CData Connect AI を使用して Databricks でリアルタイムの OData データに接続・クエリ
Databricks は、データエンジニアリング、機械学習、アナリティクスを大規模に統合する AI クラウドネイティブプラットフォームです。 データウェアハウスのパフォーマンスとデータレイクの柔軟性を兼ね備えた強力なデータレイクハウスアーキテクチャを提供しています。 Databricks を CData Connect AI と統合すると、 複雑な ETL パイプラインやデータの複製を必要とせず、OData services にリアルタイムでアクセスでき、 運用の効率化とインサイトまでの時間短縮を実現できます。
この記事では、CData Connect AI を使用して Databricks から OData へのセキュアなライブ接続を設定する方法を説明します。 設定が完了すると、標準 SQL を使用して Databricks ノートブックから直接OData servicesにアクセスでき、 データエコシステム全体でリアルタイム分析を統合できます。
OData データ連携について
CData は、OData サービスのライブデータへのアクセスと統合を簡素化します。お客様は CData の接続機能を以下の目的で活用しています:
- OData バージョン 2.0、3.0、4.0 にアクセスでき、レガシーサービスと最新の機能・性能の両方に対応できます。
- $filter、$select、$expand などの高度なクエリオプションを活用し、サードパーティツールからのデータ取得を強化できます。
- サーバーサイドでの集計とグループ化の実行により、データ転送を最小化し、パフォーマンスを向上させます。
- Azure AD、ダイジェスト、ネゴシエート、NTLM、OAuth など、さまざまなスキームを使用して安全に認証でき、すべての接続でセキュアな認証を実現します。
- SQL ストアドプロシージャを使用して、OData サービスエンティティを管理できます。エンティティ間の関連付けの一覧表示、作成、削除などが可能です。
お客様は、Power BI、MicroStrategy、Tableau などのお気に入りのツールと OData サービスを定期的に統合し、OData サービスからデータベースやデータウェアハウスにデータをレプリケートするために CData のソリューションを使用しています。
はじめに
概要
シンプルなステップの概要は以下のとおりです:
- ステップ 1 - 接続と設定: CData Connect AI で OData ソースへの接続を作成し、ユーザー権限を設定して、 Personal Access Token(PAT)を生成します。
- ステップ 2 - Databricks からクエリ: Databricks に CData JDBC ドライバーをインストールし、ノートブックに接続情報を設定して、 SQL クエリでリアルタイムのOData servicesにアクセスします。
前提条件
始める前に、以下を準備してください:
- アクティブな OData アカウント
- CData Connect AI アカウント。ログインまたは 無料トライアルにサインアップできます。
- Databricks アカウント。こちらからサインアップまたはログインできます。
ステップ 1:CData Connect AI で OData 接続を設定
1.1 OData への接続を追加
CData Connect AI は、利用可能なデータソースに接続するためのシンプルなポイント&クリックインターフェースを提供しています。
- Connect AI にログインし、左側の Sources をクリックして、 右上の Add Connection をクリック
- Add Connection パネルから 「OData」 を選択
-
OData に接続するために必要な認証プロパティを入力します。
OData への接続
OData に接続するには、Url を有効なOData サービスルートURI に設定する必要があります。 OData サービスにルートドキュメントがない場合、テーブルとして公開したい特定のエンティティをFeedURL に指定してください。
OData への認証
OData は、以下を経由する認証をサポートします。
- HTTP
- Kerberos
- SharePoint Online
- OAuth
- Azure AD
HTTP 認証スキーム
HTTP で認証する場合は、次の表に従ってAuthScheme を設定します。
Scheme AuthScheme その他の設定 None None 認証を必要としない場合に使用。 Basic Basic User、Password NTLM NTLM User、Password Digest(サポートされている場合) Digest User、Password その他の認証方法の詳細は、ヘルプドキュメントの「接続の確立」セクションを参照してください。
- 右上の Save & Test をクリック
-
OData Connection ページで Permissions タブに移動し、
お好みに応じてユーザーベースの権限を更新します。
1.2 Personal Access Token(PAT)を生成
REST API、OData API、または仮想 SQL Server 経由で Connect AI に接続する場合、 Personal Access Token(PAT)が Connect AI への接続認証に使用されます。PAT は、セキュアなトークンベースの認証として ログイン認証情報の代わりに機能します。アクセスの粒度を維持するため、 サービスごとに個別の PAT を作成することをお勧めします。
- Connect AI アプリの右上にある歯車アイコン()をクリックして Settings ページを開く
- Settings ページで Access Tokens セクションに移動し、 Create PAT をクリック
-
PAT に名前を付けて Create をクリック
- 注意:Personal Access Token は作成時にのみ表示されるので、必ずコピーして安全な場所に保存してください。
ステップ 2:Databricks で OData データに接続・クエリ
以下の手順に従って、Databricks から OData への接続を確立します。 CData JDBC Driver for Connect AI をインストールし、JAR ファイルをクラスターに追加して、ノートブックを設定し、 SQL クエリでリアルタイムのOData servicesにアクセスします。
2.1 CData JDBC Driver for Connect AI をインストール
- CData Connect AI で、左側の Integrations ページをクリック。 JDBC または Databricks を検索し、Download をクリックして、 お使いの OS 用のインストーラーを選択します。
-
ダウンロード後、インストーラーを実行して指示に従います:
- Windows の場合:セットアップファイルを実行し、インストールウィザードに従います。
- Mac/Linux の場合:アーカイブを解凍し、フォルダを /opt または /Applications に移動します。実行権限があることを確認してください。
-
インストール後、インストールディレクトリで JAR ファイルを見つけます:
- Windows:
C:\Program Files\CData\CData JDBC Driver for Connect AI\lib\cdata.jdbc.connect.jar
- Mac/Linux:
/Applications/CData/CData JDBC Driver for Connect AI/lib/cdata.jdbc.connect.jar
- Windows:
2.2 Databricks に JAR ファイルをインストール
-
Databricks にログイン。左側のナビゲーションペインで Compute をクリック。コンピュートクラスターを開始または作成します。
-
実行中のクラスターをクリックし、Libraries タブに移動して、右上の Install New をクリック。
-
Install Library ダイアログで DBFS を選択し、
cdata.jdbc.connect.jar ファイルをドラッグ&ドロップ。Install をクリック。
2.3 Databricks ノートブックで OData データをクエリ
ノートブックスクリプト 1 - JDBC 接続を定義:
- 以下のスクリプトをノートブックセルに貼り付けます:
driver = "cdata.jdbc.connect.ConnectDriver" url = "jdbc:connect:AuthScheme=Basic;User=your_username;Password=your_pat;URL=https://cloud.cdata.com/api/;DefaultCatalog=Your_Connection_Name;"
- 以下を置き換えます:
- your_username - CData Connect AI のユーザー名
- your_pat - CData Connect AI の Personal Access Token(PAT)
- Your_Connection_Name - Sources ページの Connect AI データソース名
- スクリプトを実行します。
ノートブックスクリプト 2 -OData servicesから DataFrame を読み込み:
- 2 番目のスクリプト用に新しいセルを追加します。ノートブック右側のメニューから Add cell below をクリック。
- 以下のスクリプトを新しいセルに貼り付けます:
remote_table = spark.read.format("jdbc") \
.option("driver", "cdata.jdbc.connect.ConnectDriver") \
.option("url", "jdbc:connect:AuthScheme=Basic;User=your_username;Password=your_pat;URL=https://cloud.cdata.com/api/;DefaultCatalog=Your_Connection_Name;") \
.option("dbtable", "YOUR_SCHEMA.YOUR_TABLE") \
.load()
- 以下を置き換えます:
- your_username - CData Connect AI のユーザー名
- your_pat - CData Connect AI の Personal Access Token(PAT)
- Your_Connection_Name - Sources ページの Connect AI データソース名
- YOUR_SCHEMA.YOUR_TABLE - スキーマとテーブル名(例:OData.Orders)
- スクリプトを実行します。
ノートブックスクリプト 3 - カラムをプレビュー:
- 同様に、3 番目のスクリプト用に新しいセルを追加します。
- 以下のスクリプトを新しいセルに貼り付けます:
display(remote_table.select("ColumnName1", "ColumnName2"))
- ColumnName1 と ColumnName2 を OData 構造の実際のカラム名に置き換えます(例:OrderName、Freight など)。
- スクリプトを実行します。
これで、バックエンド API の複雑さを意識することなく、またOData servicesをレプリケーションすることなく、 Databricks ノートブック内で直接リアルタイムの OData services を探索、結合、分析できるようになりました。
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