CData Connect AI を使用して Databricks でリアルタイムの Facebook Ads データに接続・クエリ
Databricks は、データエンジニアリング、機械学習、アナリティクスを大規模に統合する AI クラウドネイティブプラットフォームです。 データウェアハウスのパフォーマンスとデータレイクの柔軟性を兼ね備えた強力なデータレイクハウスアーキテクチャを提供しています。 Databricks を CData Connect AI と統合すると、 複雑な ETL パイプラインやデータの複製を必要とせず、Facebook Ads のデータ にリアルタイムでアクセスでき、 運用の効率化とインサイトまでの時間短縮を実現できます。
この記事では、CData Connect AI を使用して Databricks から Facebook Ads へのセキュアなライブ接続を設定する方法を説明します。 設定が完了すると、標準 SQL を使用して Databricks ノートブックから直接Facebook Ads のデータにアクセスでき、 データエコシステム全体でリアルタイム分析を統合できます。
概要
シンプルなステップの概要は以下のとおりです:
- ステップ 1 - 接続と設定: CData Connect AI で Facebook Ads ソースへの接続を作成し、ユーザー権限を設定して、 Personal Access Token(PAT)を生成します。
- ステップ 2 - Databricks からクエリ: Databricks に CData JDBC ドライバーをインストールし、ノートブックに接続情報を設定して、 SQL クエリでリアルタイムのFacebook Ads のデータにアクセスします。
前提条件
始める前に、以下を準備してください:
- アクティブな Facebook Ads アカウント
- CData Connect AI アカウント。ログインまたは 無料トライアルにサインアップできます。
- Databricks アカウント。こちらからサインアップまたはログインできます。
ステップ 1:CData Connect AI で Facebook Ads 接続を設定
1.1 Facebook Ads への接続を追加
CData Connect AI は、利用可能なデータソースに接続するためのシンプルなポイント&クリックインターフェースを提供しています。
- Connect AI にログインし、左側の Sources をクリックして、 右上の Add Connection をクリック
- Add Connection パネルから 「Facebook Ads」 を選択
-
Facebook Ads に接続するために必要な認証プロパティを入力します。
Facebook Ads 接続プロパティの取得・設定方法
ほとんどのテーブルで、アプリケーション認証と同様にユーザー認証を必要とします。Facebook Ads はユーザー認証にOAuth 標準を使用しています。Facebook への認証には、組み込み認証を使用してブラウザ経由で完結することもできますし、Facebook にアプリを登録することで独自のOAuthClientId、OAuthClientSecret、CallbackURL を取得することもできます。
の設定方法については、ヘルプドキュメントの「OAuth」セクションを参照してください。
任意で以下の項目を設定して、フィルタリングや集計を行うもできます。必要に応じてご利用ください。
- Target:Facebook データのテーブルのいくつかはターゲットでフィルタリングできます。例えば、動画のコメントを取得するにはターゲットに動画のID を指定します。このプロパティは、クエリ結果を指定されたターゲットに合致するレコードにフィルタリングします。Target カラムを使ってクエリ毎にこの制限をかけることができます。
- AggregateFormat:CData 製品は、いくつかのカラムを文字列集合として返します。例えば、エンティティのいいねデータは集計されて返されます。デフォルトでは、CData 製品はJSON で集計カラムを返します。集計をXML で返すことも可能です。
- RetryLevel:このプロパティを使用して、特定の広告インサイトのクエリとエラーに対するクエリの自動再試行を制御します。
- 右上の Save & Test をクリック
-
Facebook Ads Connection ページで Permissions タブに移動し、
お好みに応じてユーザーベースの権限を更新します。
1.2 Personal Access Token(PAT)を生成
REST API、OData API、または仮想 SQL Server 経由で Connect AI に接続する場合、 Personal Access Token(PAT)が Connect AI への接続認証に使用されます。PAT は、セキュアなトークンベースの認証として ログイン認証情報の代わりに機能します。アクセスの粒度を維持するため、 サービスごとに個別の PAT を作成することをお勧めします。
- Connect AI アプリの右上にある歯車アイコン()をクリックして Settings ページを開く
- Settings ページで Access Tokens セクションに移動し、 Create PAT をクリック
-
PAT に名前を付けて Create をクリック
- 注意:Personal Access Token は作成時にのみ表示されるので、必ずコピーして安全な場所に保存してください。
ステップ 2:Databricks で Facebook Ads データに接続・クエリ
以下の手順に従って、Databricks から Facebook Ads への接続を確立します。 CData JDBC Driver for Connect AI をインストールし、JAR ファイルをクラスターに追加して、ノートブックを設定し、 SQL クエリでリアルタイムのFacebook Ads のデータにアクセスします。
2.1 CData JDBC Driver for Connect AI をインストール
- CData Connect AI で、左側の Integrations ページをクリック。 JDBC または Databricks を検索し、Download をクリックして、 お使いの OS 用のインストーラーを選択します。
-
ダウンロード後、インストーラーを実行して指示に従います:
- Windows の場合:セットアップファイルを実行し、インストールウィザードに従います。
- Mac/Linux の場合:アーカイブを解凍し、フォルダを /opt または /Applications に移動します。実行権限があることを確認してください。
-
インストール後、インストールディレクトリで JAR ファイルを見つけます:
- Windows:
C:\Program Files\CData\CData JDBC Driver for Connect AI\lib\cdata.jdbc.connect.jar
- Mac/Linux:
/Applications/CData/CData JDBC Driver for Connect AI/lib/cdata.jdbc.connect.jar
- Windows:
2.2 Databricks に JAR ファイルをインストール
-
Databricks にログイン。左側のナビゲーションペインで Compute をクリック。コンピュートクラスターを開始または作成します。
-
実行中のクラスターをクリックし、Libraries タブに移動して、右上の Install New をクリック。
-
Install Library ダイアログで DBFS を選択し、
cdata.jdbc.connect.jar ファイルをドラッグ&ドロップ。Install をクリック。
2.3 Databricks ノートブックで Facebook Ads データをクエリ
ノートブックスクリプト 1 - JDBC 接続を定義:
- 以下のスクリプトをノートブックセルに貼り付けます:
driver = "cdata.jdbc.connect.ConnectDriver" url = "jdbc:connect:AuthScheme=Basic;User=your_username;Password=your_pat;URL=https://cloud.cdata.com/api/;DefaultCatalog=Your_Connection_Name;"
- 以下を置き換えます:
- your_username - CData Connect AI のユーザー名
- your_pat - CData Connect AI の Personal Access Token(PAT)
- Your_Connection_Name - Sources ページの Connect AI データソース名
- スクリプトを実行します。
ノートブックスクリプト 2 -Facebook Ads のデータから DataFrame を読み込み:
- 2 番目のスクリプト用に新しいセルを追加します。ノートブック右側のメニューから Add cell below をクリック。
- 以下のスクリプトを新しいセルに貼り付けます:
remote_table = spark.read.format("jdbc") \
.option("driver", "cdata.jdbc.connect.ConnectDriver") \
.option("url", "jdbc:connect:AuthScheme=Basic;User=your_username;Password=your_pat;URL=https://cloud.cdata.com/api/;DefaultCatalog=Your_Connection_Name;") \
.option("dbtable", "YOUR_SCHEMA.YOUR_TABLE") \
.load()
- 以下を置き換えます:
- your_username - CData Connect AI のユーザー名
- your_pat - CData Connect AI の Personal Access Token(PAT)
- Your_Connection_Name - Sources ページの Connect AI データソース名
- YOUR_SCHEMA.YOUR_TABLE - スキーマとテーブル名(例:FacebookAds.AdAccounts)
- スクリプトを実行します。
ノートブックスクリプト 3 - カラムをプレビュー:
- 同様に、3 番目のスクリプト用に新しいセルを追加します。
- 以下のスクリプトを新しいセルに貼り付けます:
display(remote_table.select("ColumnName1", "ColumnName2"))
- ColumnName1 と ColumnName2 を Facebook Ads 構造の実際のカラム名に置き換えます(例:AccountId、Name など)。
- スクリプトを実行します。
これで、バックエンド API の複雑さを意識することなく、またFacebook Ads のデータをレプリケーションすることなく、 Databricks ノートブック内で直接リアルタイムの Facebook Ads のデータ を探索、結合、分析できるようになりました。
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