Databricks（AWS）でLinkedIn Ads 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LinkedIn Ads 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LinkedIn Ads 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LinkedIn Ads 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。LinkedIn Ads 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LinkedIn Ads 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LinkedIn Ads 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LinkedIn Ads 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.linkedinads.jar）をアップロードします。

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

LinkedIn Ads 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LinkedIn Ads 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.linkedinads.LinkedInAdsDriver"
url = "jdbc:linkedinads:RTK=5246...;OAuthClientId=MyOAuthClientId;OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret;CallbackURL=http://localhost:portNumber;"

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、LinkedIn Ads 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.linkedinads.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。

LinkedIn Ads 接続プロパティの取得・設定方法

LinkedIn Ads はOAuth 認証標準を使用します。CData 製品では組込みOAuth が利用できるので、接続プロパティを設定することなく接続を試行するだけで、ブラウザ経由でAAS に認証できます。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。

LinkedIn Ads 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、LinkedIn Ads 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" , "Analytics") \
	.load ()

LinkedIn Ads のデータを表示

ロードしたLinkedIn Ads 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 ("VisibilityCode"))

Databricks でLinkedIn Ads 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LinkedIn Ads 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 VisibilityCode, Comment FROM SAMPLE_VIEW ORDER BY Comment DESC LIMIT 5

LinkedIn Ads 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 LinkedIn Ads 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LinkedIn Ads 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。