Databricks（AWS）でSage 300 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 300 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 300 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 300 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 300 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 300 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 300 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 300 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.sage300.jar）をアップロードします。

ノートブックでSage 300 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 300 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 300 をクエリして、基本的なレポートを作成できます。

Sage 300 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 300 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.sage300.Sage300Driver"
url = "jdbc:sage300:RTK=5246...;User=SAMPLE;Password=password;URL=http://127.0.0.1/Sage300WebApi/v1/-/;Company=SAMINC;"

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 300 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.sage300.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。

Sage 300 には、Sage 300 Web API で通信するための初期設定が必要となるます。

• Sage 300 のユーザー向けのセキュリティグループを設定します。Sage 300 のユーザーに、Security Groups の下にあるbSage 300 Web API オプションへのアクセスを付与します（各モジュール毎に必要です）。
• /Online/Web と/Online/WebApi フォルダ内のweb.config ファイルを両方編集して、AllowWebApiAccessForAdmin のキーを true 設定します。webAPI アプリプールを再起動すると設定が反映されます。
• ユーザーアクセスを設定したら、https://server/Sage300WebApi/ をクリックして、web API へのアクセスを確認してください。

Basic 認証を使用してSage 300 へ認証します。

Basic 認証を使用して接続する

Sage 300 に認証するには、次のプロパティを入力してください。プロバイダーは、クッキーを使用してSage 300 が開いたセッションを再利用することに注意してください。 そのため、資格情報はセッションを開く最初のリクエストでのみ使用されます。その後は、Sage 300 が返すクッキーを認証に使用します。

• Url：Sage 300 をホストするサーバーのURL に設定します。Sage 300 Web API 用のURL を次のように作成してください。 {protocol}://{host-application-path}/v{version}/{tenant}/ 例えば、 http://localhost/Sage300WebApi/v1.0/-/ です。
• User：アカウントのユーザー名に設定します。
• Password：アカウントのパスワードに設定します。

Sage 300 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 300 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" , "OEInvoices") \
	.load ()

Sage 300 のデータを表示

ロードしたSage 300 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 ("InvoiceUniquifier"))

Databricks でSage 300 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 300 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 InvoiceUniquifier, ApprovedLimit FROM SAMPLE_VIEW ORDER BY ApprovedLimit DESC LIMIT 5

Sage 300 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 300 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 300 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。