CData Connect AI を使用して Databricks でリアルタイムの Presto データに接続・クエリ

Mohsin Turki
Mohsin Turki
Technical Marketing Engineer
CData Connect AI を使用して、リアルタイムのPresto のデータを Databricks に統合し、レプリケーションなしで直接クエリと分析を実現します。

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、Presto のデータ 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 Presto 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Presto のデータにアクセスでき、 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。

Presto データ連携について

CData を使用すれば、Trino および Presto SQL エンジンのライブデータへのアクセスと統合がこれまでになく簡単になります。お客様は CData の接続機能を以下の目的で利用しています:

  • Trino v345 以降(旧 PrestoSQL)および Presto v0.242 以降(旧 PrestoDB)のデータにアクセスできます。
  • Trino または Presto インスタンスの基盤となるすべてのデータに対して読み取り・書き込みアクセスができます。
  • 最大スループットのための最適化されたクエリ生成。

Presto と Trino により、ユーザーは単一のエンドポイントを通じてさまざまな基盤データソースにアクセスできます。CData の接続と組み合わせることで、ユーザーはインスタンスへの純粋な SQL-92 アクセスを取得し、ビジネスデータをデータウェアハウスに統合したり、Power BI や Tableau などのお気に入りのツールからライブデータに直接簡単にアクセスしたりできます。

多くの場合、CData のライブ接続は、ツールで利用可能なネイティブのインポート機能を上回ります。あるお客様は、レポートに必要なデータセットのサイズが大きいため、Power BI を効果的に使用できませんでした。同社が CData Power BI Connector for Presto を導入したところ、DirectQuery 接続モードを使用してリアルタイムでレポートを生成できるようになりました。


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:

  1. ステップ 1 - 接続と設定: CData Connect AI で Presto 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。
  2. 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Presto のデータにアクセスします。

前提条件

始める前に、以下を準備してください:

  1. アクティブな Presto アカウント
  2. 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。
  3. 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 Presto 接続を設定

1.1 Presto 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。

  1. 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
  2. Add Connection パネルから 「Presto」 を選択
  3. Presto に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    Presto への接続には、まずはServer およびPort を接続プロパティとして設定します。それ以外の追加項目は接続方式によって異なります。

    TLS/SSL を有効化するには、UseSSL をTRUE に設定します。

    LDAP で認証

    LDAP で認証するには、次の接続プロパティを設定します:

    • AuthScheme: LDAP に設定。
    • User: LDAP で接続するユーザー名。
    • Password: LDAP で接続するユーザーのパスワード。

    Kerberos 認証

    KERBEROS 認証を使う場合には、以下を設定します:

    • AuthScheme: KERBEROS に設定。
    • KerberosKDC: 接続するユーザーのKerberos Key Distribution Center (KDC) サービス。
    • KerberosRealm: 接続するユーザーのKerberos Realm 。
    • KerberosSPN: Kerberos Domain Controller のService Principal Name。
    • KerberosKeytabFile: Kerberos principals とencrypted keys を含むKeytab file。
    • User: Kerberos のユーザー。
    • Password: Kerberos で認証するユーザーのパスワード。
  4. 右上の Save & Test をクリック
  5. Presto 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。

  1. 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
  2. Settings ページで Access Tokens セクションに移動し、 Create PAT をクリック
  3. PAT に名前を付けて Create をクリック
  4. 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 Presto データに接続・クエリ

以下の手順に従って、Databricks から Presto 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Presto のデータにアクセスします。

2.1 CData JDBC Driver for Connect AI をインストール

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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

2.2 Databricks に JAR ファイルをインストール

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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 Presto 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:

  1. 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;"
  1. 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
  2. スクリプトを実行します。

ノートブックスクリプト 2 -Presto のデータから DataFrame を読み込み:

  1. 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。
  2. 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()
  1. 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:Presto.Customer
  2. 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:

  1. 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。
  2. 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"))
  1. ColumnName1ColumnName2 を Presto 構造の実際のカラム名に置き換えます(例:FirstNameLastName など)。
  2. 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Presto のデータ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 Presto のデータ を探索、結合、分析できるようになりました。


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