Databricks(AWS)でEnterpriseDB 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EnterpriseDB 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EnterpriseDB 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EnterpriseDB 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。EnterpriseDB 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EnterpriseDB 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EnterpriseDB 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EnterpriseDB 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.enterprisedb.jar)をアップロードします。
ノートブックでEnterpriseDB 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EnterpriseDB 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、EnterpriseDB をクエリして、基本的なレポートを作成できます。
EnterpriseDB 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EnterpriseDB 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.enterprisedb.EnterpriseDBDriver" url = "jdbc:enterprisedb:RTK=5246...;User=postgres;Password=admin;Database=postgres;Server=127.0.0.1;Port=5444"
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、EnterpriseDB 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.enterprisedb.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。
データに接続するには、以下の接続プロパティが必要です。
- Server: EnterpriseDB データベースをホスティングしているサーバーのホスト名またはIP アドレス。
- Port: EnterpriseDB データベースをホスティングしているサーバーのポート。
オプションで、以下を設定することもできます。
- Database: EnterpriseDB サーバーに接続する場合のデフォルトのデータベース。設定されていない場合は、ユーザーのデフォルトデータベースが使用されます。
Basic 認証による接続
Basic 認証を使って認証するには、以下を設定します。
- User:EnterpriseDB サーバーに認証する際に使われるユーザー。
- Password:EnterpriseDB サーバーに認証する際に使われるパスワード。
SSL 認証による接続
SSL 認証を利用して、セキュアなセッションを介してEnterpriseDB データに接続できます。以下の接続プロパティを設定して、データに接続します。
- SSLClientCert:クライアント証明書のための証明書ストア名に設定します。クライアントとサーバーの両方のマシンでトラストストアとキーストアが保持される2-way SSL の場合に使用されます。
- SSLClientCertPassword:クライアント証明書ストアがパスワードで保護されている場合、この値をストアのパスワードに設定します。
- SSLClientCertSubject:TLS/SSL クライアント証明書のSubject。ストア内の証明書を検索するために使用されます。
- SSLClientCertType:クライアントストアの証明書タイプ。
- SSLServerCert:サーバーが受け入れ可能な証明書。
EnterpriseDB 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、EnterpriseDB 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" , "Orders") \ .load ()
EnterpriseDB のデータを表示
ロードしたEnterpriseDB 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 ("ShipName"))
Databricks でEnterpriseDB 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EnterpriseDB 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 ShipName, ShipCity FROM SAMPLE_VIEW ORDER BY ShipCity DESC LIMIT 5
EnterpriseDB 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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