CData Connect AI を使用して Databricks でリアルタイムの Airtable データに接続・クエリ

Mohsin Turki
Mohsin Turki
Technical Marketing Engineer
CData Connect AI を使用して、リアルタイムのAirtable のデータを Databricks に統合し、レプリケーションなしで直接クエリと分析を実現します。

Databricks は、データエンジニアリング、機械学習、アナリティクスを大規模に統合する AI クラウドネイティブプラットフォームです。 データウェアハウスのパフォーマンスとデータレイクの柔軟性を兼ね備えた強力なデータレイクハウスアーキテクチャを提供しています。 Databricks を CData Connect AI と統合すると、 複雑な ETL パイプラインやデータの複製を必要とせず、Airtable のデータ にリアルタイムでアクセスでき、 運用の効率化とインサイトまでの時間短縮を実現できます。

この記事では、CData Connect AI を使用して Databricks から Airtable へのセキュアなライブ接続を設定する方法を説明します。 設定が完了すると、標準 SQL を使用して Databricks ノートブックから直接Airtable のデータにアクセスでき、 データエコシステム全体でリアルタイム分析を統合できます。

概要

シンプルなステップの概要は以下のとおりです:

  1. ステップ 1 - 接続と設定: CData Connect AI で Airtable ソースへの接続を作成し、ユーザー権限を設定して、 Personal Access Token(PAT)を生成します。
  2. ステップ 2 - Databricks からクエリ: Databricks に CData JDBC ドライバーをインストールし、ノートブックに接続情報を設定して、 SQL クエリでリアルタイムのAirtable のデータにアクセスします。

前提条件

始める前に、以下を準備してください:

  1. アクティブな Airtable アカウント
  2. CData Connect AI アカウント。ログインまたは 無料トライアルにサインアップできます。
  3. Databricks アカウント。こちらからサインアップまたはログインできます。

ステップ 1:CData Connect AI で Airtable 接続を設定

1.1 Airtable への接続を追加

CData Connect AI は、利用可能なデータソースに接続するためのシンプルなポイント&クリックインターフェースを提供しています。

  1. Connect AI にログインし、左側の Sources をクリックして、 右上の Add Connection をクリック
  2. Add Connection パネルから 「Airtable」 を選択
  3. Airtable に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    Airtable への接続

    それでは、Airtable に接続していきましょう。CData 製品は、Airtable にテーブルとビューを要求します。 Schema プロパティ(オプション)を使用すると、表示されるテーブルおよびビューを特定のベースに制限できます。 特定のベースに制限したい場合は、このプロパティを使用するスキーマの名前に設定してください。(これはAirtable のBase 名に相当します。)

    すべてのAirtable Bases に加えて、DataModelInformation という名前の静的スキーマもご利用いただけます。 このスキーマでは、Bases、Tables、Users のような静的テーブルをクエリできます。 DisplayObjectIdsTrue に設定されている場合、Schema の値は名前ではなくAirtable Base id に設定する必要があります。

    Airtableへの認証

    続いて、認証方法を設定しましょう。個人用アクセストークンまたはOAuth PKCE のいずれかを使用してAirtable に認証できます。

    個人用アクセストークン

    個人用アクセストークンをまだ生成していない場合は、以下のステップで生成してみましょう。

    1. ユーザーアカウントにログインします
    2. "https://airtable.com/create/tokens" に移動します
    3. Create new token をクリックします
    4. Scopes で、Add a scope をクリックして以下の各スコープを追加します
      • data.records:read
      • data.records:write
      • schema.bases:read
    5. Access で、トークンにアクセス権を付与するすべてのワークスペースとベースを追加します
    6. Create token をクリックしてトークンを生成します。生成されたトークンは一度しか表示されませんので、必ずコピーして保存してください

    次に、以下の設定を行います。

    • AuthSchemePersonalAccessToken
    • Token:先ほど生成した個人用アクセストークンの値

    OAuth PKCE については、 href="/kb/help/" target="_blank">ヘルプドキュメントの「はじめに」をご確認ください。

  4. 右上の Save & Test をクリック
  5. Airtable Connection ページで Permissions タブに移動し、 お好みに応じてユーザーベースの権限を更新します。

1.2 Personal Access Token(PAT)を生成

REST API、OData API、または仮想 SQL Server 経由で Connect AI に接続する場合、 Personal Access Token(PAT)が Connect AI への接続認証に使用されます。PAT は、セキュアなトークンベースの認証として ログイン認証情報の代わりに機能します。アクセスの粒度を維持するため、 サービスごとに個別の PAT を作成することをお勧めします。

  1. Connect AI アプリの右上にある歯車アイコン()をクリックして Settings ページを開く
  2. Settings ページで Access Tokens セクションに移動し、 Create PAT をクリック
  3. PAT に名前を付けて Create をクリック
  4. 注意:Personal Access Token は作成時にのみ表示されるので、必ずコピーして安全な場所に保存してください。

ステップ 2:Databricks で Airtable データに接続・クエリ

以下の手順に従って、Databricks から Airtable への接続を確立します。 CData JDBC Driver for Connect AI をインストールし、JAR ファイルをクラスターに追加して、ノートブックを設定し、 SQL クエリでリアルタイムのAirtable のデータにアクセスします。

2.1 CData JDBC Driver for Connect AI をインストール

  1. CData Connect AI で、左側の Integrations ページをクリック。 JDBC または Databricks を検索し、Download をクリックして、 お使いの OS 用のインストーラーを選択します。
  2. ダウンロード後、インストーラーを実行して指示に従います:
    • Windows の場合:セットアップファイルを実行し、インストールウィザードに従います。
    • Mac/Linux の場合:アーカイブを解凍し、フォルダを /opt または /Applications に移動します。実行権限があることを確認してください。
  3. インストール後、インストールディレクトリで JAR ファイルを見つけます:
    • Windows:
      C:\Program Files\CData\CData JDBC Driver for Connect AI\lib\cdata.jdbc.connect.jar
    • Mac/Linux:
      /Applications/CData/CData JDBC Driver for Connect AI/lib/cdata.jdbc.connect.jar

2.2 Databricks に JAR ファイルをインストール

  1. Databricks にログイン。左側のナビゲーションペインで Compute をクリック。コンピュートクラスターを開始または作成します。
  2. 実行中のクラスターをクリックし、Libraries タブに移動して、右上の Install New をクリック。
  3. Install Library ダイアログで DBFS を選択し、 cdata.jdbc.connect.jar ファイルをドラッグ&ドロップ。Install をクリック。

2.3 Databricks ノートブックで Airtable データをクエリ

ノートブックスクリプト 1 - JDBC 接続を定義:

  1. 以下のスクリプトをノートブックセルに貼り付けます:
driver = "cdata.jdbc.connect.ConnectDriver"
url = "jdbc:connect:AuthScheme=Basic;User=your_username;Password=your_pat;URL=https://cloud.cdata.com/api/;DefaultCatalog=Your_Connection_Name;"
  1. 以下を置き換えます:
    • your_username - CData Connect AI のユーザー名
    • your_pat - CData Connect AI の Personal Access Token(PAT)
    • Your_Connection_Name - Sources ページの Connect AI データソース名
  2. スクリプトを実行します。

ノートブックスクリプト 2 -Airtable のデータから DataFrame を読み込み:

  1. 2 番目のスクリプト用に新しいセルを追加します。ノートブック右側のメニューから Add cell below をクリック。
  2. 以下のスクリプトを新しいセルに貼り付けます:
remote_table = spark.read.format("jdbc") \
  .option("driver", "cdata.jdbc.connect.ConnectDriver") \
  .option("url", "jdbc:connect:AuthScheme=Basic;User=your_username;Password=your_pat;URL=https://cloud.cdata.com/api/;DefaultCatalog=Your_Connection_Name;") \
  .option("dbtable", "YOUR_SCHEMA.YOUR_TABLE") \
  .load()
  1. 以下を置き換えます:
    • your_username - CData Connect AI のユーザー名
    • your_pat - CData Connect AI の Personal Access Token(PAT)
    • Your_Connection_Name - Sources ページの Connect AI データソース名
    • YOUR_SCHEMA.YOUR_TABLE - スキーマとテーブル名(例:Airtable.SampleTable_1
  2. スクリプトを実行します。

ノートブックスクリプト 3 - カラムをプレビュー:

  1. 同様に、3 番目のスクリプト用に新しいセルを追加します。
  2. 以下のスクリプトを新しいセルに貼り付けます:
display(remote_table.select("ColumnName1", "ColumnName2"))
  1. ColumnName1ColumnName2 を Airtable 構造の実際のカラム名に置き換えます(例:IdColumn1 など)。
  2. スクリプトを実行します。

これで、バックエンド API の複雑さを意識することなく、またAirtable のデータをレプリケーションすることなく、 Databricks ノートブック内で直接リアルタイムの Airtable のデータ を探索、結合、分析できるようになりました。


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