Databricksのコンピュートには複数のアクセスモードがありますが、Single Userモードは「1人のユーザー専用」で動作する最も柔軟なモードです。 ML開発・分散学習・低レベルSpark API（RDD / SparkContext）のすべてを利用できる唯一のモードであり、 Unity Catalog下では「アタッチしたユーザーの資格情報」でデータアクセスが制御されます。
この記事では、Single Userモードの実行アイデンティティの仕組み、UC下での権限境界、 MLワークロードとSQL実行パスの具体的な違いを整理し、試験で問われるポイントと実務設計の判断基準を解説します。
Single Userは、クラスタを1人のユーザーに専有させるアクセスモードです。 クラスタ作成時に「Single User」を選択し、対象ユーザーを指定すると、そのユーザー以外はクラスタにアタッチできません。 ノートブックの同時利用ができないため、チーム共有には向きませんが、以下の点で他のモードにはない優位性があります。
Single Userモードの最も重要な特性は「実行アイデンティティ」です。 このモードでは、クラスタ上で実行されるすべてのコード（SQL / Python / Scala / R）が、 アタッチされたユーザーの資格情報（credential）で実行されます。
具体的には、以下のような動作になります。
| 操作 | 使用されるアイデンティティ | 影響 |
|---|---|---|
| ノートブックからUCテーブルにSELECT | アタッチしたユーザー | そのユーザーへのGRANTが必要 |
| ノートブックからクラウドストレージを直接読み取り | アタッチしたユーザー（External Location経由） | READ_FILES権限が必要 |
| ジョブとして実行 | ジョブオーナー（≠ クラスタ指定ユーザーの場合あり） | ジョブオーナーのGRANTが必要 |
| DLTパイプライン | パイプラインオーナー | DLTはSingle User専用クラスタを内部で起動 |
この「誰の権限でアクセスするか」を正確に理解することが、試験でも実務でも重要です。 特にジョブ実行時は、クラスタにアタッチされたユーザーではなくジョブオーナーの権限が使われるため、 「ノートブックでは読めたテーブルがジョブにすると読めない」というトラブルの原因になります。
Unity Catalog（UC）環境では、Single Userモードはデータガバナンスの最小単位として機能します。 UCが有効なワークスペースでは、データアクセスは必ずUCの権限モデル（GRANT / DENY）を通過します。
権限境界を理解するための重要ポイントは以下の通りです。
Single Userクラスタ上でMLワークロードを実行する場合と、SQLを実行する場合では、 内部的な処理パスが大きく異なります。この違いを以下の比較表で整理します。
| 項目 | MLワークロード（Python / DBR ML） | SQL実行（ノートブックSQL / Spark SQL API） |
|---|---|---|
| 実行エンジン | Sparkドライバ上のPythonプロセス + Sparkワーカー | Spark SQLエンジン（Catalyst → Photon） |
| Photon高速化 | 非対応（Pandas UDF等はPythonプロセスで実行） | 対応（Photon有効クラスタの場合） |
| UC権限チェック | テーブル読み書き時にチェック | クエリ解析時にチェック |
| 分散処理 | Horovod / TorchDistributor / Spark ML Pipeline | Sparkの標準並列処理 |
| ライブラリ制限 | なし（pip install自由） | なし（UDF定義も可能） |
| GPU利用 | 対応（GPUクラスタ選択時） | 非対応（GPU活用されない） |
| MLflow連携 | 自動ログ対応（autolog） | 手動で記録する必要あり |
Databricksで「SQLを実行する」場合、Single Userクラスタ上でSQLを実行する方法と、 Databricks SQL Warehouse（Serverless / Pro / Classic）を使う方法の2つがあります。 両者の違いを整理します。
| 比較項目 | Single UserクラスタでのSQL | SQL Warehouse |
|---|---|---|
| コンピュートリソース | ユーザー専有クラスタ | 共有型のSQL最適化エンジン |
| Photon | Photon有効クラスタのみ | 標準搭載 |
| Python / Scala混在 | 可能 | 不可（SQL専用） |
| コスト特性 | クラスタ起動中は常に課金 | Serverlessなら自動停止・按分課金 |
| 実行アイデンティティ | アタッチユーザー | クエリ実行ユーザー |
| BI接続（JDBC/ODBC） | 非推奨 | 推奨 |
試験では「ETLパイプラインでPythonとSQLを混在させたい場合はどのコンピュートを使うべきか」 という形で問われます。答えはSingle Userクラスタ（またはJob Cluster）であり、SQL WarehouseではPythonが使えません。
Delta Live Tables（DLT）パイプラインは、内部でSingle User相当のクラスタを自動的に起動します。 ユーザーがクラスタを明示的に構成する必要はなく、DLTランタイムが適切な設定を行います。 この場合の実行アイデンティティはパイプラインオーナーです。
ジョブクラスタ（Job Cluster）も通常はSingle Userモードで作成されます。 ジョブ定義時に「Single User」を指定し、ジョブオーナーの権限でデータにアクセスします。 All-Purpose Clusterとは異なり、ジョブ終了後に自動的にクラスタが破棄されるため、コスト効率が高くなります。
Single Userモードを実務で使う際のベストプラクティスは以下の通りです。
Single Userモードに関する出題は、Data Engineer Associate / ML Associate / ML Professionalで頻出です。 主な出題パターンは以下の通りです。
ML Associate / ML Professional
問題 1
データサイエンティストがDatabricksノートブックでPyTorchを使った分散学習を行いたい。Unity Catalogが有効な環境で最も適切なクラスタ構成はどれか。
正解: B
PyTorchの分散学習にはDBR MLランタイムとTorchDistributorが必要であり、これらはSingle Userモードでのみサポートされます。SharedモードではMLランタイムが選択できず、SQL WarehouseはSQL専用です。No Isolation SharedモードはUCが有効な環境では使用できません。
Single UserモードでUnity Catalogの権限チェックはどのように行われますか？
クラスタにアタッチしたユーザーの資格情報（credential）がすべてのデータアクセスに使用されます。ノートブックからUCテーブルへSELECTを発行すると、そのユーザーに対するGRANT有無がチェックされ、権限がなければAccessDeniedになります。ジョブとして実行する場合はジョブオーナーの資格情報が使われるため、開発者とジョブオーナーで見えるデータが異なる点に注意が必要です。
Single UserクラスタでMLライブラリ（scikit-learn, TensorFlowなど）を使うことはできますか？
はい。Single Userモードは唯一MLランタイム（DBR ML）を完全サポートするアクセスモードです。scikit-learn、TensorFlow、PyTorch、Hugging Faceなどのライブラリに加え、分散学習（Horovod / TorchDistributor）もSingle Userでのみ利用できます。SharedモードではMLランタイム自体が選択できないため、ML系ワークロードにはSingle Userが必須です。
Single UserモードとSharedモードのどちらを選ぶべきですか？
判断軸は「ML/分散学習/カスタムUDFが必要か」と「コスト効率を優先するか」の2つです。ML開発や低レベルAPI（RDD, SparkContext）が必要ならSingle User一択です。ETLやSQLベースの分析で複数人が同じクラスタを共有してコストを抑えたい場合はSharedが適します。試験ではこの使い分けが頻出です。
NicheeLab編集部
データエンジニアリング・クラウド資格の専門家。Databricks・Snowflake等の認定資格を保有し、実務経験に基づいた問題作成・解説を行っています。NicheeLab運営。
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