Databricks（AWS）でReckon Accounts Hosted 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Reckon Accounts Hosted 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Reckon Accounts Hosted 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Reckon Accounts Hosted 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。Reckon Accounts Hosted 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Reckon Accounts Hosted 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Reckon Accounts Hosted 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Reckon Accounts Hosted 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.reckonaccountshosted.jar）をアップロードします。

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

Reckon Accounts Hosted 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Reckon Accounts Hosted 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.reckonaccountshosted.ReckonAccountsHostedDriver"
url = "jdbc:reckonaccountshosted:RTK=5246...;SubscriptionKey=my_subscription_key;CountryVersion=2021.R2.AU;CompanyFile=Q:/CompanyName.QBW;User=my_user;Password=my_password;CallbackURL=http://localhost:33333;OAuthClientId=my_oauth_client_id;OAuthClientSecret=my_oauth_client_secret;"

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、Reckon Accounts Hosted 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.reckonaccountshosted.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。

CData 製品 はOAuth 経由でReckon Accounts Hosted にリクエストを作成します。次の接続プロパティを指定します。

• User： 必須。企業ファイルのユーザー名。
• Password： 必須。企業ファイルのパスワード。
• CompanyFile: 必須。企業ファイルへのパス。
• InitiateOAuth：アクセストークンの処理をドライバーに任せる場合はGETANDREFRESH に設定。
• CountryVersion：デフォルトは、2021.R2.AU です。

カスタムOAuth アプリケーションを作成し、以下の追加の接続プロパティを指定することもできます。

• SubscriptionKey：Azure Platform 上のReckon Portal から取得したAPI キー。
• OAuthClientId：アプリケーション設定のクライアントID に設定。
• OAuthClientSecret：アプリケーション設定のクライアントシークレットに設定。
• CallbackURL：カスタムOAuth アプリのリダイレクトURI。

CData は、OAuth デスクトップ認証を簡略化する埋め込みOAuth アプリケーションを提供します。ほかのOAuth 認証方法（Web、ヘッドレスなど）、カスタムOAuth アプリケーションの作成、その理由などについては、ヘルプドキュメントを参照してください。

Reckon Accounts Hosted 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、Reckon Accounts Hosted 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" , "Accounts") \
	.load ()

Reckon Accounts Hosted のデータを表示

ロードしたReckon Accounts Hosted 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Reckon Accounts Hosted 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Reckon Accounts Hosted 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, Balance FROM SAMPLE_VIEW ORDER BY Balance DESC LIMIT 5

Reckon Accounts Hosted 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 Reckon Accounts Hosted 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Reckon Accounts Hosted 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。