Databricks(AWS)でQuickBooks 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QuickBooks 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QuickBooks 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QuickBooks 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。QuickBooks 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QuickBooks 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QuickBooks のデータを操作・分析できます。
QuickBooks データ連携について
CData は、QuickBooks 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:
- ローカルとリモートの両方の会社ファイルにアクセスできます。
- エディションと地域を問わず接続できます:QuickBooks Premier、Professional、Enterprise、Simple Start エディション 2002+、およびカナダ、ニュージーランド、オーストラリア、英国エディション 2003+。
- SQL ストアドプロシージャを使用して、取引の無効化やクリア、リストの統合、エンティティの検索などのアクションを実行できます。
お客様は、Power BI、Tableau、Excel などのお気に入りのツールと QuickBooks データを定期的に統合し、QuickBooks データをデータベースやデータウェアハウスに統合しています。
はじめに
CData JDBC Driver をDatabricks にインストール
Databricks でリアルタイムQuickBooks 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。
- Databricks の管理画面に移動し、対象のクラスターを選択します。
- Libraries タブで「Install New」をクリックします。
- Library Source として「Upload」を選択し、Library Type として「Jar」を選択します。
- 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.quickbooks.jar)をアップロードします。
ノートブックでQuickBooks 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QuickBooks 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、QuickBooks をクエリして、基本的なレポートを作成できます。
QuickBooks 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QuickBooks 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.quickbooks.QuickBooksDriver" url = "jdbc:quickbooks:RTK=5246...;URL=http://remotehost:8166;User=admin;Password=admin123;"
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、QuickBooks 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.quickbooks.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。
ローカルQuickBooks インスタンスへの接続には接続プロパティ入力は不要です。
CData 製品は、リモートコネクタ経由でQuickBooks にリクエストを作成します。リモートコネクタはQuickBooks と同じマシン上で動作し、軽量の組み込みWeb サーバーを介して接続を受け入れます。サーバーはSSL/TLS をサポートし、ユーザーにリモートマシンからのセキュアな接続を可能にします。
初めて接続するときは、CData 製品をQuickBooks で認証する必要があります。詳しくは、ヘルプドキュメントの「Using the Remote Connector」を参照してください。
QuickBooks 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、QuickBooks 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" , "Customers") \ .load ()
QuickBooks のデータを表示
ロードしたQuickBooks 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 ("Name"))
Databricks でQuickBooks 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QuickBooks 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 Name, CustomerBalance FROM SAMPLE_VIEW ORDER BY CustomerBalance DESC LIMIT 5
QuickBooks 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 QuickBooks 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QuickBooks 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。