ワークスペース APIs でダッシュボードを管理する

このチュートリアルでは、 Lakeview API とワークスペース APIを使用してダッシュボードを管理する方法を示します。各ステップには、サンプルの要求と応答、および API ツールとプロパティを一緒に使用する方法の説明が含まれています。各ステップは、単独で参照できます。すべてのステップを順番に実行すると、完全なワークフローがガイドされます。

注：

このワークフローは、ワークスペース API を呼び出して、 AI/BI ダッシュボードを汎用ワークスペースオブジェクトとして取得します。 AI/BI ダッシュボードは、以前は Lakeview ダッシュボードと呼ばれていました。 Lakeview API は、その名前を引き続き保持します。

前提条件

ワークスペースに接続するには、個人アクセストークンが必要です。「Databricksパーソナルアクセストークン認証」を参照してください。
アクセスするワークスペースのワークスペース ID が必要です。ワークスペースインスタンス名、URL、IDを参照してください
Databricks REST API リファレンスに精通していること。

ステップ 1: ワークスペースディレクトリを探索する

ワークスペースリストAPI GET /api/2.0/workspace/list ワークスペースのディレクトリ構造を調べることができます。たとえば、現在のワークスペース内のすべてのファイルとディレクトリのリストを取得できます。

次の例では、リクエストの path プロパティは、ユーザーのホームフォルダーに格納されている examples_folder という名前のフォルダーを指しています。ユーザー名はパス first.last@example.comで指定されます。

応答は、フォルダーにテキストファイル、ディレクトリ、AI/BI ダッシュボードが含まれていることを示しています。

GET /api/2.0/workspace/list

Query Parameters:
{
"path": "/Users/first.last@example.com/examples_folder"
}

Response:
{
  "objects": [
    {
      "object_type": "FILE",
      "path": "/Users/first.last@example.com/examples_folder/myfile.txt",
      "created_at": 1706822278103,
      "modified_at": 1706822278103,
      "object_id": 3976707922053539,
      "resource_id": "3976707922053539"
  },
  {
      "object_type": "DIRECTORY",
      "path": "/Users/first.last@example.com/examples_folder/another_folder",
      "object_id": 2514959868792596,
      "resource_id": "2514959868792596"
  },
  {
      "object_type": "DASHBOARD",
      "path": "/Users/first.last@example.com/examples_folder/mydashboard.lvdash.json",
      "object_id": 7944020886653361,
      "resource_id": "01eec14769f616949d7a44244a53ed10"
    }
  ]
}

ステップ 2: ダッシュボードをエクスポートする

ワークスペース Export API GET /api/2.0/workspace/export ダッシュボードの内容をファイルとしてエクスポートできます。 AI/BI dashboards ファイルには、ダッシュボードのドラフトバージョンが反映されます。次の例の応答は、最小限のダッシュボード定義の内容を示しています。シリアル化の詳細を調べて理解するには、独自のダッシュボードの一部をエクスポートしてみてください。

エクスポートしたファイルをダウンロードする

次の例は、API を使用してダッシュボードファイルをダウンロードする方法を示しています。

この例の "path" プロパティは、AI/BI ダッシュボードのファイルタイプ拡張子 lvdash.jsonで終わります。ワークスペースに表示されるファイル名は、その拡張子の前にあります。この場合は、 mydashboardです。

さらに、この要求の "direct_download" プロパティは true に設定されているため、応答はエクスポートされたファイル自体であり、 "format" プロパティは "AUTO"に設定されます。

注：

応答の pages プロパティに示されている "displayName" プロパティは、ワークスペースに表示されるダッシュボードの名前を反映していません。

GET /api/2.0/workspace/export

Query parameters:
{
  "path": "/Users/first.last@example.com/examples_folder/mydashboard.lvdash.json",
  "direct_download": true,
  "format": "AUTO"
}

Response:
{
  "pages": [
    {
      "name": "880de22a",
      "displayName": "New Page"
    }
  ]
}

エクスポートされたファイルをエンコードする

次のコードは、 "direct_download" プロパティが false に設定されている応答の例を示しています。応答には、base64 でエンコードされた文字列としてコンテンツが含まれます。

GET /api/2.0/workspace/export

Query parameters:
{
    "path": "/Users/first.last@example.com/examples_folder/mydashboard.lvdash.json",
    "direct_download": false
}

Response:
{
    "content": "IORd/DYYsCNElspwM9XBZS/i5Z9dYgW5SkLpKJs48dR5p5KkIW8OmEHU8lx6CZotiCDS9hkppQG=",
    "file_type": "lvdash.json"
}

ステップ 3: ダッシュボードをインポートする

ワークスペースインポートAPIPOST /api/2.0/workspace/importを使用して、ドラフトダッシュボードをワークスペースにインポートできます。たとえば、前の例のようにエンコードされたファイルをエクスポートした後、そのダッシュボードを新しいワークスペースにインポートできます。

インポートを AI/BI ダッシュボードとして認識するには、次の 2 つのパラメーターを設定する必要があります。

"format": "AUTO" - この設定により、システムはアセットタイプを自動的に検出できます。
"path": ".lvdash" で終わるファイルパスを含める必要があります。JSON".

重要

これらの設定が正しく構成されていない場合、インポートは成功する可能性がありますが、ダッシュボードは通常のファイルのように扱われます。

次の例は、適切に設定されたインポート要求を示しています。

POST /api/2.0/workspace/import

Request body parameters:
{
        "path": "/Users/first.last@example.com/examples_folder/myseconddashboard.lvdash.json",
        "content": "IORd/DYYsCNElspwM9XBZS/i5Z9dYgW5SkLpKJs48dR5p5KkIW8OmEHU8lx6CZotiCDS9hkppQG=",
        "format": "AUTO"
}

Response:
{}

ステップ 4: インポート時に上書きする (オプション)

同じ API 要求を再発行しようとすると、次のエラーが発生します。

{
        "error_code": "RESOURCE_ALREADY_EXISTS",
        "message": "Path (/Users/first.last@example.com/examples_folder/myseconddashboard.lvdash.json) already exists."
}

代わりに重複する要求を上書きする場合は、次の例のように "overwrite" プロパティを true に設定します。

POST /api/2.0/workspace/import

Request body parameters:
{
        "path": /Users/first.last@example.com/examples_folder/myseconddashboard.lvdash.json",
        "content": "IORd/DYYsCNElspwM9XBZS/i5Z9dYgW5SkLpKJs48dR5p5KkIW8OmEHU8lx6CZotiCDS9hkppQG=",
        "format": "AUTO",
        "overwrite": true
}

Response:
{}

ステップ 5: メタデータを取得する

AI/BI ダッシュボードを含む任意のワークスペースオブジェクトのメタデータを取得できます。「GET /api/2.0/ワークスペース/get-status」を参照してください。

次の例は、前の例からインポートされたダッシュボードに対する get-status 要求を示しています。応答には、ファイルが "DASHBOARD"として正常にインポートされたことを確認する詳細が含まれます。また、Lakeview API で識別子として使用できる "resource_id" プロパティで構成されています。

GET /api/2.0/workspace/get-status

Query parameters:
{
        "path": "/Users/first.last@example.com/examples_folder/myseconddashboard.lvdash.json"
}

Response:
{
        "object_type": "DASHBOARD",
        "path": "/Users/first.last@example.com/examples_folder/myseconddashboard.lvdash.json",
        "object_id": 7616304051637820,
        "resource_id": "9c1fbf4ad3449be67d6cb64c8acc730b"
}

ステップ 6: ダッシュボードを公開する

前の例では、ワークスペース APIを使用して、 AI/BI ダッシュボードを汎用ワークスペースオブジェクトとして操作できるようにしました。次の例では、Lakeview API を使用して、AI/BI ダッシュボードに固有の公開操作を実行します。 POST /api/2.0/Lakeview/dashboards/{dashboard_id}/published を参照してください。

API エンドポイントへのパスには、前の例で返された "resource_id" プロパティが含まれます。 request パラメーターでは、 "embed_credentials" が true に設定されているため、発行元の資格情報がダッシュボードに埋め込まれます。この場合、発行元は、承認された API 要求を行っているユーザーです。パブリッシャーは、異なるユーザーの認証情報を埋め込むことはできません。「ダッシュボードの公開」を参照して、資格情報の 埋め込み 設定のしくみを確認してください。

"warehouse_id" プロパティは、公開されたダッシュボードに使用するウェアハウスを設定します。指定した場合、このプロパティは、ドラフトダッシュボードに指定されたウェアハウス (存在する場合) を上書きします。

POST /api/2.0/lakeview/dashboards/9c1fbf4ad3449be67d6cb64c8acc730b/published

Request parameters
{
  "embed_credentials": true,
  "warehouse_id": "1234567890ABCD12"
}

Response:
{}

公開されたダッシュボードは、コマンドが完了すると、ブラウザからアクセスできます。次の例は、公開されたダッシュボードへのリンクを作成する方法を示しています。

https://<deployment-url>/dashboardsv3/<resource_id>/published

一意のリンクを作成するには:

<deployment-url> を実際のデプロイ URL に置き換えます。このリンクは、Databricks ワークスペースのホームページを表示しているときにブラウザーのアドレスバーに表示されるアドレスです。
<resource_id> を、メタデータの取得で特定した "resource_id" プロパティの値に置き換えます。

ステップ 7: ダッシュボードを削除する

ダッシュボードを削除するには、ワークスペース APIを使用します。「POST /api/2.0/ワークスペース/delete」を参照してください。

重要

これは物理的な削除です。コマンドが完了すると、ダッシュボードは完全に削除されます。

次の例では、前の手順で作成したファイルへのパスが要求に含まれています。

POST /api/2.0/workspace/delete

Query parameters:
{
        "path": "/Users/first.last@example.com/examples_folder/myseconddashboard.lvdash.json"
}

Response:
{}

次のステップ

ダッシュボードの詳細については、「ダッシュボード」を参照してください。
REST API の詳細については、「 Databricks REST API リファレンス」を参照してください。