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

Miro 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Miro 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\Miro.apip;AuthScheme=APIKey;ProfileSettings='APIKey=your_access_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、Miro 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

Miro は、アクセストークンを使った API キー認証を使用します。アクセストークンを生成するには、以下のステップで進めます：

  1. Miro アカウントにログインします
  2. Settings > Your apps に移動します
  3. 「Create new app」をクリックするか、既存のアプリを選択します
  4. 必要な権限を設定します（例：boards:read、teams:read）
  5. アプリをインストールしてアクセストークンを生成します
  6. 生成されたアクセストークンをコピーします（一度しか表示されません）

アクセス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：アクセストークンに設定します。

Miro への接続

認証を設定すると、Miro に接続して、Boards、Items、Teams、Organizations などの利用可能なテーブルからデータをクエリできます。

Miro 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、Miro 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" , "Boards") \
	.load ()

Miro のデータを表示

ロードしたMiro 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Miro 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Miro 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

Miro 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Miro 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 Miro のライブデータに接続

Miro に接続

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