Databricks（AWS）でJira Service Management 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Jira Service Management 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Jira Service Management 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Jira Service Management 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。Jira Service Management 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Jira Service Management 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Jira Service Management 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Jira Service Management 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.jiraservicedesk.jar）をアップロードします。

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

Jira Service Management 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Jira Service Management 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.jiraservicedesk.JiraServiceDeskDriver"
url = "jdbc:jiraservicedesk:RTK=5246...;ApiKey=myApiKey;User=MyUser;"

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、Jira Service Management 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.jiraservicedesk.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。

Jira Service Management 接続プロパティの取得・設定方法

任意のJira Service Management Cloud またはJira Service Management Server インスタンスへの接続を確立できます。接続するにはURL プロパティを設定します。

• URL（例：https://yoursitename.atlassian.net）

カスタムフィールドへのアクセス

デフォルトでは、CData 製品はシステムフィールドのみを表示します。Issues のカスタムフィールドにアクセスするには、IncludeCustomFields を設定します。

Jira Service Management への認証

ベーシック認証

ローカルサーバーアカウントで認証するためには、次の接続プロパティを指定します。

• AuthScheme：Basic に設定。
• User：認証ユーザーのユーザー名に設定。
• Password：認証ユーザーのパスワードに設定。

API トークン

Cloud アカウントに接続するには、APIToken を取得する必要があります。API トークンを生成するには、Atlassian アカウントにログインして「API トークン」 -> 「API トークンの作成」をクリックします。生成されたトークンが表示されます。

データに接続するには以下を設定します。

• AuthScheme：APIToken に設定。
• User：認証ユーザーのユーザー名に設定。
• APIToken：作成したAPI トークンに設定。

ちなみに、Cloud アカウントへの接続でパスワード認証を使うことも可能ですが、非推奨となっています。

OAuth 2.0

Jira Service Management のOAuth 2.0 サポート（3LO）を活用して、ログインクレデンシャルなしでデータに接続することもできます。

この場合、AuthSchemeをすべてのOAuth フローでOAuth に設定する必要があります。また、すべてのシナリオでカスタムOAuth アプリケーションを作成して構成する必要があります。詳しくは、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。

Jira Service Management 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、Jira Service Management 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" , "Requests") \
	.load ()

Jira Service Management のデータを表示

ロードしたJira Service Management 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 ("RequestId"))

Databricks でJira Service Management 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Jira Service Management 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 RequestId, ReporterName FROM SAMPLE_VIEW ORDER BY ReporterName DESC LIMIT 5

Jira Service Management 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 Jira Service Management 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Jira Service Management 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。