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

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

Teradata 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Teradata 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.teradata.TeradataDriver"
url = "jdbc:teradata:RTK=5246...;User=myuser;Password=mypassword;Server=localhost;Database=mydatabase;"

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、Teradata 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.teradata.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。

Teradata に接続するには、次の認証情報を提供し、データベースサーバー名を指定します。

• User: Teradata ユーザーのユーザー名に設定。
• Password: Teradata ユーザーのパスワードに設定。
• DataSource: Teradata サーバー名、DBC 名、またはTDPID を指定。
• Port: サーバーが実行されているポートを指定。
• Database: データベース名を指定。指定されない場合は、CData 製品はデフォルトデータベースに接続されます。

Teradata 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、Teradata 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" , "NorthwindProducts") \
	.load ()

Teradata のデータを表示

ロードしたTeradata 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 ("ProductId"))

Databricks でTeradata 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Teradata 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 ProductId, ProductName FROM SAMPLE_VIEW ORDER BY ProductName DESC LIMIT 5

Teradata 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" )

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