Databricks（AWS）でOracle Eloqua Reporting 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Oracle Eloqua Reporting 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Oracle Eloqua Reporting 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Oracle Eloqua Reporting 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。Oracle Eloqua Reporting 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Oracle Eloqua Reporting 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Oracle Eloqua Reporting 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Oracle Eloqua Reporting 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.oracleeloquareporting.jar）をアップロードします。

ノートブックでOracle Eloqua Reporting 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Oracle Eloqua Reporting 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、Oracle Eloqua Reporting をクエリして、基本的なレポートを作成できます。

Oracle Eloqua Reporting 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Oracle Eloqua Reporting 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.oracleeloquareporting.OracleEloquaReportingDriver"
url = "jdbc:oracleeloquareporting:RTK=5246...;AuthScheme=Basic;User=user;Password=password;Company=MyCompany;"

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、Oracle Eloqua Reporting 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.oracleeloquareporting.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。

Oracle Eloqua Reporting では、以下の認証方法に対応しています。

• Basic 認証（ユーザーとパスワード）
• OAuth 2.0 コードグラントフロー
• OAuth 2.0 パスワードグラントフロー

Basic 認証（ユーザーとパスワード）

ユーザーとパスワードで認証するには、以下のプロパティを設定します。

• AuthScheme: Basic を指定します。
• Company: Oracle Eloqua Reporting アカウントに関連付けられた会社名を指定します。
• User: ログインアカウント名を指定します。
• Password: ログインパスワードを指定します。

OAuth 認証（コードグラントフロー）

OAuth コードグラントフローで認証するには、AuthScheme を OAuth に設定し、カスタム OAuth アプリケーションを作成します。カスタム OAuth アプリケーションの作成方法については、ヘルプドキュメントをご参照ください。

続いて、以下のプロパティを設定します。

• InitiateOAuth: GETANDREFRESH を指定します。OAuthAccessToken の自動取得と更新に使用します。
• OAuthClientId: アプリケーション登録時に割り当てられたクライアント ID を指定します。
• OAuthClientSecret: アプリケーション登録時に割り当てられたクライアントシークレットを指定します。
• CallbackURL: アプリケーション登録時に定義したリダイレクト URI を指定します。

接続すると、デフォルトブラウザで Oracle Eloqua Reporting の OAuth エンドポイントが開きます。ログインしてアプリケーションに権限を付与してください。アクセストークンの有効期限が切れると、ドライバーが自動的に更新します。

OAuth 認証（パスワードグラントフロー）

OAuth パスワードグラントフローでは、OAuth アプリケーションの資格情報とユーザー資格情報を組み合わせて認証できます。ブラウザでの手動による権限付与は必要ありません。この認証方法を使用するには、OAuth アプリを作成する必要があります（ヘルプドキュメントを参照）。

以下のプロパティを設定します。

• AuthScheme: OAuthPassword を指定します。
• Company: 会社の一意の識別子を指定します。
• User: ログインアカウント名を指定します。
• Password: ログインパスワードを指定します。
• OAuthClientId: カスタム OAuth アプリケーション登録時に割り当てられたクライアント ID を指定します。
• OAuthClientSecret: カスタム OAuth アプリケーション登録時に割り当てられたクライアントシークレットを指定します。

Oracle Eloqua Reporting 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、Oracle Eloqua Reporting 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" , "") \
	.load ()

Oracle Eloqua Reporting のデータを表示

ロードしたOracle Eloqua Reporting 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Oracle Eloqua Reporting 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Oracle Eloqua Reporting 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

Oracle Eloqua Reporting 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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