Azure Databricks でAcumatica のデータに接続してデータ処理を行う方法
Databricks は、Apache Spark によるデータ処理機能を提供するクラウドベースのサービスです。CData JDBC ドライバと組み合わせることで、Databricks を使用してリアルタイムAcumatica のデータのデータエンジニアリングとデータサイエンスを実行できます。この記事では、Azure で CData JDBC ドライバをホストし、Databricks からリアルタイムAcumatica のデータに接続してデータを処理する方法を説明します。
最適化されたデータ処理機能を組み込んだ CData JDBC ドライバは、リアルタイムAcumatica のデータとのインタラクションにおいて卓越したパフォーマンスを発揮します。Acumatica に対して複雑な SQL クエリを発行すると、ドライバーはフィルタや集計などのサポートされている SQL 操作を直接Acumaticaにプッシュし、サポートされていない操作(主に SQL 関数や JOIN 操作)は組み込みの SQL エンジンを使用してクライアント側で処理します。動的メタデータクエリ機能により、ネイティブのデータ型を使用してAcumatica のデータの操作・分析が可能です。
CData JDBC ドライバを Azure にインストール
Databricks でリアルタイムAcumatica のデータを操作するには、Azure Data Lake Storage(ADLS)を通じてドライバーをインストールします。(以前のバージョンの記事で説明していた DBFS を介した接続方法は非推奨となっていますが、廃止日は公開されていません。)
- JDBC JAR ファイルを任意の Blob コンテナにアップロードします(例:「databrickslibraries」ストレージアカウントの「jdbcjars」コンテナ)。
- ストレージアカウントから「セキュリティとネットワーク」を展開し、「アクセスキー」をクリックしてアカウントキーを取得します。使用するキーを表示してコピーしてください。
- コンテナに移動し、JAR を保存している特定のコンテナを開き、JDBC JAR ファイルのエントリを選択して JAR ファイルの URL を取得します。ファイルの詳細が開き、URL をクリップボードにコピーするボタンがあります。この値は以下のようになります(「blob」の部分はストレージアカウントの種類によって異なる場合があります):
https://databrickslibraries.blob.core.windows.net/jdbcjars/cdata.jdbc.salesforce.jar
- Databricks クラスターの「Configuration」タブで「Edit」ボタンをクリックし、「Advanced options」を展開します。そこで、以下の Spark オプション(JAR URL のドメイン名から派生)に、コピーしたアカウントキーを値として追加し、「Confirm」をクリックします:
spark.hadoop.fs.azure.account.key.databrickslibraries.blob.core.windows.net
- Databricks クラスターの「Libraries」タブで「Install new」をクリックし、ADLS オプションを選択します。ドライバー JAR の ABFSS URL(これも JAR URL のドメイン名から派生)を指定し、「Install」をクリックします。ABFSS URL は以下のようになります:
abfss://[email protected]/cdata.jdbc.salesforce.jar
Databricks からAcumaticaに接続
JAR ファイルがインストールされたら、Databricks でリアルタイムAcumatica のデータを操作する準備が整いました。まず、ワークスペースで新しいノートブックを作成します。ワークブックに名前を付け、言語として Python が選択されていることを確認し(デフォルトで選択されているはずです)、「Connect」をクリックして「General Compute」から JDBC ドライバーをインストールしたクラスターを選択します(デフォルトで選択されているはずです)。
Acumaticaへの接続を設定
JDBC ドライバのクラスを参照し、JDBC URL で使用する接続文字列を構築してAcumaticaに接続します。また、JDBC URL に RTK プロパティを設定する必要があります(Beta ドライバーを使用している場合を除く)。このプロパティの設定方法については、インストールに含まれるライセンスファイルを参照してください。
driver = "cdata.jdbc.acumatica.AcumaticaDriver" url = "jdbc:acumatica:RTK=5246...;Url = https://try.acumatica.com/ISV/;EndpointName=Default;EndpointVersion=24.200.001;User=user;Password=password;Company=CompanyName;"
組み込みの接続文字列デザイナー
JDBC URL の構築には、Acumatica JDBC Driver に組み込まれている接続文字列デザイナーを使用できます。JAR ファイルをダブルクリックするか、コマンドラインから JAR ファイルを実行してください。
java -jar cdata.jdbc.acumatica.jar
接続プロパティを入力し、接続文字列をクリップボードにコピーします。
Acumatica 接続プロパティの取得・設定方法
Acumatica への接続
Acumatica データソースに接続するには、次の接続プロパティを指定する必要があります。
- URL:(必須)Acumatica ERP インスタンスのベースURL。例:https://domain.acumatica.com/。
- Schema:(オプション)異なるデータを含む2つのスキーマがあります。デフォルトはREST で、Acumatica REST コントラクトベースのAPI を使用し、OData スキーマはAcumatica OData API を使用します。OData スキーマはAcumatica Generic Inquiries へのクエリに使用されます。
- Company:(一部必須)会社名またはテナント名に設定。Schema がOData に設定されている場合は必須です。
- EndpointVersion:(オプション)Web Services エンドポイントのバージョン。例:24.200.001。これはREST スキーマにのみ適用されます。
- EndpointName:(オプション)Web Services エンドポイントの名前。例:Default。これはREST スキーマにのみ適用されます。
Acumatica への認証
Acumatica データソースへの接続に使用できる認証方法は2つあります。Basic およびOAuth です。 Basic 認証では、AuthScheme をBasic に設定し、User とPassword をログイン資格情報に設定します。 OAuth 認証については、ヘルプドキュメントの「接続の確立」セクションにある「OAuth」を参照してください。
Acumatica のデータの読み込み
接続を設定したら、CData JDBC ドライバと接続情報を使用してAcumatica のデータをデータフレームとして読み込むことができます。
remote_table = spark.read.format ( "jdbc" ) \ .option ( "driver" , driver) \ .option ( "url" , url) \ .option ( "dbtable" , "Events") \ .load ()
Acumatica のデータの表示
読み込んだAcumatica のデータを display 関数で確認してみましょう。
display (remote_table.select ("Id"))
Azure Databricks でAcumatica のデータを分析
Databricks SparkSQL でデータを処理したい場合は、読み込んだデータを一時ビューとして登録します。
remote_table.createOrReplaceTempView ( "SAMPLE_VIEW" )
以下の SparkSQL で分析用のAcumatica のデータを取得できます。
result = spark.sql("SELECT Id, location_displayname FROM SAMPLE_VIEW")
Acumatica からのデータは、対象のノートブック内でのみ利用可能です。他のユーザーと共有したい場合は、テーブルとして保存してください。
remote_table.write.format ( "parquet" ) .saveAsTable ( "SAMPLE_TABLE" )
CData JDBC Driver for Acumatica の30日間の無償トライアルをダウンロードして、Azure Databricks でリアルタイムAcumatica のデータを活用してみてください。ご不明な点があれば、サポートチームまでお気軽にお問い合わせください。