Azure Databricks でLinear のデータに接続してデータ処理を行う方法

Jerod Johnson
Jerod Johnson
Director, Technology Evangelism
CData JDBC Driver、Azure、Databricks を使用して、Linearのリアルタイムデータの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 による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 ドライバと組み合わせることで、Databricks を使用してリアルタイムLinear のデータの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、Azure で CData JDBC ドライバをホストし、Databricks からリアルタイムLinear のデータに接続してデータを処理する方法を説明します。

最適化されたデータ処理機能を組み込んだ CData JDBC ドライバは、リアルタイムLinear のデータとのインタラクションにおいて卓越したパフォーマンスを発揮します。Linear に対して複雑な 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 操作を直接Linearにプッシュし、サポートされていない操作（主に SQL 関数や JOIN 操作）は組み込みの SQL エンジンを使用してクライアント側で処理します。動的メタデータクエリ機能により、ネイティブのデータ型を使用してLinear のデータの操作・分析が可能です。

CData JDBC ドライバを Azure にインストール

Databricks でリアルタイムLinear のデータを操作するには、Azure Data Lake Storage（ADLS）を通じてドライバーをインストールします。（以前のバージョンの記事で説明していた DBFS を介した接続方法は非推奨となっていますが、廃止日は公開されていません。）

  1. JDBC JAR ファイルを任意の Blob コンテナにアップロードします（例：「databrickslibraries」ストレージアカウントの「jdbcjars」コンテナ）。
  2. ストレージアカウントから「セキュリティとネットワーク」を展開し、「アクセスキー」をクリックしてアカウントキーを取得します。使用するキーを表示してコピーしてください。 アクセスキーの取得
  3. コンテナに移動し、JAR を保存している特定のコンテナを開き、JDBC JAR ファイルのエントリを選択して JAR ファイルの URL を取得します。ファイルの詳細が開き、URL をクリップボードにコピーするボタンがあります。この値は以下のようになります（「blob」の部分はストレージアカウントの種類によって異なる場合があります）： 
    https://databrickslibraries.blob.core.windows.net/jdbcjars/cdata.jdbc.salesforce.jar
    JAR URL の取得
  4. Databricks クラスターの「Configuration」タブで「Edit」ボタンをクリックし、「Advanced options」を展開します。そこで、以下の Spark オプション（JAR URL のドメイン名から派生）に、コピーしたアカウントキーを値として追加し、「Confirm」をクリックします： spark.hadoop.fs.azure.account.key.databrickslibraries.blob.core.windows.net アカウントキーの適用
  5. Databricks クラスターの「Libraries」タブで「Install new」をクリックし、ADLS オプションを選択します。ドライバー JAR の ABFSS URL（これも JAR URL のドメイン名から派生）を指定し、「Install」をクリックします。ABFSS URL は以下のようになります： 
    abfss://[email protected]/cdata.jdbc.salesforce.jar
    ADLS ライブラリのインストール

Databricks からLinearに接続

JAR ファイルがインストールされたら、Databricks でリアルタイムLinear のデータを操作する準備が整いました。まず、ワークスペースで新しいノートブックを作成します。ワークブックに名前を付け、言語として Python が選択されていることを確認し（デフォルトで選択されているはずです）、「Connect」をクリックして「General Compute」から 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（デフォルトで選択されているはずです）。

既存のコンピューティングリソースにアタッチ

Linearへの接続を設定

JDBC ドライバのクラスを参照し、JDBC URL で使用する接続文字列を構築してLinearに接続します。また、JDBC URL に 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。

driver = "cdata.jdbc.linear.LinearDriver"
url = "jdbc:linear:RTK=5246...;AuthScheme=APIKey;APIKey=myAPIKey;"

組み込みの接続文字列デザイナー

JDBC URL の構築には、Linear JDBC Driver に組み込まれている接続文字列デザイナーを使用できます。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 ファイルを実行してください。


java -jar cdata.jdbc.linear.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。

Linear への認証には、個人用 API キーまたは OAuth 2.0 を使用できます。ご自身の Linear アカウントで接続する場合は、API キーを使うのが最も手軽です。

API キーによる認証

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：Linear の個人用 API キー。

個人用 API キーを作成するには、Linear にログインして Settings > Security & access > Personal API keys を開き、New API key を選択して作成します。キーは一度しか表示されないため、すぐにコピーしておきましょう。

OAuth による認証

OAuth を使用するには、Linear にカスタム OAuth アプリケーションを登録する必要があります（Settings > API > OAuth applications）。登録すると OAuthClientId と OAuthClientSecret が発行されます。対応しているフローは以下の 2 つです。

  • Authorization code：AuthScheme を OAuth、InitiateOAuth を GETANDREFRESH に設定し、OAuthClientId、OAuthClientSecret、およびアプリケーションで定義した CallbackURL（例：http://localhost:33333）を指定します。ドライバーがブラウザで Linear を開くので、アクセスを許可してください。
  • Client credentials：AuthScheme を OAuthClient に設定し、OAuthClientId と OAuthClientSecret を指定します。アプリケーション自体を認証するためブラウザ操作は不要で、マシン間（M2M）連携に適しています。

デフォルトでは、ドライバーは read,write スコープをリクエストします。アクセストークンは有効期限が切れると自動で更新されます。

組み込みの接続文字列デザイナーを使用して JDBC URL を生成（画像は Salesforce の例）

Linear のデータの読み込み

接続を設定したら、CData JDBC ドライバと接続情報を使用してLinear のデータをデータフレームとして読み込むことができます。

remote_table = spark.read.format ( "jdbc" ) \
	.option ( "driver" , driver) \
	.option ( "url" , url) \
	.option ( "dbtable" , "Team") \
	.load ()

Linear のデータの表示

読み込んだLinear のデータを display 関数で確認してみましょう。

display (remote_table.select ("id"))
Linear のデータの表示

Azure Databricks でLinear のデータを分析

Databricks SparkSQL でデータを処理したい場合は、読み込んだデータを一時ビューとして登録します。

remote_table.createOrReplaceTempView ( "SAMPLE_VIEW" )

以下の SparkSQL で分析用のLinear のデータを取得できます。

result = spark.sql("SELECT id, name FROM SAMPLE_VIEW WHERE key = 'ENG'")

Linear からのデータは、対象のノートブック内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てください。

remote_table.write.format ( "parquet" ) .saveAsTable ( "SAMPLE_TABLE" )
Linear のデータの表示

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