Databricks（AWS）でNeo4J 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Neo4J 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Neo4J 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Neo4J 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。Neo4J 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Neo4J 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Neo4J 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Neo4J 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.neo4j.jar）をアップロードします。

ノートブックでNeo4J 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Neo4J 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、Neo4J をクエリして、基本的なレポートを作成できます。

Neo4J 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Neo4J 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.neo4j.Neo4jDriver"
url = "jdbc:neo4j:RTK=5246...;Server=localhost;Port=7474;User=my_user;Password=my_password;"

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、Neo4J 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.neo4j.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。

Neo4j に接続するには、次の接続プロパティを設定します。

• Server：Neo4j インスタンスをホスティングしているサーバー。
• Port：Neo4j サービスが稼働しているポート。プロバイダーは、デフォルトでHTTP (7474) ポートに接続します。
• User：Neo4j インスタンスを使用しているユーザーのユーザー名。
• Password：Neo4j インスタンスを使用しているユーザーのパスワード。
• Database：Neo4j インスタンスで対象とするデータベース。デフォルトは"neo4j" です。

Neo4J 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、Neo4J 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" , "ProductCategory") \
	.load ()

Neo4J のデータを表示

ロードしたNeo4J 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 ("CategoryId"))

Databricks でNeo4J 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Neo4J 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 CategoryId, CategoryName FROM SAMPLE_VIEW ORDER BY CategoryName DESC LIMIT 5

Neo4J 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 Neo4J 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Neo4J 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。