Databricks（AWS）でJD Edwards 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JD Edwards 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JD Edwards 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JD Edwards 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。JD Edwards 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JD Edwards 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JD Edwards 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JD Edwards 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.jdedwards.jar）をアップロードします。

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

JD Edwards 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JD Edwards 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.jdedwards.JDEdwardsDriver"
url = "jdbc:jdedwards:RTK=5246...;URL=https://your-jde-environment-app.example.com;User=admin;Password=myPassword;"

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、JD Edwards 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.jdedwards.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。

ドライバーは Application Interface Services（AIS）Server を経由して JD Edwards に接続します。以下の接続プロパティを設定します。

• URL：AIS Server のベース HTTPS URL（例：https://jde-ais.example.com:8300）。
• User：JD Edwards のユーザー名。
• Password：JD Edwards のパスワード。
• Environment（オプション）：使用する JD Edwards の環境（例：本番環境なら PD920、開発環境なら DV920）。指定しない場合は、AIS Server のデフォルト環境が使用されます。
• Role（オプション）：セッションで使用する JD Edwards のロール。指定しない場合は、AIS Server のデフォルトロールが使用されます。
• DeviceName（オプション）：接続元のデバイスまたはアプリケーションの識別子。AIS Server での監査やログ記録に使用されます。
• Jasserver（オプション）：リクエストのルーティング先となる Java Application Server（JAS）インスタンス。クラスタ環境で便利です。

公開するデータの選択

JD Edwards ではテーブルとビジネスビューが System Code ごとに整理されており、ドライバーは各 System Code をそれぞれ個別のスキーマとして公開します。利用できるスキーマは、以下のプロパティで制御できます。

• DataModel：System Code をスキーマとして公開する ERP モジュール（カンマ区切りで複数指定可）。接続先インスタンスのすべての System Code を公開する場合は All を指定します。デフォルトは FinancialManagement です。
• SystemCodes：DataModel の System Code に加えて公開したい System Code のカンマ区切りリスト（例：42,43）。

接続時、ドライバーは認証情報を AIS Server に送信してセッショントークンを取得し、キャッシュします。セッションの有効期限が切れる前に、新しいトークンが自動でリクエストされます。

JD Edwards 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、JD Edwards 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" , "AccountsPayable.AccountLedger") \
	.load ()

JD Edwards のデータを表示

ロードしたJD Edwards 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 ("DocumentNumber"))

Databricks でJD Edwards 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JD Edwards 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 DocumentNumber, Amount FROM SAMPLE_VIEW ORDER BY Amount DESC LIMIT 5

JD Edwards 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 JD Edwards 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JD Edwards 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。