Databricks（AWS）でSage 50 UK 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 50 UK 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 50 UK 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 50 UK 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 50 UK 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 50 UK 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 50 UK 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 50 UK 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.sage50uk.jar）をアップロードします。

ノートブックでSage 50 UK 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 50 UK 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 50 UK をクエリして、基本的なレポートを作成できます。

Sage 50 UK 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 50 UK 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.sage50uk.Sage50UKDriver"
url = "jdbc:sage50uk:RTK=5246...;URL=http://your-server:5493/sdata/accounts50/GCRM/your-address;User=Manager;"

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 50 UK 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.sage50uk.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。

Note：Sage 50 UK 2012 以降のみサポートされています。

「接続」セクションのUser およびPassword プロパティを、有効なSage 50 UK のユーザー資格情報に設定する必要があります。これらの値は、Sage 50 UK に ログインするために使用するものと同じです。

さらに、「接続」セクションのURL プロパティを、希望する会社データセットのアドレスに設定する必要がります。アドレスを取得するには、以下を行ってください：

1. Sage 50 UK ソフトウェアを開きます。
2. 「Tools」->「Internet Options」をクリックします。
3. 「SData Settings」タブを選択します。
4. 「Sage 50 Accounts」の隣にある「Details」ボタンをクリックします。会社名のリストとそれに対応するデータセットのアドレスを含むウィンドウが表示されます。
5. URL プロパティを希望する会社の隣にあるアドレスフィールドの値に設定します。

Sage 50 UK 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 50 UK 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" , "TradingAccounts") \
	.load ()

Sage 50 UK のデータを表示

ロードしたSage 50 UK 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 ("Name"))

Databricks でSage 50 UK 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 50 UK 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 Name, FinanceBalance FROM SAMPLE_VIEW ORDER BY FinanceBalance DESC LIMIT 5

Sage 50 UK 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 50 UK 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 50 UK 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。