Databricks（AWS）でMySQL 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MySQL 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MySQL 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MySQL 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。MySQL 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MySQL 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MySQL 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MySQL 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.mysql.jar）をアップロードします。

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

MySQL 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MySQL 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.mysql.MySQLDriver"
url = "jdbc:mysql:RTK=5246...;User=myUser;Password=myPassword;Database=NorthWind;Server=myServer;Port=3306;"

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、MySQL 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.mysql.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。

Server およびPort プロパティがMySQL への接続には必須です。IntegratedSecurity をFALSE に設定した場合、User、Password も必須になります。 オプションで、Database を設定することもできます。Database は設定がない場合すべてのデータベースを使えるようになります。

パスワード方式によるSSH 接続

パスワード方式によるSSH接続時に必要なプロパティ一覧を以下に示します。

• User: MySQL のユーザ
• Password: MySQL のパスワード
• Database: MySQL の接続先データベース
• Server: MySQL のサーバー
• Port: MySQL のポート
• UserSSH: "true"
• SSHAuthMode: "Password"
• SSHPort: SSH のポート
• SSHServer: SSH サーバー
• SSHUser: SSH ユーザー
• SSHPassword: SSH パスワード

接続文字列形式では以下のようになります。

User=admin;Password=adminpassword;Database=test;Server=mysql-server;Port=3306;UseSSH=true;SSHAuthMode=Password;SSHPort=22;SSHServer=ssh-server;SSHUser=root;SSHPassword=sshpasswd;

公開鍵認証方式方式によるSSH 接続

公開鍵認証によるSSH接続時に必要なプロパティ一覧を以下に示します。

• User: MySQL のユーザ
• Password: MySQL のパスワード
• Database: MySQL の接続先データベース
• Server: MySQL のサーバー
• Port: MySQL のポート
• UserSSH: "true"
• SSHAuthMode: "Public_Key"
• SSHClientCertType: キーストアの種類
• SSHPort: SSH のポート
• SSHServer: SSH サーバー
• SSHUser: SSH ユーザー
• SSHClientCert: 秘密鍵ファイルのパス

接続文字列形式では以下のようになります。

User=admin;Password=adminpassword;Database=test;Server=mysql-server;Port=3306;UseSSH=true;SSHAuthMode=Public_Key;SSHClientCertType=PUBLIC_KEY_FILE;SSHPort=22;SSHServer=ssh-server;SSHUser=root;SSHClientCert=C:\Keys\key.pem;

MySQL 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、MySQL 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 ()

MySQL のデータを表示

ロードしたMySQL 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 ("ShipName"))

Databricks でMySQL 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MySQL 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 ShipName, Freight FROM SAMPLE_VIEW ORDER BY Freight DESC LIMIT 5

MySQL 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 MySQL 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MySQL 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。