Databricks(AWS)でElasticsearch 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Elasticsearch 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Elasticsearch 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Elasticsearch 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。Elasticsearch 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Elasticsearch 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Elasticsearch のデータを操作・分析できます。
Elasticsearch データ連携について
CData を使用すれば、Elasticsearch 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:
- SQL エンドポイントと REST エンドポイントの両方にアクセスでき、接続を最適化し、Elasticsearch データの読み書きに関してより多くのオプションを提供します。
- v2.2 以降およびオープンソース Elasticsearch サブスクリプションを含む、ほぼすべての Elasticsearch インスタンスに接続できます。
- SCORE() 関数を明示的に要求することなく、常にクエリ結果の関連性スコアを受け取ることができます。これにより、サードパーティツールからのアクセスが簡素化され、クエリ結果のテキスト関連性のランキングを簡単に確認できます。
- 複数のインデックスを検索でき、クライアントマシンではなく Elasticsearch がクエリと結果の管理・処理を担当します。
ユーザーは、Crystal Reports、Power BI、Excel などの分析ツールと Elasticsearch データを統合し、当社のツールを活用して、Elasticsearch を含むすべてのデータソースへの単一のフェデレートアクセスレイヤーを実現しています。
CData の Elasticsearch ソリューションの詳細については、ナレッジベース記事をご覧ください:CData Elasticsearch Driver Features & Differentiators
はじめに
CData JDBC Driver をDatabricks にインストール
Databricks でリアルタイムElasticsearch 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。
- Databricks の管理画面に移動し、対象のクラスターを選択します。
- Libraries タブで「Install New」をクリックします。
- Library Source として「Upload」を選択し、Library Type として「Jar」を選択します。
- 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.elasticsearch.jar)をアップロードします。
ノートブックでElasticsearch 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Elasticsearch 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、Elasticsearch をクエリして、基本的なレポートを作成できます。
Elasticsearch 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Elasticsearch 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.elasticsearch.ElasticsearchDriver" url = "jdbc:elasticsearch:RTK=5246...;Server=127.0.0.1;Port=9200;User=admin;Password=123456;"
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、Elasticsearch 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.elasticsearch.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。
Elasticsearch 接続プロパティの取得・設定方法
接続するには、Server およびPort 接続プロパティを設定します。 認証には、User とPassword プロパティ、PKI (public key infrastructure)、またはその両方を設定します。 PKI を使用するには、SSLClientCert、SSLClientCertType、SSLClientCertSubject、およびSSLClientCertPassword プロパティを設定します。
CData 製品は、認証とTLS/SSL 暗号化にX-Pack Security を使用しています。TLS/SSL で接続するには、Server 値に'https://' を接頭します。Note: PKI を 使用するためには、TLS/SSL およびクライアント認証はX-Pack 上で有効化されていなければなりません。
接続されると、X-Pack では、設定したリルムをベースにユーザー認証およびロールの許可が実施されます。
Elasticsearch 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、Elasticsearch 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" , "Orders") \ .load ()
Elasticsearch のデータを表示
ロードしたElasticsearch 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 ("OrderName"))
Databricks でElasticsearch 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Elasticsearch 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 OrderName, Freight FROM SAMPLE_VIEW ORDER BY Freight DESC LIMIT 5
Elasticsearch 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 Elasticsearch 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Elasticsearch 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。