AWS Lambda でリアルタイムSQL Analysis Services のデータにアクセス（IntelliJ IDEA を使用）

Dibyendu Datta
Dibyendu Datta
Lead Technology Evangelist
IntelliJ IDEA と CData JDBC Driver を使用して、AWS Lambda からリアルタイムSQL Analysis Services のデータに接続。

AWS Lambda は、新しい情報やイベントに素早く応答するアプリケーションを構築できるコンピューティングサービスです。CData JDBC Driver for SQL Analysis Services と組み合わせることで、AWS Lambda 関数からリアルタイムSQL Analysis Services のデータを操作できます。この記事では、IntelliJ で Maven を使用して AWS Lambda 関数を構築し、SQL Analysis Services のデータに接続してクエリを実行する方法を説明します。

最適化されたデータ処理機能を組み込んだ CData JDBC ドライバは、リアルタイムSQL Analysis Services のデータとのインタラクションにおいて卓越したパフォーマンスを発揮します。SQL Analysis Services に対して複雑な 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 操作を直接SQL Analysis Servicesにプッシュし、サポートされていない操作（主に SQL 関数や JOIN 操作）は組み込みの SQL エンジンを使用してクライアント側で処理します。さらに、動的メタデータクエリ機能により、ネイティブのデータ型を使用してSQL Analysis Services のデータの操作・分析が可能です。

ステップ1：接続プロパティの設定と接続文字列の構築

CData JDBC Driver for SQL Analysis Services のインストーラーをダウンロードし、パッケージを解凍して JAR ファイルを実行してドライバーをインストールします。次に、必要な接続プロパティを収集します。

接続するには、Url プロパティを有効なSQL Server Analysis Services エンドポイントに設定して認証を提供します。XMLA アクセスを使用して、HTTP 経由でホストされているSQL Server Analysis Services インスタンスに接続できます。 Microsoft ドキュメント configure HTTP access を参照してSQL Server Analysis Services に接続してください。

SQL をSQL Server Analysis Services に実行するには、ヘルプドキュメントの「Analysis Services データの取得」を参照してください。接続ごとにメタデータを取得する代わりに、CacheLocation を設定できます。

  • HTTP 認証

    AuthScheme を"Basic" または"Digest" に設定してUser とPassword を設定します。CustomHeaders に他の認証値を指定します。

  • Windows (NTLM)

    Windows のUser とPassword を設定して、AuthScheme をNTLM に設定します。

  • Kerberos およびKerberos Delegation

    Kerberos を認証するには、AuthScheme をNEGOTIATE に設定します。Kerberos 委任を使うには、AuthScheme をKERBEROSDELEGATION に設定します。必要があれば、User、Password およびKerberosSPN を設定します。デフォルトでは、CData 製品は指定されたUrl でSPN と通信しようと試みます。

  • SSL/TLS:

    デフォルトでは、CData 製品はサーバーの証明書をシステムの信頼できる証明書ストアと照合してSSL/TLS のネゴシエーションを試みます。別の証明書を指定するには、利用可能なフォーマットについてヘルプドキュメントの「SSLServerCert」プロパティを参照してください。

接続を設定したら、その後はあらゆるキューブを二次元テーブルとして扱うことができます。データに接続する際にCData 製品がSSAS のメタデータを取得して、動的にテーブルスキーマを更新します。 「CacheLocation」プロパティを設定すれば自動でファイルにキャッシュを作成するので、接続時に毎回メタデータを取得する必要もなくなります。

詳細は、ヘルプドキュメントの「Retrieving Analysis Services Data」を参照してください。

NOTE: AWS Lambda 関数で JDBC ドライバーを使用するには、ライセンス（製品版または試用版）とランタイムキー（RTK）が必要です。ライセンス（または試用版）の取得については、弊社営業チームまでお問い合わせください。

組み込みの接続文字列デザイナー

JDBC URL の構築には、SQL Analysis Services JDBC Driver に組み込まれている接続文字列デザイナーを使用できます。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 ファイルを実行してください。

java -jar cdata.jdbc.ssas.jar

接続プロパティ（RTK を含む）を入力し、接続文字列をクリップボードにコピーします。

ステップ2：IntelliJ でプロジェクトを作成

  1. IntelliJ IDEA で「New Project」をクリックします。
  2. Generators から「Maven Archetype」を選択します。
  3. プロジェクトに名前を付け、Archetype として「maven.archetypes:maven-archetype-quickstart」を選択します。
  4. 「Create」をクリックします。

CData JDBC Driver for SQL Analysis Services JAR ファイルのインストール

プロジェクトのルートフォルダから以下の Maven コマンドを実行して、JAR ファイルをプロジェクトにインストールします。

mvn install:install-file -Dfile="PATH/TO/CData JDBC Driver for SQL Analysis Services 20XX/lib/cdata.jdbc.ssas.jar" -DgroupId="org.cdata.connectors" -DartifactId="cdata-ssas-connector" -Dversion="23" -Dpackaging=jar

依存関係の追加

Maven プロジェクトの pom.xml ファイル内で、AWS とCData JDBC Driver for SQL Analysis Servicesを依存関係として追加します（<dependencies> 要素内に以下の XML を追加）。

  • AWS 
    <dependency>
   <groupId>com.amazonaws</groupId>
   <artifactId>aws-lambda-java-core</artifactId>
   <version>1.2.2</version> <!--Replace with the actual version-->
</dependency>
  • CData JDBC Driver for SQL Analysis Services 
    <dependency>
   <groupId>org.cdata.connectors</groupId>
   <artifactId>cdata-ssas-connector</artifactId>
   <version>25</version> <!--Replace with the actual version-->
</dependency>
  • Fat JAR 作成用の Maven Shade Plugin 
    <build>
  <plugins>
    <plugin>
      <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
      <artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
      <version>3.4.1</version>
      <executions>
        <execution>
          <phase>package</phase>
          <goals>
            <goal>shade</goal>
          </goals>
          <configuration>
            <createDependencyReducedPom>false</createDependencyReducedPom>
            <transformers>
              <transformer implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ManifestResourceTransformer">
                <mainClass>com.example.CDataLambda</mainClass>
                  <!-- Change to your actual Lambda handler class -->
              </transformer>
            </transformers>
          </configuration>
        </execution>
      </executions>
    </plugin>
  </plugins>
</build>

AWS Lambda 関数の作成

このサンプルプロジェクトでは、CDataLambda.java と CDataLambdaTest.java の2つのソースファイルを作成します。

Lambda 関数の定義

  1. CDataLambda クラスを AWS Lambda SDK の RequestHandler インターフェースを実装するように更新します。handleRequest メソッドを追加する必要があります。このメソッドは、Lambda 関数がトリガーされたときに以下のタスクを実行します：
    1. 入力を使用して SQL クエリを構築
    2. CData JDBC Driver for SQL Analysis Services を登録
    3. JDBC を使用してSQL Analysis Servicesへの接続を確立
    4. SQL Analysis Services で SQL クエリを実行
    5. 結果をコンソールに出力
    6. 出力メッセージを返す

  2. 以下の完全な Lambda クラスを使用してください。インポート、クラス定義、handleRequest メソッドが含まれています。DriverManager.getConnection 呼び出し内の接続文字列値は、実際の値に置き換えてください。 

    package com.example;

import com.amazonaws.services.lambda.runtime.Context;
import com.amazonaws.services.lambda.runtime.RequestHandler;

import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.ResultSetMetaData;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
public class CDataLambda implements RequestHandler < Object, String > {

  @Override
  public String handleRequest(Object input, Context context) {
    String query = "SELECT * FROM " + input;

    String bucketName = "MY_AWS_BUCKET";
    try {
      Class.forName("cdata.jdbc.ssas.SSASDriver");
      cdata.jdbc.ssas.SSASDriver driver = new cdata.jdbc.ssas.SSASDriver();
      DriverManager.registerDriver(driver);
    } catch (SQLException ex) {
      // Registering the driver failed
      throw new RuntimeException("Failed to register JDBC driver", ex);
    } catch (ClassNotFoundException e) {
      // The driver class was not found in the classpath
      throw new RuntimeException("JDBC Driver class not found", e);

    }
    Connection connection = null;
    try {
      connection = DriverManager.getConnection("jdbc:cdata:ssas:RTK=52465...;User=myuseraccount;Password=mypassword;URL=http://localhost/OLAP/msmdpump.dll;");
    } catch (SQLException ex) {
      context.getLogger().log("Error getting connection: " + ex.getMessage());
    } catch (Exception ex) {
      context.getLogger().log("Error: " + ex.getMessage());
    }

    if (connection != null) {
      context.getLogger().log("Connected Successfully!
");
    }

    ResultSet resultSet = null;
    try {
      //executing query
      Statement stmt = connection.createStatement();
      resultSet = stmt.executeQuery(query);

      ResultSetMetaData metaData = resultSet.getMetaData();
      int numCols = metaData.getColumnCount();

      //printing the results
      while (resultSet.next()) {
        for (int i = 1; i <= numCols; i++) {
          System.out.printf("%-25s", (resultSet.getObject(i) != null) ? resultSet.getObject(i).toString().replaceAll("
", "") : null);
        }
        System.out.print("
");
      }
    } catch (SQLException ex) {
      System.out.println("SQL Exception: " + ex.getMessage());
    } catch (Exception ex) {
      System.out.println("General exception: " + ex.getMessage());
    }
    return "v24 query: " + query + " complete";
  }
}

ステップ3：Lambda 関数のデプロイと実行

IntelliJ で関数をビルドしたら、Maven プロジェクト全体を単一の JAR ファイルとしてデプロイする準備が整います。

  1. IntelliJ で mvn install コマンドを使用して SNAPSHOT JAR ファイルをビルドします。

    Note: Maven Shade Plugin は target フォルダに2つの JAR を生成します。AWS Lambda には常に、すべての必要な依存関係を含むサイズの大きい -shaded.jar ファイルをアップロードしてください。

  2. AWS Lambda で新しい関数を作成します（または既存の関数を開きます）。
  3. 関数に名前を付け、IAM ロールを選択し、タイムアウト値を関数が完了するのに十分な値に設定します（クエリの結果サイズによって異なります）。
  4. 「Upload from」->「.zip file」をクリックし、SNAPSHOT JAR ファイルを選択します。
  5. 「Runtime settings」セクションで「Edit」をクリックし、Handler を handleRequest メソッドに設定します（例：package.class::handleRequest）。
  6. これで関数をテストできます。「Event JSON」フィールドにテーブル名を設定し、「Test」をクリックします。

無償トライアル・詳細情報

CData JDBC Driver for SQL Analysis Services の30日間の無償トライアルをダウンロードして、AWS Lambda でリアルタイムSQL Analysis Services のデータを活用してみてください。ご不明な点があれば、サポートチームまでお気軽にお問い合わせください。

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