Databricksのデータ連携を、
ノーコードで自動化

Delta Tableの読み取りやSQL実行に加え、レコードの新規挿入や更新(Upsert)、条件指定での削除にも対応します。手組みのバッチ処理によるデータ同期の保守が不要になります。

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PassworkでDatabricksとできること

read

テーブル取得/SQL直接実行

IN/LIKE/IS NULL等の演算子に対応した汎用SELECTに加え、SELECT/WITH/SHOW等のSQLを直接実行できます(DML系クエリは拒否されます)。

create

Delta Tableへのレコード挿入

入力データをマッピングしてDelta TableへINSERTでき、autoCreateTable=trueでテーブル・列を自動作成できます。

update

レコード更新・Upsert(MERGE)

キー列でMERGEし、Upsertは一致時UPDATE・不一致時INSERT、更新のみの場合はMATCHEDの行だけをUPDATEします。

delete

条件指定によるレコード削除

schema・table・deleteConditionsで指定した条件式に一致する行をDELETEします。空条件での実行はエラーとなり、全件削除を安全弁で防止します。

Databricks連携の構成例がわかる資料

Databricks連携の構成例がわかる資料

Databricks連携の代表的な構成例や、Passworkが対応するコネクタの一覧をまとめた資料を無料でダウンロードいただけます。導入をご検討中の方は、まずはこちらをご覧ください。

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よくある質問

IN/LIKE/IS NULL等の演算子に対応した汎用SELECTに加え、SELECT/WITH/SHOW等のSQLを直接実行して取得できます(DML系クエリは拒否)。

はい。Delta Tableへのレコード挿入(テーブル自動作成対応)に加え、MERGEによるUpsertや条件指定でのレコード削除にも対応します。

はい。日次・週次・月次など任意の間隔でスケジュールを設定し、フローを自動実行できます。実行結果は履歴画面からいつでも確認できます。

deleteConditionsが空条件での実行はエラーとなるため、条件を指定しない誤操作による全件削除を防止できます。

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