Databricks（AWS）でau PAY Market 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au PAY Market 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au PAY Market 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au PAY Market 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。au PAY Market 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au PAY Market 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au PAY Market 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au PAY Market 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.aupaymarket.jar）をアップロードします。

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

au PAY Market 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au PAY Market 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.aupaymarket.auPAYMarketDriver"
url = "jdbc:aupaymarket:RTK=5246...;ApiKey=MyApiKey;ShopId=MyShopId"

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、au PAY Market 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.aupaymarket.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。

au PAY マーケットに接続するには、ShopId およびApiKey が必要です。

au PAY マーケットへのアクセスの設定

ShopId およびApiKey を取得するには、以下の手順に従ってください。

• Wow! manager サイトにログインして、「各種お申し込み」メニューの「API利用申請」に移動します。
• API利用規約に同意します。
• 「APIキーの発行はこちら」をクリックします。
• 「発行」ボタンをクリックして、API キーを生成します。
• 「接続元IPアドレスを登録」に、対象とするIP アドレスを入力します。
• 「登録」ボタンをクリックして、設定を保存します。

au PAY マーケットアカウントの認証

次の接続プロパティを設定して接続します。

• ShopId：接続先のau PAY マーケットShop ID を設定。
• ApiKey：API キーを設定。au PAY マーケットストアアカウントから取得したAPI キーです。
• UseSandbox：Sandbox 環境に接続する場合はTrue を設定。

au PAY Market 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、au PAY Market 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" , "Items") \
	.load ()

au PAY Market のデータを表示

ロードしたau PAY Market 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 ("ItemCode"))

Databricks でau PAY Market 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au PAY Market 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 ItemCode, Price FROM SAMPLE_VIEW ORDER BY Price DESC LIMIT 5

au PAY Market 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 au PAY Market 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au PAY Market 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。