Looker で Amazon Athena のデータを分析
Looker は、リアルタイムのビジネスアナリティクスの探索、分析、共有を支援するビジネスインテリジェンスおよびビッグデータ分析プラットフォームです。CData Connect AI と組み合わせると、ビジネスアプリケーション用にAmazon Athena のデータへ即座にクラウド間でアクセスできます。この記事では、Connect AI で Amazon Athena に接続し、Looker でAmazon Athena のデータに接続する方法を説明します。
CData Connect AI は、Amazon Athena 向けの純粋なクラウド間インターフェースを提供し、ネイティブにサポートされるデータベースにデータをレプリケートすることなく、Looker でリアルタイムのAmazon Athena のデータからレポートを作成できます。データを操作するアプリケーションを作成する際、Looker はデータを収集するための SQL クエリを生成します。最適化されたデータ処理機能を標準搭載しており、CData Connect AI はフィルタや JOIN などのサポート対象の SQL 操作を Amazon Athena へ直接送信し、サーバーサイド処理を活用して要求されたAmazon Athena のデータを迅速に返します。
Amazon Athena データ連携について
CData は、Amazon Athena のライブデータにアクセスし、統合するための最も簡単な方法を提供します。お客様は CData の接続機能を以下の目的で使用しています:
- IAM 認証情報、アクセスキー、インスタンスプロファイルなど、さまざまな方法で安全に認証できます。多様なセキュリティニーズに対応し、認証プロセスを簡素化します。
- 詳細なエラーメッセージにより、セットアップを効率化し、問題を迅速に解決できます。
- サーバーサイドでのクエリ実行により、パフォーマンスを向上させ、クライアントリソースへの負荷を最小限に抑えます。
ユーザーは、Tableau、Power BI、Excel などの分析ツールと Athena を統合し、お気に入りのツールから詳細な分析を行うことができます。
CData を使用した Amazon Athena のユニークなユースケースについては、ブログ記事をご覧ください:https://jp.cdata.com/blog/amazon-athena-use-cases
はじめに
Looker 用の Amazon Athena 接続を設定
Looker から Amazon Athena への接続は、CData Connect AI を通じて実現できます。Looker からAmazon Athena のデータを操作するには、まず Amazon Athena への接続を作成・設定します。
- Connect AI にログインして「Sources」をクリック、次に「 Add Connection」をクリック
- 接続を追加パネルから「Amazon Athena」を選択
-
Amazon Athena に接続するために必要な認証プロパティを入力します。
Amazon Athena 接続プロパティの取得・設定方法
それでは、早速Athena に接続していきましょう。
データに接続するには、以下の接続パラメータを指定します。
- DataSource:接続するAmazon Athena データソース。
- Database:接続するAmazon Athena データベース。
- AWSRegion:Amazon Athena データがホストされているリージョン。
- S3StagingDirectory:クエリの結果を保存するS3 フォルダ。
Database またはDataSource が設定されていない場合、CData 製品はAmazon Athena の利用可能なデータソースからすべてのデータベースのリスト化を試みます。そのため、両方のプロパティを設定することでCData 製品のパフォーマンスが向上します。
Amazon Athena の認証設定
CData 製品は幅広い認証オプションに対応しています。詳しくはヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してみてください。
AWS キーを取得
IAM ユーザーの認証情報を取得するには、以下のステップお試しください。
- IAM コンソールにサインインします。
- ナビゲーションペインでユーザーを選択します。
- ユーザーのアクセスキーを作成または管理するには、ユーザーを選択してからセキュリティ認証情報タブに移動します。
AWS ルートアカウントの資格情報を取得するには、以下のステップをお試しください。
- ルートアカウントの認証情報を使用してAWS 管理コンソールにサインインします。
- アカウント名または番号を選択します。
- 表示されたメニューでMy Security Credentials を選択します。
- ルートアカウントのアクセスキーを管理または作成するには、Continue to Security Credentials をクリックし、[Access Keys]セクションを展開します。
その他の認証オプションについては、ヘルプドキュメントの「Amazon Athena への認証」を参照してください。
- 「Save & Test」をクリック
-
Amazon Athena 接続の追加ページで「Permissions」タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します。
パーソナルアクセストークンの追加
REST API、OData API、または仮想 SQL Server を通じて Connect AI に接続する場合、パーソナルアクセストークン(PAT)を使用して Connect AI への接続を認証します。アクセスを細かく管理するため、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()をクリックして設定ページを開きます。
- 設定ページで「Access Tokens」セクションに移動し、「 Create PAT」をクリックします。
-
PAT に名前を付けて「Create」をクリックします。
- パーソナルアクセストークンは作成時にのみ表示されるため、必ずコピーして今後の使用に備えて安全に保管してください。
接続が設定され PAT が生成されたので、Looker からAmazon Athena のデータに接続する準備が整いました。
Looker で Amazon Athena に接続
以下の手順では、CData Connect AI から Looker に接続して新しい Amazon Athena データソースを作成する方法を説明します。
- Looker にログインします
- ナビゲーションペインで「Admin」を選択します。
- 「Database」カテゴリで「Connections」を選択します。
- Connections ページで「Add Connection」をクリックします。
- 接続設定を入力します:
- Name: モデルで使用する接続名。
- Dialect: Microsoft SQL Server 2017+ を選択します。
- SSH Server: 無効のままにします。
- Remote Host:Port: 最初のフィールドに tds.cdata.com、2 番目のフィールドに 14333 を入力します。
- Database: 接続したい CData Connect AI データソースの接続名を入力します(例:QuickBooksOnline1)。
- Username: CData Connect AI のユーザー名を入力します。これは CData Connect AI インターフェースの右上に表示されます。例:[email protected]
- Password: 設定ページで生成した PAT を入力します。
- ページ下部の「Test These Settings」をクリックして、CData Connect AI に接続できることを確認します。
- 「Add Connection」をクリックして接続を作成し、Connections ページに戻ります。
これで Looker で接続を使用できるようになりました。CData Connect AI アカウントから追加のデータソースに接続するには、上記のセットアップ手順を繰り返し、各データソースの Database の値を変更してください。
SQL Runner と Explore 機能を使用して Looker ビジュアライゼーションを作成
SQL Runner を使用して Looker でビジュアライゼーションを作成するには、以下の手順に従ってください:
- Looker インターフェースで、左側のナビゲーションペインから「Develop」>「SQL Runner」を選択します。
- SQL Runner インターフェースで、前の手順で作成した接続を選択します。
- 次に、テーブルの横にある歯車アイコンをクリックし、「Explore Table」を選択します。
- 次に、左側のメニューでテーブルからフィールドを選択し、「Run」をクリックします。これで、Visualization アコーディオンを展開すると、デフォルトで棒グラフが表示されます。
CData Connect AI を使用して Looker でAmazon Athena のデータのビジュアライゼーションを作成できました!
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