データ可視化ソリューション「Reveal」から Spark に接続する方法

杉本和也
杉本和也
リードエンジニア
データ可視化ソリューション「Reveal」から Spark データに接続する方法



CData API Server を使って、Reveal にSpark データをフィードして、ビジュアライズを実現できます。コネクターによりリアルタイムデータ連携が可能になり、リフレッシュ操作で最新のデータを取得可能になります。この記事では、Reveal からSpark のデータに接続しビジュアライズする方法を説明します。

API Server の設定

以下のリンクからAPI Server の無償トライアルをスタートしたら、セキュアなSpark OData サービスを作成していきましょう。

Spark への接続

Reveal からSpark のデータを操作するには、まずSpark への接続を作成・設定します。

  1. API Server にログインして、「Connections」をクリック、さらに「接続を追加」をクリックします。 接続を追加
  2. 「接続を追加」をクリックして、データソースがAPI Server に事前にインストールされている場合は、一覧から「Spark」を選択します。
  3. 事前にインストールされていない場合は、コネクタを追加していきます。コネクタ追加の手順は以下の記事にまとめてありますので、ご確認ください。
    CData コネクタの追加方法はこちら >>
  4. それでは、Spark への接続設定を行っていきましょう！ 接続設定

  5. SparkSQL への接続

    SparkSQL への接続を確立するには以下を指定します。

    • Server：SparkSQL をホストするサーバーのホスト名またはIP アドレスに設定。
    • Port：SparkSQL インスタンスへの接続用のポートに設定。
    • TransportMode：SparkSQL サーバーとの通信に使用するトランスポートモード。有効な入力値は、BINARY およびHTTP です。デフォルトではBINARY が選択されます。
    • AuthScheme：使用される認証スキーム。有効な入力値はPLAIN、LDAP、NOSASL、およびKERBEROS です。デフォルトではPLAIN が選択されます。

    Databricks への接続

    Databricks クラスターに接続するには、以下の説明に従ってプロパティを設定します。Note：必要な値は、「クラスター」に移動して目的のクラスターを選択し、 「Advanced Options」の下にある「JDBC/ODBC」タブを選択することで、Databricks インスタンスで見つけることができます。

    • Server：Databricks クラスターのサーバーのホスト名に設定。
    • Port：443
    • TransportMode：HTTP
    • HTTPPath：Databricks クラスターのHTTP パスに設定。
    • UseSSL：True
    • AuthScheme：PLAIN
    • User：'token' に設定。
    • Password：パーソナルアクセストークンに設定（値は、Databricks インスタンスの「ユーザー設定」ページに移動して「アクセストークン」タブを選択することで取得できます）。

  6. 接続情報の入力が完了したら、「保存およびテスト」をクリックします。

SparkSQL への接続

SparkSQL への接続を確立するには以下を指定します。

  • Server：SparkSQL をホストするサーバーのホスト名またはIP アドレスに設定。
  • Port：SparkSQL インスタンスへの接続用のポートに設定。
  • TransportMode：SparkSQL サーバーとの通信に使用するトランスポートモード。有効な入力値は、BINARY およびHTTP です。デフォルトではBINARY が選択されます。
  • AuthScheme：使用される認証スキーム。有効な入力値はPLAIN、LDAP、NOSASL、およびKERBEROS です。デフォルトではPLAIN が選択されます。

Databricks への接続

Databricks クラスターに接続するには、以下の説明に従ってプロパティを設定します。Note：必要な値は、「クラスター」に移動して目的のクラスターを選択し、 「Advanced Options」の下にある「JDBC/ODBC」タブを選択することで、Databricks インスタンスで見つけることができます。

  • Server：Databricks クラスターのサーバーのホスト名に設定。
  • Port：443
  • TransportMode：HTTP
  • HTTPPath：Databricks クラスターのHTTP パスに設定。
  • UseSSL：True
  • AuthScheme：PLAIN
  • User：'token' に設定。
  • Password：パーソナルアクセストークンに設定（値は、Databricks インスタンスの「ユーザー設定」ページに移動して「アクセストークン」タブを選択することで取得できます）。

API Server のユーザー設定

次に、API Server 経由でSpark にアクセスするユーザーを作成します。「Users」ページでユーザーを追加・設定できます。やってみましょう。

  1. 「Users」ページで ユーザーを追加をクリックすると、「ユーザーを追加」ポップアップが開きます。
  2. 次に、「ロール」、「ユーザー名」、「権限」プロパティを設定し、「ユーザーを追加」をクリックします。
  3. その後、ユーザーの認証トークンが生成されます。各ユーザーの認証トークンとその他の情報は「Users」ページで確認できます。

Spark 用のAPI エンドポイントの作成

ユーザーを作成したら、Spark のデータ用のAPI エンドポイントを作成していきます。

  1. まず、「API」ページに移動し、 「 テーブルを追加」をクリックします。
  2. アクセスしたい接続を選択し、次へをクリックします。
  3. 接続を選択した状態で、各テーブルを選択して確認をクリックすることでエンドポイントを作成します。

OData のエンドポイントを取得

以上でSpark への接続を設定してユーザーを作成し、API Server でSpark データのAPI を追加しました。これで、OData 形式のSpark データをREST API で利用できます。API Server の「API」ページから、API のエンドポイントを表示およびコピーできます。

ダッシュボードの作成

それでは実際に可視化を行っていきます。「Reveal」ではダッシュボードという単位でいくつかのグラフを配置して、構成していきます。

  1. Revealにログインし、「新規」→「ダッシュボード」をクリックします。
    2. Reveal
  2. データソースから「ODataフィード」を選択し
    3. Reveal
  3. API ServerのAPIエンドポイントURLを指定し、資格情報を入力します。 URLは「https://XXXXXXX/api.rsc/」といったように末尾が「api.rsc」で終わっているものを入力します。
    4. Reveal
  4. 資格情報は「汎用資格情報」を選択し、
    5. Reveal
  5. あらかじめ作成しておいたAPI Serverのユーザー名と認証トークンをそれぞれ指定します。
    6. Reveal
  6. 認証完了後、エンティティセットを選択する画面に移動するので、取得したい任意のエンティティセットを選択します。
    7. Reveal
  7. これでダッシュボードを作成する準備が整いました。あとは Reveal の機能を使って、Spark・API Serverから取得したデータを可視化・分析することができます。
    8. Reveal
  8. 以下のようなグラフを作成することができました。
    9. Reveal

このように Spark 内のデータをAPI を書くことなく Reveal 上で処理することができるようになります。

おわりに

これで、リアルタイムSpark のデータから簡単なダッシュボードが作成できました。Spark （および150 を超えるほかのソース）からのOData フィードの作成方法の詳細については、API Server のページにアクセスしてください。30 日間無料トライアルをダウンロードしてOData API を使用するツールでSpark のデータをリアルタイムに活用しましょう。

はじめる準備はできましたか？

詳細はこちら、または無料トライアルにお申し込みください：

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