Databricks（AWS）でSage 200 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Sage 200 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Sage 200 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Sage 200 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。Sage 200 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Sage 200 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Sage 200 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Sage 200 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.sage200.jar）をアップロードします。

ノートブックでSage 200 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Sage 200 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、Sage 200 をクエリして、基本的なレポートを作成できます。

Sage 200 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Sage 200 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.sage200.Sage200Driver"
url = "jdbc:sage200:RTK=5246...;SubscriptionKey=12345;Schema=StandardUK;"

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、Sage 200 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.sage200.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。

• Schema：どのエディションのSage 200 に接続するかを決定します。StandardUK または ProfessionalUK を指定してください。
• Subscription Key：接続を確立するために使用するAPI へのアクセスを提供します。まず、 Sage 200 API web サイトにログインして、アカウントにマッチするAPI エディションにサブスクライブしてください。 こちらから手順を実行できます。https://developer.columbus.sage.com/docs/services/api/uk. その後、Sage 200 へのログインするとプロファイル内でサブスクリプションキーを確認できます。

Sage 200 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、Sage 200 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" , "Banks") \
	.load ()

Sage 200 のデータを表示

ロードしたSage 200 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 ("Id"))

Databricks でSage 200 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Sage 200 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 Id, Code FROM SAMPLE_VIEW ORDER BY Code DESC LIMIT 5

Sage 200 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 Sage 200 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Sage 200 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。