Databricks Unity Catalogとの統合

企業が Lakehouse アーキテクチャの下で増大するデータ資産をますます管理するようになると、クロスプラットフォーム、高性能、かつガバナンスされたデータアクセス機能への需要がより緊急になります。次世代リアルタイム分析データベースである Apache Doris は、Databricks Unity Catalog との深い統合を実現し、企業が統一されたガバナンスフレームワークの下で Databricks によって管理されるデータレイクに直接アクセスし効率的にクエリを実行できるようにし、シームレスなデータ接続を実現しました。

このドキュメントを通じて、以下について深く理解できます：

• Databricks 環境セットアップ：Databricks で External Locations、Catalogs、および Iceberg テーブルを作成する方法、および関連する権限設定

• Doris の Unity Catalog への接続：Doris を Databricks Unity Catalog に接続し、Iceberg テーブルにアクセスする方法

注意：この機能には Doris バージョン 3.1.3 以上が必要です。

Databricks 環境セットアップ

External Location の作成

Unity Catalog では、External Location はクラウドオブジェクトストレージのパスを Storage Credentials と関連付けるセキュアオブジェクトです。External Locations は外部アクセスをサポートし、Unity Catalog は Credential Vending 機能を通じて外部システムに短期間の認証情報を発行し、外部システムがこれらのパスにアクセスできるようにします。

このドキュメントでは AWS Quickstart を使用して AWS S3 で External Location を作成します。

作成後、External Catalog とその対応する Credential を確認できます：

Catalog の作成

インターフェースで Create Catalog オプションをクリックします。

Catalog 名を入力します。Use default storage のチェックを外し、先ほど作成した External Location を選択します。

External Use Schema 権限の有効化

新しく作成した Catalog → Permissions → Grant をクリックします：

All account users を選択し、EXTERNAL USE SCHEMA オプションにチェックを入れます。

Iceberg テーブルの作成とデータの挿入

Databricks SQL Editor で以下の SQL を実行し、Iceberg テーブルを作成してデータを挿入します：

CREATE TABLE `my-unity-catalog`.default.iceberg_table (
  id int,
  name string
) USING iceberg;

INSERT INTO `my-unity-catalog`.default.iceberg_table VALUES(1, "jack");

アクセストークンの取得

右上角のユーザーアバターをクリックし、Settingsページに移動して、User → Developerの下にあるAccess tokensを選択します。DorisをUnity Catalogに接続する際の後続の使用のために新しいTokenを作成します。Tokenはdapi4f...の形式の文字列です。

DorisのUnity Catalogへの接続

カタログの作成

-- Use oauth2 credential and vended credentials
CREATE CATALOG dbx_unity_catalog PROPERTIES (
  "uri" = "https://dbc-xx.cloud.databricks.com:443/api/2.1/unity-catalog/iceberg-rest/",
  "type" = "iceberg",
  "warehouse" = "my-unity-catalog",
  "iceberg.catalog.type" = "rest",
  "iceberg.rest.security.type" = "oauth2",
  "iceberg.rest.oauth2.credential" = "clientid:clientsecret",
  "iceberg.rest.oauth2.server-uri" = "https://dbc-xx.cloud.databricks.com:443/oidc/v1/token",
  "iceberg.rest.oauth2.scope" = "all-apis",
  "iceberg.rest.vended-credentials-enabled" = "true"
);

-- Use PAT and vended credentials
CREATE CATALOG dbx_unity_catalog PROPERTIES (
  "uri" = "https://<dbc-account>.cloud.databricks.com/api/2.1/unity-catalog/iceberg-rest/",
  "type" = "iceberg",
  "warehouse" = "my-unity-catalog",
  "iceberg.catalog.type" = "rest",
  "iceberg.rest.security.type" = "oauth2",
  "iceberg.rest.oauth2.token" = "<token>",
  "iceberg.rest.vended-credentials-enabled" = "true"
);

-- Use oauth2 credential and static ak/sk for accessing aws s3
CREATE CATALOG dbx_unity_catalog PROPERTIES (
  "uri" = "https://dbc-xx.cloud.databricks.com:443/api/2.1/unity-catalog/iceberg-rest/",
  "type" = "iceberg",
  "warehouse" = "my-unity-catalog",
  "iceberg.catalog.type" = "rest",
  "iceberg.rest.security.type" = "oauth2",
  "iceberg.rest.oauth2.credential" = "clientid:clientsecret",
  "iceberg.rest.oauth2.server-uri" = "https://dbc-xx.cloud.databricks.com:443/oidc/v1/token",
  "iceberg.rest.oauth2.scope" = "all-apis",
  "s3.endpoint" = "https://s3.<region>.amazonaws.com",
  "s3.access_key" = "<ak>",
  "s3.secret_key" = "<sk>",
  "s3.region" = "<region>"
);

Catalogへのアクセス

作成後、Unity Catalogに保存されたIcebergテーブルにアクセスできるようになります：

mysql> USE dbx_unity_catalog.`default`;
Database changed

mysql> SELECT * FROM iceberg_table;
+------+------+
| id   | name |
+------+------+
|    1 | jack |
+------+------+
1 row in set (3.32 sec)

Iceberg テーブルの管理

Unity Catalog 内の Iceberg テーブルを Doris を通じて直接作成、管理、書き込みすることもできます：

-- Write to existing table in Unity Catalog
INSERT INTO iceberg_table VALUES(2, "mary");

-- Create a partitioned table
CREATE TABLE partition_table (
  `ts` DATETIME COMMENT 'ts',
  `col1` BOOLEAN COMMENT 'col1',
  `pt1` STRING COMMENT 'pt1',
  `pt2` STRING COMMENT 'pt2'
)
PARTITION BY LIST (day(ts), pt1, pt2) ();

-- Insert data
INSERT INTO partition_table VALUES("2025-11-12", true, "foo", "bar");

-- View table partition information
SELECT * FROM partition_table$partitions\G
*************************** 1. row ***************************
                    partition: {"ts_day":"2025-11-12", "pt1":"foo", "pt2":"bar"}
                      spec_id: 0
                 record_count: 1
                   file_count: 1
total_data_file_size_in_bytes: 2552
 position_delete_record_count: 0
   position_delete_file_count: 0
 equality_delete_record_count: 0
   equality_delete_file_count: 0
              last_updated_at: 2025-11-18 15:20:45.964000
     last_updated_snapshot_id: 9024874735105617773

まとめ

Databricks Unity Catalogとの深い統合を通じて、Apache Dorisは企業が統一されたガバナンスフレームワークの下で、より高いパフォーマンスとより低いコストでデータレイク内の中核資産にアクセスし分析することを可能にします。この機能は、Lakehouseアーキテクチャの全体的な一貫性を向上させるだけでなく、リアルタイム分析、インタラクティブクエリ、およびAIシナリオに新しい可能性をもたらします。データチーム、分析エンジニア、プラットフォームアーキテクトのいずれであっても、既存のデータレイク基盤の上により機敏で知的なデータアプリケーションを構築するためにDorisを活用できます。