Azure Databricks でNetSuite 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NetSuite 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NetSuite 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NetSuite 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。NetSuite 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NetSuite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NetSuite のデータの操作・分析が可能です。
NetSuite データ連携について
CData は、Oracle NetSuite のライブデータにアクセスし、統合するための最も簡単な方法を提供します。お客様は CData の接続機能を以下の目的で使用しています:
- Standard、CRM、OneWorld を含む、すべてのエディションの NetSuite にアクセスできます。
- SuiteTalk API(SOAP ベース)のすべてのバージョンと、SQL のように機能し、より簡単なデータクエリと操作を可能にする SuiteQL に接続できます。
- Saved Searches のサポートにより、事前定義されたレポートとカスタムレポートにアクセスできます。
- トークンベースおよび OAuth 2.0 で安全に認証でき、あらゆるユースケースで互換性とセキュリティを確保します。
- SQL ストアドプロシージャを使用して、ファイルのアップロード・ダウンロード、レコードや関連付けのアタッチ・デタッチ、ロールの取得、追加のテーブルやカラム情報の取得、ジョブ結果の取得などの機能的なアクションを実行できます。
お客様は、Power BI や Excel などのお気に入りの分析ツールからライブ NetSuite データにアクセスするために CData ソリューションを使用しています。また、CData Sync を直接使用するか、Azure Data Factory などの他のアプリケーションとの CData の互換性を活用して、NetSuite データを包括的なデータベースやデータウェアハウスに統合しています。CData は、Oracle NetSuite のお客様が NetSuite からデータを取得し、NetSuite にデータをプッシュするアプリを簡単に作成できるよう支援し、他のソースからのデータを NetSuite と統合することを可能にしています。
当社の Oracle NetSuite ソリューションの詳細については、ブログをご覧ください:Drivers in Focus Part 2: Replicating and Consolidating ... NetSuite Accounting Data
はじめに
CData JDBC ドライバを Azure にインストール
Databricks でリアルタイムNetSuite 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。)
- 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)。
- 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。
- 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
- 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
- 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NetSuite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NetSuite 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)。
NetSuite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NetSuite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.netsuite.NetSuiteDriver" url = "jdbc:netsuite:RTK=5246...;AccountId=XABC123456;Schema=SuiteTalk;AuthScheme=Token;OAuthClientId=MyOAuthClientId;OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret;OAuthAccessToken=MyOAuthAccessToken;OAuthAccessTokenSecret=MyOAuthAccessTokenSecret;"
組み込みの接続文字列デザイナー
JDBC URL の構築には、NetSuite 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.netsuite.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。
NetSuiteへの接続
NetSuite では、2種類のAPI でデータにアクセスできます。どちらのAPI を使用するかは、Schema 接続プロパティで以下のいずれかを選択して指定してください。
- SuiteTalk は、NetSuite との通信に使用されるSOAP ベースの従来から提供されているサービスです。幅広いエンティティをサポートし、INSERT / UPDATE / DELETE の操作も対応しています。ただし、SuiteQL API と比べるとデータの取得速度が劣ります。また、サーバーサイドでのJOIN に対応していないため、これらの処理はCData 製品がクライアントサイドで実行します。
- SuiteQL は、より新しいAPI です。JOIN、GROUP BY、集計、カラムフィルタリングをサーバーサイドで処理できるため、SuiteTalk よりもはるかに高速にデータを取得できます。ただし、NetSuite データへのアクセスは読み取り専用となります。
データの取得のみが目的でしたらSuiteQL をお勧めします。データの取得と変更の両方が必要な場合は、SuiteTalk をお選びください。
NetSuite への認証
CData 製品では、以下の認証方式がご利用いただけます。
- トークンベース認証(TBA)はOAuth1.0に似た仕組みです。2020.2以降のSuiteTalk とSuiteQL の両方で利用できます。
- OAuth 2.0 認証(OAuth 2.0 認可コードグラントフロー)は、SuiteQL でのみご利用いただけます。
- OAuth JWT 認証は、OAuth2.0 クライアント認証フローの一つで、クライアント認証情報を含むJWT を使用してNetSuite データへのアクセスを要求します。
トークンベース認証(OAuth1.0)
トークンベース認証(TBA)は、基本的にOAuth 1.0 の仕組みです。この認証方式はSuiteTalk とSuiteQL の両方でサポートされています。管理者権限をお持ちの方がNetSuite UI 内でOAuthClientId、OAuthClientSecret、OAuthAccessToken、OAuthAccessTokenSecret を直接作成することで設定できます。 NetSuite UI でのトークン作成手順については、ヘルプドキュメントの「はじめに」セクションをご参照ください。
アクセストークンを作成したら、以下の接続プロパティを設定して接続してみましょう。
- AuthScheme = Token
- AccountId = 接続先のアカウント
- OAuthClientId = アプリケーション作成時に表示されるコンシューマーキー
- OAuthClientSecret = アプリケーション作成時に表示されるコンシューマーシークレット
- OAuthAccessToken = アクセストークン作成時のトークンID
- OAuthAccessTokenSecret = アクセストークン作成時のトークンシークレット
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」をご確認ください。
NetSuite 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NetSuite 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" , "SalesOrder") \ .load ()
NetSuite のデータの表示
読み込んだNetSuite のデータを display 関数で確認してみましょう。
display (remote_table.select ("CustomerName"))
Azure Databricks でNetSuite 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NetSuite のデータを取得できます。
result = spark.sql("SELECT Customer.FirstName AS CustomerName, SAMPLE_VIEW.Total AS SAMPLE_VIEWTotal FROM SAMPLE_VIEW, Customer")
NetSuite 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 NetSuite 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NetSuite 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。