R から JDBC 経由でBigQueryののデータを分析

R と Java がインストールされている環境であれば、純粋な R スクリプトと標準的な SQL を使用してBigQuery のデータにアクセスできます。CData JDBC Driver for BigQuery と RJDBC パッケージを使えば、R からリモートのBigQuery のデータを操作できます。CData Driver を使用することで、業界で実績のある標準規格に準拠したドライバーを活用し、人気のオープンソース言語 R でデータにアクセスできます。この記事では、ドライバーを使ってBigQueryに SQL クエリを実行し、標準的な R 関数を呼び出してBigQuery のデータを可視化する方法を説明します。

はじめに

---

R のインストール

マルチスレッドとマネージドコードによるドライバーのパフォーマンス向上を最大限に活かすには、マルチスレッド対応の Microsoft R Open を使用するか、BLAS/LAPACK ライブラリとリンクされたオープンソース R を使用します。この記事では Microsoft R Open 3.2.3 を使用しています。このバージョンは、2016年1月1日時点の CRAN リポジトリのスナップショットからパッケージをインストールするように事前設定されており、再現性が確保されています。

RJDBC パッケージの読み込み

ドライバーを使用するには、RJDBC パッケージをダウンロードしてください。 RJDBC パッケージをインストールしたら、以下のコードでパッケージを読み込みます。

library(RJDBC)

BigQueryに JDBC データソースとして接続

BigQueryに JDBC データソースとして接続するには、以下の情報が必要です。

• Driver Class: cdata.jdbc.googlebigquery.GoogleBigQueryDriver に設定します。
• Classpath: ドライバー JAR ファイルの場所を設定します。デフォルトでは、インストールフォルダの lib サブフォルダです。

dbConnect や dbSendQuery などの DBI 関数は、R でデータアクセスコードを記述するための統一されたインターフェースを提供します。以下のコードで、CData JDBC Driver for BigQuery に JDBC リクエストを行う DBI ドライバーを初期化します。

driver <- JDBC(driverClass = "cdata.jdbc.googlebigquery.GoogleBigQueryDriver", classPath = "MyInstallationDir\lib\cdata.jdbc.googlebigquery.jar", identifier.quote = "'")

これで DBI 関数を使用してBigQueryに接続し、SQL クエリを実行できます。dbConnect 関数で JDBC 接続を初期化します。

BigQuery 接続プロパティの取得・設定方法

Google BigQuery はOAuth 認証標準を使用します。個々のユーザーとしてGoogle API にアクセスするには、組み込みクレデンシャルを使うか、OAuth アプリを作成します。

OAuth では、Google Apps ドメインのユーザーとしてサービスアカウントを使ってアクセスすることもできます。サービスカウントでの認証では、OAuth JWT を取得するためのアプリケーションを登録する必要があります。

OAuth 値に加え、DatasetId、ProjectId を設定する必要があります。詳細はヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。

組み込みの接続文字列デザイナー

JDBC URL の構築には、BigQuery JDBC Driver に組み込まれている接続文字列デザイナーが便利です。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.googlebigquery.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。

以下は、一般的な JDBC 接続文字列を含む dbConnect 呼び出しの例です。

conn <- dbConnect(driver,"jdbc:googlebigquery:DataSetId=MyDataSetId;ProjectId=MyProjectId;")

スキーマの検出

このドライバーは、BigQuery API をリレーショナルテーブル、ビュー、ストアドプロシージャとしてモデル化します。以下のコードでテーブルの一覧を取得できます。

dbListTables(conn)

SQL クエリの実行

dbGetQuery 関数を使用して、BigQuery API でサポートされている任意の SQL クエリを実行できます。

orders <- dbGetQuery(conn,"SELECT OrderName, Freight FROM Orders")

以下のコマンドで、結果をデータビューアウィンドウに表示できます。

View(orders)

BigQuery のデータのプロット

これで、CRAN リポジトリで利用可能なデータ可視化パッケージを使ってBigQuery のデータを分析できます。組み込みのバープロット関数でシンプルな棒グラフを作成できます。

par(las=2,ps=10,mar=c(5,15,4,2))
barplot(orders$Freight, main="BigQuery Orders", names.arg = orders$OrderName, horiz=TRUE)