Databricks（AWS）でMouseflow 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Mouseflow 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Mouseflow 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Mouseflow 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Mouseflow 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。Mouseflow 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Mouseflow 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Mouseflow 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Mouseflow 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。
AWS にJDBC JAR ファイルをロード

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

Mouseflow 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Mouseflow 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\Mouseflow.apip;ProfileSettings='User=your_email;Password=your_api_key;Region=us';"

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、Mouseflow 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。

まず、Profile 接続プロパティをディスク上の Mouseflow プロファイルの場所に設定します（例：C:\profiles\Mouseflow.apip）。次に、ProfileSettings 接続プロパティを Mouseflow の接続文字列に設定します（以下を参照）。

Mouseflow API プロファイル設定

Mouseflow アカウント設定の API > API Key から API キーを取得します。リージョン（us または eu）はアカウントの URL から判断できます。

組み込みの接続文字列デザイナーを使ってJDBC URL を生成（Salesforce の場合）

Mouseflow 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、Mouseflow 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" , "FeedbackCampaigns") \
	.load ()

Mouseflow のデータを表示

ロードしたMouseflow 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 ("WebsiteId"))
Mouseflow のデータを表示

Databricks でMouseflow 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Mouseflow 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 WebsiteId, CampaignId FROM SAMPLE_VIEW ORDER BY CampaignId DESC LIMIT 5
Mouseflow のデータを表示

Mouseflow 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Mouseflow 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。

はじめる準備はできましたか？

API Driver で Mouseflow のライブデータに接続

Mouseflow に接続

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