CData Connect AI を使用して Databricks でリアルタイムの API データに接続・クエリ
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、API 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 API 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API 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:
- ステップ 1 - 接続と設定: CData Connect AI で API 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。
- 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API 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:
- アクティブな API アカウント
- 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。
- 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 API 接続を設定
1.1 your API 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。
- 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
- Add Connection パネルから 「API」 を選択
-
your API に接続するために必要な認証プロパティを入力します。
To connect to your API, configure the following properties on the Global Settings page:
- In Authentication, select the Type and fill in the required properties
- In Headers, add the required HTTP headers for your API
- In Pagination, select the Type and fill in the required properties
After the configuring the global settings, navigate to the Tables to add tables. For each table you wish to add:
- Click "+ Add"
- Set the Name for the table
- Set Request URL to the API endpoint you wish to work with
- (Optional) In Parameters, add the required URL Parameters for your API endpoint
- (Optional) In Headers, add the required HTTP headers for the API endpoint
- In Table Data click " Configure"
- Review the response from the API and click "Next"
- Select which element to use as the Repeated Elements and which elements to use as Columns and click "Next"
- Preview the tabular model of the API response and click "Confirm"
- 右上の Save & Test をクリック
-
your API 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。
- 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
- Settings ページで Access Tokens セクションに移動し、 Create PAT をクリック
-
PAT に名前を付けて Create をクリック
- 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 your API データに接続・クエリ
以下の手順に従って、Databricks から your API 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API 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
- 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。
-
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。
-
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
- Windows:
2.2 Databricks に JAR ファイルをインストール
-
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。
-
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。
-
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 your API 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:
- 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;"
- 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
- スクリプトを実行します。
ノートブックスクリプト 2 -API のデータから DataFrame を読み込み:
- 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。
- 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()
- 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:API.posts)
- 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:
- 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。
- 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"))
- ColumnName1 と ColumnName2 を your API 構造の実際のカラム名に置き換えます(例:title、body など)。
- 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API 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 API 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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