Databricks（AWS）でBugHerd のデータを処理・分析

Jerod Johnson
Jerod Johnson
Director, Technology Evangelism
CData、AWS、Databricks を使用して、リアルタイムBugHerd のデータに対してデータエンジニアリングとデータサイエンスを実行。

Databricks は、Apache Spark を通じた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 Driver と組み合わせることで、Databricks を使用してリアルタイムBugHerd のデータに対して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、AWS でCData JDBC Driver をホストし、Databricks でリアルタイムBugHerd のデータに接続して処理する方法を説明します。

最適化されたデータ処理が組み込まれたCData JDBC Driver は、リアルタイムBugHerd のデータを扱う上で比類のないパフォーマンスを提供します。BugHerd に複雑な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BugHerd に直接プッシュし、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SQL エンジンを利用してクライアント側で処理します。組み込みの動的メタデータクエリを使用すると、ネイティブデータ型を使ってBugHerd のデータを操作・分析できます。

CData JDBC Driver をDatabricks にインストール

Databricks でリアルタイムBugHerd のデータを操作するには、Databricks クラスターにドライバーをインストールします。

  1. Databricks の管理画面に移動し、対象のクラスターを選択します。
  2. Libraries タブで「Install New」をクリックします。
  3. Library Source として「Upload」を選択し、Library Type として「Jar」を選択します。
  4. インストール場所（通常はC:\Program Files\CData[product_name]\lib）からJDBC JAR ファイル（cdata.jdbc.api.jar）をアップロードします。
AWS にJDBC JAR ファイルをロード

ノートブックでBugHerd のデータにアクセス：Python

JAR ファイルをインストールしたら、Databricks でリアルタイムBugHerd のデータを操作する準備が整いました。ワークスペースに新しいノートブックを作成します。ノートブックに名前を付け、言語としてPython を選択し（Scala も利用可能）、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。ノートブックが起動したら、接続を設定し、BugHerd をクエリして、基本的なレポートを作成できます。

BugHerd への接続を設定

JDBC Driver クラスを参照し、JDBC URL で使用する接続文字列を構築してBugHerd に接続します。また、JDBC URL で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。

ステップ1：接続情報

driver = "cdata.jdbc.api.APIDriver"
url = "jdbc:api:RTK=5246...;Profile=C:\profiles\BugHerd.apip;AuthScheme=APIKey;ProfileSettings='APIKey=your_api_key';"

組み込みの接続文字列デザイナー

JDBC URL の作成をサポートするために、BugHerd JDBC Driver に組み込まれている接続文字列デザイナーが使用できます。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 ファイルを実行します。


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 BugHerd プロファイルの場所に設定します（例：C:\profiles\BugHerd.apip）。次に、ProfileSettings 接続プロパティを BugHerd の接続文字列に設定します（以下を参照）。

BugHerd API プロファイル設定

BugHerd では、API キーをユーザー名とする HTTP Basic 認証を使用します。API キーは以下の手順で取得できます。

  1. https://www.bugherd.com で BugHerd アカウントにサインインします。
  2. 「Settings」>「General Settings」に移動します。
  3. 「API Key」セクションで、生成されたキーをコピーします。

API キーを取得したら、以下の接続プロパティを設定します。

  • AuthScheme：APIKey に設定します。

ProfileSettings 接続プロパティには、以下を設定します。

  • APIKey：BugHerd の API キーに設定します。ドライバーはこのキーを Basic 認証のユーザー名として使用し、BugHerd の仕様に従ってパスワードを内部的に固定値 'x' に設定します。
組み込みの接続文字列デザイナーを使ってJDBC URL を生成（Salesforce の場合）

BugHerd のデータをロード

接続を設定したら、CData JDBC Driver と接続情報を使用して、BugHerd のデータをDataFrame としてロードできます。

ステップ2：データの読み取り

remote_table = spark.read.format ( "jdbc" ) \
	.option ( "driver" , driver) \
	.option ( "url" , url) \
	.option ( "dbtable" , "Tasks") \
	.load ()

BugHerd のデータを表示

ロードしたBugHerd のデータをdisplay 関数を呼び出して確認します。

ステップ3：結果の確認

display (remote_table.select ("Id"))
BugHerd のデータを表示

Databricks でBugHerd のデータを分析

Databricks SparkSQL でデータを処理するには、ロードしたデータをTemp View として登録します。

ステップ4：ビューまたはテーブルを作成

remote_table.createOrReplaceTempView ( "SAMPLE_VIEW" )

Temp View を作成したら、SparkSQL を使用してBugHerd のデータをレポート、ビジュアライゼーション、分析用に取得できます。

% sql

SELECT Id, Title FROM SAMPLE_VIEW ORDER BY Title DESC LIMIT 5
BugHerd のデータを表示

BugHerd からのデータは、対象のノートブック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ます。

remote_table.write.format ( "parquet" ) .saveAsTable ( "SAMPLE_TABLE" )

CData API Driver for JDBC の30日間無償トライアルをダウンロードして、Databricks でリアルタイムBugHerd のデータの操作をはじめましょう。ご不明な点があれば、サポートチームにお問い合わせください。

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API Driver で BugHerd のライブデータに接続

BugHerd に接続

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