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

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

Stripe 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Stripe 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.stripe.StripeDriver"
url = "jdbc:stripe:RTK=5246...;OAuthClientId=MyOAuthClientId;OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret;CallbackURL=http://localhost:33333;"

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、Stripe 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.stripe.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。

Stripeへの接続

それでは、Stripe への接続について説明していきましょう。Stripe では、本番API キーまたはOAuth のいずれかによる認証をサポートしています。

本番API キー

本番API キーで接続するには、以下の2つの設定パラメータを設定する必要があります。

• AuthScheme = APIKey
• LiveAPIKey = 本番API キーの値

本番API キーの値を取得するには、以下の手順で確認できます：

1. Stripe ダッシュボードにログインします
2. 開発者 → API キー → シークレットキー → 本番環境のキーを表示 に移動します

Stripe では、テストモードで作成されたシークレットキーを使用して、'StripeV2' データモデルのエンティティにはアクセスできませんのでご注意ください。ライブモードまたはサンドボックスモードで作成されたシークレットキーをご利用ください。 さらに、制限付きキーを使用して'StripeV2' データモデルのエンティティにアクセスすることも許可されていません。

OAuth については、ヘルプドキュメントの「接続の確立」をご確認ください。

Stripe 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、Stripe 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 ()

Stripe のデータを表示

ロードしたStripe 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 ("Email"))

Databricks でStripe 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Stripe 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 Email, Discount FROM SAMPLE_VIEW ORDER BY Discount DESC LIMIT 5

Stripe 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 Stripe 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Stripe 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。