Databricks（AWS）でSage X3 Cloud 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Sage X3 Cloud 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Sage X3 Cloud 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Sage X3 Cloud 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。Sage X3 Cloud 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Sage X3 Cloud 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Sage X3 Cloud 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Sage X3 Cloud 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.sagex3cloud.jar）をアップロードします。

ノートブックでSage X3 Cloud 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Sage X3 Cloud 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、Sage X3 Cloud をクエリして、基本的なレポートを作成できます。

Sage X3 Cloud 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Sage X3 Cloud 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.sagex3cloud.SageX3CloudDriver"
url = "jdbc:sagex3cloud:RTK=5246...;AuthScheme=OAuth;URL=https://x3server/;OAuthAccessTokenUrl=https://auth-domain/oauth/token;OAuthClientId=your_client_id;OAuthClientSecret=your_client_secret;Audience=https://api-audience;XAPIKey=your_api_key;Folder=SEED;"

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、Sage X3 Cloud 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.sagex3cloud.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。

Sage X3 Cloud では OAuth 2.0 の Client Credentials フローを使用し、API へのアクセスには X-API-Key も必要です。AuthScheme を OAuth に設定し、以下の接続プロパティを指定します。

• URL：Sage X3 Cloud インスタンスのベース URL。
• OAuthAccessTokenUrl：OAuth トークンエンドポイント（例：https://your-auth-domain/oauth/token）。
• OAuthClientId：OAuth アプリケーションのクライアント ID。
• OAuthClientSecret：OAuth アプリケーションのクライアントシークレット。
• Audience：トークンリクエストで使用する API の Audience 値。
• XAPIKey：Sage X3 Cloud の管理者から提供された X-API-Key。
• Folder：Sage X3 のフォルダ名（例：SEED）。このフォルダがデフォルトのスキーマとして使用されます。
• Folders（オプション）：Sage X3 フォルダのカンマ区切りリスト（例：SEED,PERF）。各フォルダが個別のスキーマとして公開されるため、Schema.Table 構文でフォルダをまたいだクエリを実行できます。

ドライバーは Client Credentials フローでアクセストークンを取得し、すべての API リクエストで X-API-Key とあわせて送信します。InitiateOAuth を GETANDREFRESH（デフォルト）に設定しておけば、トークンの取得と更新は自動で行われます。

Sage X3 Cloud 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、Sage X3 Cloud 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" , "BPCUSTOMER") \
	.load ()

Sage X3 Cloud のデータを表示

ロードしたSage X3 Cloud 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 ("BPCNUM"))

Databricks でSage X3 Cloud 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Sage X3 Cloud 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 BPCNUM, BPCNAM FROM SAMPLE_VIEW ORDER BY BPCNAM DESC LIMIT 5

Sage X3 Cloud 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 Sage X3 Cloud 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Sage X3 Cloud 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。