Looker Studio でDatabricks のデータと連携した可視化を作成する方法

宮本航太
プロダクトスペシャリスト

CData Connect AI を使ってDatabricks のリアルタイムデータに接続し、Looker Studio でカスタムレポートを作成します。

Looker Studio（旧Google データポータル）を使えば、リッチな可視化を追加したダッシュボードやレポートを簡単に作成できます。CData Connect AI と組み合わせることで、Databricks のデータに簡単に接続してLooker Studio からデータを連携利用できます。この記事では、Looker Studio からCData Connect AI を通してDatabricks に連携し、Databricks のデータを使用した可視化を作成する方法を説明します。

CData Connect AI offers a seamless cloud-to-cloud interface tailored for Databricks, making it straightforward to construct reports directly from liveDatabricks のデータwithin Looker Studio without the need for data replication. As you create visualizations, Looker Studio generates queries to retrieve data. With its inherent optimized data processing capabilities, CData Connect AI efficiently channels all supported query operations, including filters, JOINs, and more, directly to Databricks. This leverages server-side processing to swiftly provide the requested Databricks のデータ.

Databricks データ連携について

CData を使用すれば、Databricks のライブデータへのアクセスと統合がこれまでになく簡単になります。お客様は CData の接続機能を以下の目的で利用しています：

Runtime バージョン 9.1 - 13.X から Pro および Classic Databricks SQL バージョンまで、すべてのバージョンの Databricks にアクセスできます。
あらゆるホスティングソリューションとの互換性により、お好みの環境で Databricks を使用し続けることができます。
パーソナルアクセストークン、Azure サービスプリンシパル、Azure AD など、さまざまな方法で安全に認証できます。
Databricks ファイルシステム、Azure Blob ストレージ、AWS S3 ストレージを使用して Databricks にデータをアップロードできます。

多くのお客様が、さまざまなシステムから Databricks データレイクハウスにデータを移行するために CData のソリューションを使用していますが、ライブ接続ソリューションを使用して、データベースと Databricks 間の接続をフェデレートしているお客様も多数います。これらのお客様は、SQL Server リンクサーバーまたは Polybase を使用して、既存の RDBMS 内から Databricks へのライブアクセスを実現しています。

一般的な Databricks のユースケースと CData のソリューションがデータの問題解決にどのように役立つかについては、ブログをご覧ください：What is Databricks Used For? 6 Use Cases

はじめに

Connect AI からDatabricks への接続

CData Connect AI では、直感的なクリック操作ベースのインターフェースを使ってデータソースに接続できます。

Connect AI にログインし、 Add Connection をクリックします。
「Add Connection」パネルから「Databricks」を選択します。
必要な認証プロパティを入力し、Databricks に接続します。
Databricks 接続プロパティの取得・設定方法

Databricks クラスターに接続するには、以下のプロパティを設定します。
- Database：Databricks データベース名。
- Server：Databricks クラスターのサーバーのホスト名。
- HTTPPath：Databricks クラスターのHTTP パス。
- Token：個人用アクセストークン。この値は、Databricks インスタンスのユーザー設定ページに移動してアクセストークンタブを選択することで取得できます。
Databricks インスタンスで必要な値は、クラスターに移動して目的のクラスターを選択し、Advanced Options の下にあるJDBC/ODBC タブを選択することで見つけることができます。

Databricks への認証

CData は、次の認証スキームをサポートしています。
- 個人用アクセストークン
- Microsoft Entra ID（Azure AD）
- Azure サービスプリンシパル
- OAuthU2M
- OAuthM2M
個人用アクセストークン
認証するには、次を設定します。
- AuthScheme：PersonalAccessToken。
- Token：Databricks サーバーへの接続に使用するトークン。Databricks インスタンスのユーザー設定ページに移動してアクセストークンタブを選択することで取得できます。
その他の認証方法については、ヘルプドキュメントの「はじめに」セクションを参照してください。
Create & Tast をクリックします。
「Add Databricks Connection」ページの「Permissions」タブに移動し、ユーザーベースのアクセス許可を更新します。

コネクションの設定が完了したら、Looker Studio からDatabricks のデータへの接続準備ができました。

Databricks のリアルタイムデータにLooker Studio からアクセス

それでは、Looker Studio からCData Connect AI に接続して新しいDatabricks のデータソースを作成し、データを使った可視化を作成していきましょう。

Looker Studio にログインして、「作成」ボタンから新しいデータソースを作成し、CData Connect AI Connector を選択します。

「Authorize」をクリックしてGoogle アカウントへのアクセスを許可します。
「Authorize」をクリックしてご利用のCData Connect AI インスタンスを認証します。
Looker Studio のCData Connect AI Connector でコネクション（例：Databricks1）を選択し、「Next」をクリックします。
テーブル（例：Customers）を選択するかCustom Query を使用して、「CONNECT」をクリックして次に進みます。
必要な場合にはカラムを変更して、「レポートを作成」をクリックしてデータソースをレポートに追加します。