Azure Databricks でSAP 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SAP 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SAP 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SAP 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。SAP 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SAP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SAP のデータの操作・分析が可能です。
SAP データ連携について
CData は、SAP 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:
- SAP R/3、SAP NetWeaver、SAP ERP / ECC 6.0、RFC によって公開されている SAP S/4 HANA オンプレミスデータを含む、すべてのエディションの SAP にアクセスできます。
- SQL ストアドプロシージャを通じて、IDoc または IDoc XML ファイルのサーバーへの送信、関数やクエリ用のスキーマの作成などのアクションを実行できます。
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お客様の SAP インスタンスがホストされている場所に応じて、最適に接続できます。
- SAP S/4HANA クラウドパブリックエディションをご利用のお客様は、SAP NetWeaver Gateway 接続を使用します
- SAP S/4HANA プライベートエディションをご利用のお客様は、SAP ERP または SAP NetWeaver Gateway 接続のいずれかを使用します。
多くのユーザーは、SAP データをデータベースやデータウェアハウスにレプリケートするために当社のツールを活用していますが、Tableau、Power BI、Excel などの分析ツールとライブ SAP データを統合しているお客様も多数います。
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SAP 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SAP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SAP 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)。
SAP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SAP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.saperp.SAPERPDriver" url = "jdbc:saperp:RTK=5246...;Host=sap.mydomain.com;User=EXT90033;Password=xxx;Client=800;System Number=09;ConnectionType=Classic;Location=C:/mysapschemafolder;"
組み込みの接続文字列デザイナー
JDBC URL の構築には、SAP 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.saperp.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。
CData 製品はSAP system にJCo JAR ファイルで接続します。Jco JAR ファイルの使い方は、ヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。
また、SAP システムにSOAP Web service で接続することが可能です。SOAP アクセスには、Client、RFCUrl、User、Password の接続プロパティを入力します。
詳細情報はobtaining the connection properties を参照してください。
SAP 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SAP 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" , "MARA") \ .load ()
SAP のデータの表示
読み込んだSAP のデータを display 関数で確認してみましょう。
display (remote_table.select ("MANDT"))
Azure Databricks でSAP 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SAP のデータを取得できます。
result = spark.sql("SELECT MANDT, MBRSH FROM SAMPLE_VIEW")
SAP 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 SAP ERP 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SAP 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。