Databricks（AWS）でSAS xpt 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SAS xpt 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SAS xpt 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SAS xpt 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。SAS xpt 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SAS xpt 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SAS xpt 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SAS xpt 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.sasxpt.jar）をアップロードします。

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

SAS xpt 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SAS xpt 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.sasxpt.SASXptDriver"
url = "jdbc:sasxpt:RTK=5246...;URI=C:/folder;"

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、SAS xpt 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.sasxpt.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。

ローカルSASXpt ファイルへの接続

URI をSASXpt ファイルを格納しているフォルダに設定すると、ローカルのSASXpt ファイルに接続できます。

S3 データソースへの接続

Amazon S3 ソースに接続してSASXpt ファイルを読み込むことができます。以下のプロパティを設定して接続します：

• URI：接続するバケット内のフォルダに設定。
• AWSAccessKey：AWS アカウントのアクセスキーに設定。
• AWSSecretKey：AWS アカウントのシークレットキーに設定。
• TemporaryLocalFolder：SASXptファイルを一時的にダウンロードするために使用するフォルダへのパス、またはURI に設定。

Azure Data Lake Storage Gen2 への接続

ADLS Gen2 に接続してSASXpt ファイルを読み込むことができます。以下のプロパティを設定して接続します：

• URI：ファイルシステムの名前およびSASXpt ファイルにコンタクトするフォルダの名前に設定。
• AzureAccount：Azure Data Lake storage アカウントの名前に設定。
• AzureAccessKey：Azure Data Lake storage Gen 2 ストレージアカウントのアクセスキーに設定。
• TemporaryLocalFolder：SASXptファイルを一時的にダウンロードするために使用するフォルダへのパス、またはURI に設定。

SAS xpt 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、SAS xpt 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" , "SampleTable_1") \
	.load ()

SAS xpt のデータを表示

ロードしたSAS xpt 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SAS xpt 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SAS xpt 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, Column1 FROM SAMPLE_VIEW ORDER BY Column1 DESC LIMIT 5

SAS xpt 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 SASxpt 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SAS xpt 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。