Azure Databricks でOkta 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Okta 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Okta 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Okta 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。Okta 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Okta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Okta 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Okta 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Okta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Okta 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)。
Okta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Okta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.okta.OktaDriver" url = "jdbc:okta:RTK=5246...;Domain=dev-44876464.okta.com;"
組み込みの接続文字列デザイナー
JDBC URL の構築には、Okta 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.okta.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。
Okta に接続するには、Domain 接続文字列プロパティをお使いのOkta ドメインに設定します。 Okta はOAuth およびOAuthJWT 認証をサポートしています。
OAuth認証
OAuth で認証するには、AuthScheme をOAuth に設定する必要があります。また、カスタムOAuth アプリケーションを作成する必要があります。
カスタムOAuth アプリケーションの作成
Okta アカウントから:
- 管理者アカウントでOkta のデベロッパーエディションにサインインします。
- Admin Consoleで、Applications > Applications に移動します。
- Create App Integration をクリックします。
- Sign-in method は、OIDC - OpenID Connect を選択します。
- Application type は、Web Application を選択します。
- カスタムアプリケーションの名前を入力します。
- Grant TypeをAuthorization Code に設定します。トークンを自動的に更新したい場合は、Refresh Token もチェックしてください。
- コールバックURL を設定します。
- デスクトップアプリケーションやヘッドレスマシンでは、http://localhost:33333 または任意の別のポート番号を使用します。ここで設定したURI が、CallbackURL プロパティになります。
- Web アプリケーションの場合、コールバックURL を信頼できるリダイレクトURL に設定します。このURL は、アプリケーションへのアクセスが許可されたことを示すトークンを伴ってユーザーが戻ってくるWeb 上の場所です。
- Assignments セクションで、Limit access to selected groups を選択してグループを追加するか、グループの割り当ては一旦スキップします。
- OAuth アプリケーションを保存します。
- アプリケーションのGeneral タブに、アプリケーションのClient Id とClient Secret が表示されます。後で使用できるように、これらを記録してください。Client Id はOAuthClientId の設定に使用し、Client Secret はOAuthClientSecret の設定に使用します。
- Assignments タブを確認し、アプリケーションにアクセスする必要のあるすべてのユーザーがアプリケーションに割り当てられていることを確かめます。
- Okta API Scopes タブで、OAuth アプリケーションに付与するスコープを選択します。これらのスコープは、アプリが読み取り可能なデータを決定します。そのため、特定のビューに対するスコープを付与しないと、そのビューに対するクエリを実行する権限がドライバーに付与されません。各ビューに必要なスコープを確認するには、ヘルプドキュメントのデータモデル > ビュー のビュー固有のページを参照してください。
OAuth 認証の詳細や、OAuthJWT 認証については、ヘルプドキュメントを参照してください。
Okta 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Okta 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" , "Users") \ .load ()
Okta のデータの表示
読み込んだOkta のデータを display 関数で確認してみましょう。
display (remote_table.select ("Id"))
Azure Databricks でOkta 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Okta のデータを取得できます。
result = spark.sql("SELECT Id, ProfileFirstName FROM SAMPLE_VIEW WHERE Status = 'Active'")
Okta 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 Okta 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Okta 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。