Azure Databricks でKintone のデータに接続してデータ処理を行う方法

Databricks は、Apache Spark による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 ドライバと組み合わせることで、Databricks を使用してリアルタイムKintone のデータの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、Azure で CData JDBC ドライバをホストし、Databricks からリアルタイムKintone のデータに接続してデータを処理する方法を説明します。

最適化されたデータ処理機能を組み込んだ CData JDBC ドライバは、リアルタイムKintone のデータとのインタラクションにおいて卓越したパフォーマンスを発揮します。Kintone に対して複雑な 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 操作を直接Kintoneにプッシュし、サポートされていない操作（主に SQL 関数や JOIN 操作）は組み込みの SQL エンジンを使用してクライアント側で処理します。動的メタデータクエリ機能により、ネイティブのデータ型を使用してKintone のデータの操作・分析が可能です。

CData JDBC ドライバを Azure にインストール

Databricks でリアルタイムKintone のデータを操作するには、Azure Data Lake Storage（ADLS）を通じてドライバーをインストールします。（以前のバージョンの記事で説明していた DBFS を介した接続方法は非推奨となっていますが、廃止日は公開されていません。）

1. JDBC JAR ファイルを任意の Blob コンテナにアップロードします（例：「databrickslibraries」ストレージアカウントの「jdbcjars」コンテナ）。
2. ストレージアカウントから「セキュリティとネットワーク」を展開し、「アクセスキー」をクリックしてアカウントキーを取得します。使用するキーを表示してコピーしてください。
3. コンテナに移動し、JAR を保存している特定のコンテナを開き、JDBC JAR ファイルのエントリを選択して JAR ファイルの URL を取得します。ファイルの詳細が開き、URL をクリップボードにコピーするボタンがあります。この値は以下のようになります（「blob」の部分はストレージアカウントの種類によって異なる場合があります）：

   https://databrickslibraries.blob.core.windows.net/jdbcjars/cdata.jdbc.salesforce.jar

   
4. Databricks クラスターの「Configuration」タブで「Edit」ボタンをクリックし、「Advanced options」を展開します。そこで、以下の Spark オプション（JAR URL のドメイン名から派生）に、コピーしたアカウントキーを値として追加し、「Confirm」をクリックします： spark.hadoop.fs.azure.account.key.databrickslibraries.blob.core.windows.net
5. Databricks クラスターの「Libraries」タブで「Install new」をクリックし、ADLS オプションを選択します。ドライバー JAR の ABFSS URL（これも JAR URL のドメイン名から派生）を指定し、「Install」をクリックします。ABFSS URL は以下のようになります：

   abfss://jdbcjars@databrickslibraries.blob.core.windows.net/cdata.jdbc.salesforce.jar

   

Databricks からKintoneに接続

JAR ファイルがインストールされたら、Databricks でリアルタイムKintone のデータを操作する準備が整いました。まず、ワークスペースで新しいノートブックを作成します。ワークブックに名前を付け、言語として Python が選択されていることを確認し（デフォルトで選択されているはずです）、「Connect」をクリックして「General Compute」から 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（デフォルトで選択されているはずです）。

Kintoneへの接続を設定

JDBC ドライバのクラスを参照し、JDBC URL で使用する接続文字列を構築してKintoneに接続します。また、JDBC URL に 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。

driver = "cdata.jdbc.kintone.KintoneDriver"
url = "jdbc:kintone:RTK=5246...;User=myuseraccount;Password=mypassword;URL=http://subdomain.domain.com;"

組み込みの接続文字列デザイナー

JDBC URL の構築には、Kintone JDBC Driver に組み込まれている接続文字列デザイナーを使用できます。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 ファイルを実行してください。

java -jar cdata.jdbc.kintone.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。

Kintone 接続プロパティの設定方法

それでは、Kintone に接続していきましょう。接続するには、以下の接続プロパティを設定します。

• URL：Kintone のアクセスURL（例：https://yoursitename.cybozu.com または https://yoursitename.kintone.com）
• User：アカウントのユーザー名
• Password：アカウントのパスワード
• AuthScheme：「Password」を指定

パスワード認証の代わりにAPI トークン認証をご利用になる場合は、ヘルプドキュメントの「接続の設定」セクションをご確認ください。

Basic 認証の設定

続いて、ご利用のKintone ドメインでBasic 認証を有効にしている場合は、接続プロパティの「詳細」設定で以下の項目を追加設定してください。

• BasicAuthUser：Basic 認証のユーザー名
• BasicAuthPassword：Basic 認証のパスワード

クライアント証明書認証の設定

Basic 認証の代わりにクライアント証明書による認証をご利用になる場合は、以下の項目を設定してください。

• SSLClientCert：クライアント証明書のパス
• SSLClientCertType：証明書の種類
• SSLClientCertSubject：証明書のサブジェクト
• SSLClientCertPassword：証明書のパスワード

Kintone のデータの読み込み

接続を設定したら、CData JDBC ドライバと接続情報を使用してKintone のデータをデータフレームとして読み込むことができます。

remote_table = spark.read.format ( "jdbc" ) \
	.option ( "driver" , driver) \
	.option ( "url" , url) \
	.option ( "dbtable" , "Apps") \
	.load ()

Kintone のデータの表示

読み込んだKintone のデータを display 関数で確認してみましょう。

display (remote_table.select ("Name"))

Azure Databricks でKintone のデータを分析

Databricks SparkSQL でデータを処理したい場合は、読み込んだデータを一時ビューとして登録します。

remote_table.createOrReplaceTempView ( "SAMPLE_VIEW" )

以下の SparkSQL で分析用のKintone のデータを取得できます。

result = spark.sql("SELECT Name, Description FROM SAMPLE_VIEW")

Kintone からのデータは、対象のノートブック内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てください。

remote_table.write.format ( "parquet" ) .saveAsTable ( "SAMPLE_TABLE" )

CData JDBC Driver for kintone の30日間の無償トライアルをダウンロードして、Azure Databricks でリアルタイムKintone のデータを活用してみてください。ご不明な点があれば、サポートチームまでお気軽にお問い合わせください。