Databricks（AWS）でREST 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REST 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REST 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REST 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。REST 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REST 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REST 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REST 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.rest.jar）をアップロードします。

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

REST 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REST 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.rest.RESTDriver"
url = "jdbc:rest:RTK=5246...;DataModel=Relational;URI=C:/people.xml;Format=XML;"

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、REST 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.rest.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。

データソースへの認証については、データプロバイダーのヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください: データプロバイダーはREST API を双方向データベーステーブルとして、XML/JSON ファイル（ローカルファイル、一般的なクラウドサービスに保存されているファイル、FTP サーバー）を読み取り専用のビューとしてモデル化します。HTTP Basic、Digest、NTLM、OAuth、FTP などの主要な認証スキームがサポートされています。認証についての詳細は、ヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。

URI を設定し、認証値を指定したら、Format を"XML" または"JSON" に設定して、データ表現をデータ構造により厳密に一致させるようにDataModel を設定します。

DataModel プロパティは、データをどのようにテーブルに表現するかを制御するプロパティで、以下の基本的な設定を切り替えます。

• Document （デフォルト）：REST データのトップレベルのドキュメントビューをモデル化します。データプロバイダーはネストされたエレメントをデータの集計として返します。
• FlattenedDocuments：ネストされたドキュメントとその親を単一テーブルとして暗黙的に結合します。
• Relational：階層データから個々の関連テーブルを返します。テーブルには、親ドキュメントにリンクする主キーと外部キーが含まれます。

リレーショナル表現の構成について詳しくは、「REST データのモデル化」を参照してください。次の例で使用されているサンプルデータもあります。データには、人、所有している車、およびそれらの車で行われたさまざまなメンテナンスサービスのエントリが含まれています。The data includes entries for people, the cars they own, and various maintenance services performed on those cars.

REST 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、REST 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" , "people") \
	.load ()

REST のデータを表示

ロードしたREST 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 ("[ personal.name.first ]"))

Databricks でREST 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REST 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 [ personal.name.first ], [ personal.name.last ] FROM SAMPLE_VIEW ORDER BY [ personal.name.last ] DESC LIMIT 5

REST 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 REST 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REST 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。