Azure Databricks でAha 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Aha 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Aha 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Aha 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。Aha 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Aha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Aha 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Aha 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Aha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Aha 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)。
Aha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Aha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.api.APIDriver" url = "jdbc:api:RTK=5246...;Profile=C:\profiles\aha.apip;ProfileSettings='Domain=acmeinc';Authscheme=OAuth;OAuthClientId=your_client_id;OAuthClientSecret=your_client_secret;CallbackUrl=your_callback_url;"
組み込みの接続文字列デザイナー
JDBC URL の構築には、Aha 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.api.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。
まず、Profile 接続プロパティをディスク上のAha! プロファイルの場所に設定します(例:C:\profiles\aha.apip)。次に、ProfileSettings 接続プロパティをAha! の接続文字列に設定します(以下を参照)。
Aha! API プロファイル設定
Aha! API はOAuth ベースの認証を使用します。
まず、Aha! でOAuth アプリを登録する必要があります。これはAha! アカウントの「Settings」>「Personal」>「Developer」>「OAuth Applications」から行えます。また、Aha アカウントのドメイン名にあるDomain を設定します。例えば、Aha アカウントがacmeinc.aha.io の場合、Domain は「acmeinc」となります。
以下の項目を接続文字列に設定すると、接続できるようになります。
- AuthScheme:OAuth に設定します。
- InitiateOAuth:GETANDREFRESH に設定します。InitiateOAuth を使用して、OAuthAccessToken を取得するプロセスを管理できます。
- OAuthClientId:アプリ設定で指定されたclient_id に設定します。
- OAuthClientSecret:アプリ設定で指定されたclient_secret に設定します。
- CallbackURL:アプリ設定で指定したRedirect URI に設定します。
- Domain:ProfileSettings でAha ドメインに設定します。
Aha 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Aha 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" , "Ideas") \ .load ()
Aha のデータの表示
読み込んだAha 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Aha 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Aha のデータを取得できます。
result = spark.sql("SELECT Id, Name FROM SAMPLE_VIEW WHERE AssignedToUserId = 'my_user_id'")
Aha 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 API Driver for JDBC 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Aha 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。