Databricks(AWS)でCustomer.io のデータを処理・分析
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Customer.io 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Customer.io 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Customer.io 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。Customer.io 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Customer.io 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Customer.io 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Customer.io 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。
- Databricks の管理画面に移動し、対象のクラスターを選択します。
- Libraries タブで「Install New」をクリックします。
- Library Source として「Upload」を選択し、Library Type として「Jar」を選択します。
- 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。
ノートブックでCustomer.io 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Customer.io 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、Customer.io をクエリして、基本的なレポートを作成できます。
Customer.io 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Customer.io 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\CustomerIO.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、Customer.io 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。
API キー認証の設定
Customer.io App API Key を取得するには、Customer.io の UI で Data & Integrations > Integrations > Customer.io API に移動して、API キーを生成します。
以下の接続プロパティを設定してください:
- AuthScheme:APIKey に設定します。
- APIKey:Customer.io App API Key に設定します。
接続文字列の例
Profile=C:\profiles\CustomerIO.apip;AuthScheme=APIKey;ProfileSettings="APIKey=your_api_key";
Customer.io 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、Customer.io 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" , "Customers") \ .load ()
Customer.io のデータを表示
ロードしたCustomer.io 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 (""))
Databricks でCustomer.io 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Customer.io 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 , FROM SAMPLE_VIEW ORDER BY DESC LIMIT 5
Customer.io 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" )
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