • パートナースポットライト
                                                                                                                                                    • クラウドプロバイダー
                                                                                                                                                    • パートナーソリューション
                                                                                                                                                    製品
                                                                                                                                                    レイクハウスプラットフォーム
                                                                                                                                                    • プラットフォーム
                                                                                                                                                    • 共有
                                                                                                                                                    • データガバナンス
                                                                                                                                                    • 人工知能(AI)
                                                                                                                                                    • BI
                                                                                                                                                    • Database
                                                                                                                                                    • データ管理
                                                                                                                                                    • データウェアハウス
                                                                                                                                                    • データエンジニアリング
                                                                                                                                                    • ビジネス生産性
                                                                                                                                                    • アプリケーション開発
                                                                                                                                                    • セキュリティ
                                                                                                                                                    ご利用料金
                                                                                                                                                    • 料金設定の概要
                                                                                                                                                    • 料金計算ツール
                                                                                                                                                    オープンソース
                                                                                                                                                    統合とデータ
                                                                                                                                                    • マーケットプレイス
                                                                                                                                                    • IDE 統合
                                                                                                                                                    • パートナーコネクト
                                                                                                                                                    レイクハウスプラットフォーム
                                                                                                                                                    • プラットフォーム
                                                                                                                                                    • 共有
                                                                                                                                                    • データガバナンス
                                                                                                                                                    • 人工知能(AI)
                                                                                                                                                    • BI
                                                                                                                                                    • Database
                                                                                                                                                    • データ管理
                                                                                                                                                    • データウェアハウス
                                                                                                                                                    • データエンジニアリング
                                                                                                                                                    • ビジネス生産性
                                                                                                                                                    • アプリケーション開発
                                                                                                                                                    • セキュリティ
                                                                                                                                                    ご利用料金
                                                                                                                                                    • 料金設定の概要
                                                                                                                                                    • 料金計算ツール
                                                                                                                                                    統合とデータ
                                                                                                                                                    • マーケットプレイス
                                                                                                                                                    • IDE 統合
                                                                                                                                                    • パートナーコネクト
                                                                                                                                                    ソリューション
                                                                                                                                                    業種別
                                                                                                                                                    • 通信
                                                                                                                                                    • 金融サービス
                                                                                                                                                    • 医療・ライフサイエンス
                                                                                                                                                    • 製造
                                                                                                                                                    • メディア・エンタメ
                                                                                                                                                    • 官公庁・公共機関
                                                                                                                                                    • リテール・消費財
                                                                                                                                                    • 全て表示
                                                                                                                                                    クロスインダストリーソリューション
                                                                                                                                                    • AI エージェント
                                                                                                                                                    • AI ガバナンス
                                                                                                                                                    • サイバーセキュリティ
                                                                                                                                                    • マーケティング
                                                                                                                                                    データの移行
                                                                                                                                                    プロフェッショナルサービス
                                                                                                                                                    ソリューションアクセラレータ
                                                                                                                                                    業種別
                                                                                                                                                    • 通信
                                                                                                                                                    • 金融サービス
                                                                                                                                                    • 医療・ライフサイエンス
                                                                                                                                                    • 製造
                                                                                                                                                    • メディア・エンタメ
                                                                                                                                                    • 官公庁・公共機関
                                                                                                                                                    • リテール・消費財
                                                                                                                                                    • 全て表示
                                                                                                                                                    クロスインダストリーソリューション
                                                                                                                                                    • AI エージェント
                                                                                                                                                    • AI ガバナンス
                                                                                                                                                    • サイバーセキュリティ
                                                                                                                                                    • マーケティング
                                                                                                                                                    リソース
                                                                                                                                                    ドキュメント
                                                                                                                                                    カスタマーサポート
                                                                                                                                                    コミュニティ
                                                                                                                                                    トレーニング・認定試験
                                                                                                                                                    • トレーニング
                                                                                                                                                    • 認定
                                                                                                                                                    • 無料版
                                                                                                                                                    • 大学との連携
                                                                                                                                                    • Databricks アカデミー
                                                                                                                                                    イベント
                                                                                                                                                    • DATA+AI サミット
                                                                                                                                                    • Data+AI ワールドツアー
                                                                                                                                                    • AI Days
                                                                                                                                                    • イベントカレンダー
                                                                                                                                                    ブログ・ポッドキャスト
                                                                                                                                                    • Databricks ブログ
                                                                                                                                                    • AI ブログ
                                                                                                                                                    • Data Brew ポッドキャスト
                                                                                                                                                    • Data+AI のチャンピオンシリーズ
                                                                                                                                                    トレーニング・認定試験
                                                                                                                                                    • トレーニング
                                                                                                                                                    • 認定
                                                                                                                                                    • 無料版
                                                                                                                                                    • 大学との連携
                                                                                                                                                    • Databricks アカデミー
                                                                                                                                                    イベント
                                                                                                                                                    • DATA+AI サミット
                                                                                                                                                    • Data+AI ワールドツアー
                                                                                                                                                    • AI Days
                                                                                                                                                    • イベントカレンダー
                                                                                                                                                    ブログ・ポッドキャスト
                                                                                                                                                    • Databricks ブログ
                                                                                                                                                    • AI ブログ
                                                                                                                                                    • Data Brew ポッドキャスト
                                                                                                                                                    • Data+AI のチャンピオンシリーズ
                                                                                                                                                    企業情報
                                                                                                                                                    企業概要
                                                                                                                                                    • Databricks について
                                                                                                                                                    • 経営陣
                                                                                                                                                    • Databricks Ventures
                                                                                                                                                    • ご相談・お問い合わせ
                                                                                                                                                    採用情報
                                                                                                                                                    • 採用情報概要
                                                                                                                                                    • 求人情報
                                                                                                                                                    プレス・ニュース記事
                                                                                                                                                    • ニュースルーム
                                                                                                                                                    • 受賞歴と業界評価
                                                                                                                                                    セキュリティと信頼
                                                                                                                                                    企業概要
                                                                                                                                                    • Databricks について
                                                                                                                                                    • 経営陣
                                                                                                                                                    • Databricks Ventures
                                                                                                                                                    • ご相談・お問い合わせ
                                                                                                                                                    採用情報
                                                                                                                                                    • 採用情報概要
                                                                                                                                                    • 求人情報
                                                                                                                                                    プレス・ニュース記事
                                                                                                                                                    • ニュースルーム
                                                                                                                                                    • 受賞歴と業界評価
                                                                                                                                                    databricks logo

                                                                                                                                                    Databricks Inc.
                                                                                                                                                    160 Spear Street, 15th Floor
                                                                                                                                                    San Francisco, CA 94105
                                                                                                                                                    1-866-330-0121

                                                                                                                                                    採用情報

                                                                                                                                                    © Databricks 2026. All rights reserved. Apache, Apache Spark, Spark and the Spark logo are trademarks of the Apache Software Foundation.

                                                                                                                                                    • プライバシー通知
                                                                                                                                                    • |利用規約
                                                                                                                                                    • |現代奴隷法に関する声明
                                                                                                                                                    • |カリフォルニア州のプライバシー権利
                                                                                                                                                    • |プライバシー設定