Databricks（AWS）でLandbot のデータを処理・分析

Jerod Johnson
Jerod Johnson
Director, Technology Evangelism
CData、AWS、Databricks を使用して、リアルタイムLandbot 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Landbot 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Landbot 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Landbot 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。Landbot 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Landbot 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Landbot 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Landbot 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.api.jar）をアップロードします。

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

Landbot 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Landbot 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.api.APIDriver"
url = "jdbc:api:RTK=5246...;Profile=C:\profiles\Landbot.apip;AuthScheme=APIKey;APIKey=your_agent_token_here;"

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、Landbot 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.api.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。

API キー認証の設定

Landbot はトークンベースの認証を使用します。Landbot アカウントの Settings > Account から agent トークンを取得してください。

以下の接続プロパティを設定します：

  • AuthScheme：APIKey に設定します。
  • APIKey：Landbot の agent トークンに設定します。

接続文字列のサンプル

Profile=C:\profiles\Landbot.apip;AuthScheme=APIKey;APIKey=your_agent_token_here;

Landbot 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、Landbot 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" , "Agents") \
	.load ()

Landbot のデータを表示

ロードしたLandbot 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 (""))

Databricks でLandbot 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Landbot 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 ,  FROM SAMPLE_VIEW ORDER BY  DESC LIMIT 5

Landbot 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 API Driver for JDBC 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Landbot 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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Landbot に接続

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