CData Connect AI を使用して Databricks でリアルタイムの BigCommerce 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BigCommerce 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、BigCommerce 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 BigCommerce 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BigCommerce 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 BigCommerce 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BigCommerce 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 BigCommerce 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 BigCommerce 接続を設定

1.1 BigCommerce 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 「BigCommerce」 を選択
  3. BigCommerce に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    BigCommerce 認証は標準のOAuth フローに基づいています。

    Store ID の取得

    BigCommerce Store に接続するには、StoreId が必要です。Store Id を確認するには、以下の手順に従ってください。

    1. BigCommerce アカウントにログインします。
    2. ホームページから「Advanced Settings」->「API Accounts」 を選択します。
    3. 「Create API Account」->「Create V2/V3 API Token」をクリックします。
    4. 画面にAPI Path という名前のテキストボックスが表示されます。
    5. テキストボックス内に、次の構造のURL が表示されます：https://api.bigcommerce.com/stores/{Store Id}/v3。
    6. 上記で示したように、Store Id は'stores/' と'/v3' パスパラメータの間にあります。
    7. Store Id を取得したら、「キャンセル」 をクリックするか、まだ持っていない場合はAPI Account の作成に進むことができます。

    パーソナルアクセストークンの取得

    加えて、自分のデータをテストおよびアクセスするには、個人用トークンを取得する必要があります。個人用トークンを取得する方法は次のとおりです。

    1. BigCommerce アカウントにログインします。
    2. ホームページから「Advanced Settings」->「API Accounts」 を選択します。
    3. 「Create API Account」->「Create V2/V3 API Token」をクリックします。
    4. アカウント名を入力します。
    5. 作成するAPI Account の「OAuth Scopes」を選択します。CData 製品 は"None" とマークされたデータにアクセスできません。また、"read-only" とマークされたデータを変更できません。
    6. 「保存」をクリックします。

    BigCommerce への認証

    次に、以下を設定してデータに接続できます。
    • StoreId：API Path テキストボックスから取得したStore ID に設定。
    • OAuthAccessToken：生成したトークンに設定。
    • InitiateOAuth：OFF に設定。
  4. 右上の Save & Test をクリック
  5. BigCommerce 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 BigCommerce データに接続・クエリ

以下の手順に従って、Databricks から BigCommerce 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BigCommerce 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 BigCommerce 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 -BigCommerce 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：BigCommerce.Customers）
  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. ColumnName1 と ColumnName2 を BigCommerce 構造の実際のカラム名に置き換えます（例：FirstName、LastName 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BigCommerce 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 BigCommerce 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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