Databricks(AWS)でTalkdesk のデータを処理・分析

Jerod Johnson
Jerod Johnson
Director, Technology Evangelism
CData、AWS、Databricks を使用して、リアルタイムTalkdesk 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。

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Talkdesk 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Talkdesk 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Talkdesk 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。Talkdesk 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Talkdesk 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Talkdesk 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Talkdesk 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.talkdesk.jar)をアップロードします。
AWS にJDBC JAR ファイルをロード

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

Talkdesk 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Talkdesk 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.talkdesk.TalkdeskDriver"
url = "jdbc:talkdesk:RTK=5246...;AccountName=myAccount;Region=US;OAuthClientId=myClientId;OAuthClientSecret=myClientSecret;"

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、Talkdesk 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.talkdesk.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。

Talkdesk では OAuth 2.0 の Client Credentials グラントを使用します。ブラウザでの認可ステップやコールバック URL は必要ありません。

以下の接続プロパティを設定します。

  • AccountName:Talkdesk アカウントの名前。
  • Region:Talkdesk インスタンスがデプロイされているリージョン。指定できる値は US(デフォルト)、EU、CA、AU、UK、FedRamp です。
  • OAuthClientId:カスタム OAuth アプリケーションの登録時に割り当てられた Client Id。
  • OAuthClientSecret:カスタム OAuth アプリケーションに割り当てられた Client Secret。

カスタム OAuth アプリケーションの作成

  1. Talkdesk アカウントにログインし、ナビゲーションメニューから OAuth Clients を選択します。
  2. Create OAuth Client をクリックし、クライアントにわかりやすい名前を付けます。
  3. Grant Type を Client Credentials に設定します。
  4. Add scopes をクリックし、アクセスしたいデータに応じたスコープを選択します。
  5. Create をクリックし、Client Id と Client Secret をコピーします。

接続時、ドライバーは Talkdesk にアクセストークンを自動でリクエストしてキャッシュし、有効期限が切れると更新します。アプリケーションで選択したスコープが、クエリ予定のビューに対応していることを確認してください。対応していない場合、トークンのリクエストが失敗することがあります。

組み込みの接続文字列デザイナーを使ってJDBC URL を生成(Salesforce の場合)

Talkdesk 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、Talkdesk 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" , "Users") \
	.load ()

Talkdesk のデータを表示

ロードしたTalkdesk 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 ("Id"))
Talkdesk のデータを表示

Databricks でTalkdesk 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Talkdesk 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 Id, Name FROM SAMPLE_VIEW ORDER BY Name DESC LIMIT 5
Talkdesk のデータを表示

Talkdesk 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 Talkdesk 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Talkdesk 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。

はじめる準備はできましたか?

Talkdesk Driver の無料トライアルをダウンロードしてお試しください:

 ダウンロード

詳細:

Talkdesk Icon Talkdesk JDBC Driver

Talkdesk 連携のパワフルなJava/J2EE アプリケーションを素早く作成して配布。