Databricks(AWS)でGmail 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Gmail 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Gmail 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Gmail 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。Gmail 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Gmail 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Gmail 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Gmail 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.gmail.jar)をアップロードします。
ノートブックでGmail 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Gmail 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、Gmail をクエリして、基本的なレポートを作成できます。
Gmail 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Gmail 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.gmail.GmailDriver" url = "jdbc:gmail:RTK=5246...;User=username;Password=password;"
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、Gmail 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.gmail.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。
Gmail に接続する方法は2つあります。ログインクレデンシャルかOAuth のいずれかを選択する前に、まずGmail のアカウント設定でIMAP アクセスを有効にしてください。詳しくは、ヘルプドキュメントの「はじめに」-「Gmail への接続」を参照してください。
Authentication セクションのUser とPassword プロパティに、有効なGmail ユーザー資格情報を設定します。
あるいは、Password を指定する代わりに、OAuth 認証標準を使います。 個々のユーザーに代わってGoogle API にアクセスするには、埋め込みクレデンシャルを使用するか、独自のOAuth アプリを登録することができます。
また、OAuth を利用することで、Google Apps ドメイン内のユーザーに代わってサービスアカウントを使用して接続することができます。サービスアカウントで認証するには、アプリケーションを登録してOAuth JWT 値を取得する必要があります。
OAuth 値に加え、User を指定する必要があります。詳しくは、ヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。
Gmail 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、Gmail 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" , "Inbox") \ .load ()
Gmail のデータを表示
ロードしたGmail 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 ("Subject"))
Databricks でGmail 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Gmail 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 Subject, Size FROM SAMPLE_VIEW ORDER BY Size DESC LIMIT 5
Gmail 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 Gmail 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Gmail 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。