Databricks（AWS）でMailerSend 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MailerSend 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MailerSend 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MailerSend 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MailerSend 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。MailerSend 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MailerSend 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MailerSend 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MailerSend 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MailerSend 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MailerSend 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、MailerSend をクエリして、基本的なレポートを作成できます。

MailerSend 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MailerSend 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\Mailersend.apip;AuthScheme=APIKey;ProfileSettings='APIKey=your_api_token';"

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、MailerSend 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。

MailerSend API は、Authorization リクエストヘッダー内の Bearer トークンを介した API キー認証を使用します。

API キー認証の設定

接続を作成するには、MailerSend の API トークンが必要です。API トークンを取得するには、以下のステップで進めます：

  1. app.mailersend.com で MailerSend アカウントにログインします。
  2. アカウントダッシュボードの Settings > API Tokens に移動します。
  3. Generate new token をクリックし、名前を入力して適切な権限を選択します。
  4. 生成された API トークンをコピーします。

API トークンを取得したら、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：MailerSend の API トークンに設定します。

接続文字列の例：

Profile=C:\profiles\Mailersend.apip;AuthScheme=APIKey;ProfileSettings='APIKey=your_api_token';

MailerSend 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、MailerSend 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" , "Activity") \
	.load ()

MailerSend のデータを表示

ロードしたMailerSend 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MailerSend 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MailerSend 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

MailerSend 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MailerSend 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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API Driver で MailerSend のライブデータに接続

MailerSend に接続

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