Databricks(AWS)でEnterpriseDB のデータを処理・分析

Jerod Johnson
Jerod Johnson
Senior Technology Evangelist
CData、AWS、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。

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。

  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.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" )

CData JDBC Driver for EnterpriseDB 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EnterpriseDB 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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