Databricks（AWS）でMicrosoft Teams 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Microsoft Teams 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Microsoft Teams 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Microsoft Teams 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。Microsoft Teams 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Microsoft Teams 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Microsoft Teams 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Microsoft Teams 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.msteams.jar）をアップロードします。

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

Microsoft Teams 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Microsoft Teams 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.msteams.MSTeamsDriver"
url = "jdbc:msteams:RTK=5246...;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;"

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、Microsoft Teams 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.msteams.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。

組込みOAuth 接続でMS Teams にアクセス可能です。接続すると、CData 製品はデフォルトブラウザでOAuth エンドポイントを開きます。ログインして、CData 製品にアクセス許可を与えます。CData 製品がOAuth プロセスを完了します。詳細はヘルプドキュメントの「OAuth 認証の使用」を参照してください。

Microsoft Teams 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、Microsoft Teams 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" , "Teams") \
	.load ()

Microsoft Teams のデータを表示

ロードしたMicrosoft Teams 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 ("subject"))

Databricks でMicrosoft Teams 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Microsoft Teams 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 subject, location_displayName FROM SAMPLE_VIEW ORDER BY location_displayName DESC LIMIT 5

Microsoft Teams 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 Microsoft Teams 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Microsoft Teams 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。