Power BI Desktop でリアルタイム Spark のデータ のレポートを作成

CData ODBC ドライバは、Microsoft Windows のODBC ネイティブサポートにより、Microsoft Power BI などのセルフサービス分析ツールとシームレスに連携できます。CData ODBC Driver for Spark を使えば、Power BI レポートをSpark のデータにリンクし、ダッシュボードでSpark のデータをモニタリングできます。スケジュール更新やオンデマンド更新を設定することで、分析結果に常にリアルタイムのSpark のデータを反映させることも可能です。この記事では、ODBC ドライバを使用して Microsoft Power BI Desktop でSpark のデータのリアルタイムビジュアライゼーションを作成し、Power BI にアップロードする方法をご紹介します。

CData ODBC ドライバは、ドライバーに組み込まれた最適化されたデータ処理により、Power BI でリアルタイムSpark のデータを操作するための優れたパフォーマンスを実現します。Power BI から Spark 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 Spark に直接プッシュし、組み込み SQL エンジンを利用してサポートされていない操作（主に SQL 関数や JOIN 操作）を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機能により、Power BI ネイティブのデータ型を使用してSpark のデータを可視化・分析できます。

Spark にODBC データソースとして接続

まだ設定していない場合は、ODBC DSN（データソース名）で接続プロパティを指定します。これはドライバーインストールの最後のステップです。Microsoft ODBC データソースアドミニストレーターを使用して、ODBC DSN を作成・設定できます。

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）。

データのビジュアライゼーションを作成

ODBC DSN を作成したら、以下の手順で Power BI Desktop から Spark ODBC DSN に接続します。

1. Power BI Desktop を開き、データを取得 -> その他... をクリックして ［データを取得］ ウィンドウを開きます。
2. ［データを取得］ ウィンドウで その他 -> ODBC を選択します。
3. メニューから DSN を選択します。データをインポートするための SQL クエリがわかっている場合は、［詳細オプション］ ノードを展開し、［SQL ステートメント］ボックスにクエリを入力できます。それ以外の場合は OK をクリックして続行します。
4. 認証オプションとして デフォルトまたはカスタム を選択し、接続 をクリックします。
5. ［ナビゲーター］ ダイアログでテーブルを選択します。

6. データの変換 をクリックしてクエリを編集します。インポートしたテーブルがPower Query エディターに表示されます。Power Query エディターでは、Spark のデータ のローカルコピーを他のデータソースで充実させたり、Spark のカラムをピボットしたりできます。Power BI は、ドライバーが取得した Spark メタデータから各カラムのデータ型を検出します。

   Power BI は、クエリへの変更を ［適用したステップ］ セクションに記録し、リモートSpark のデータに対して実行される基になるデータ取得クエリを調整します。［閉じて適用］ をクリックすると、Power BI がデータ取得クエリを実行します。

   または、読み込み をクリックしてデータを Power BI に取り込みます。

データのビジュアライゼーションを作成

データを Power BI に取り込んだら、［フィールド］ ペインからキャンバスにフィールドをドラッグして、［レポート］ ビューでデータビジュアライゼーションを作成できます。以下の手順で円グラフを作成してみましょう（Salesforce の例）。

1. ［ビジュアライゼーション］ ペインで円グラフアイコンを選択します。
2. ［フィールド］ ペインでディメンションを選択します。例: Name
3. ［フィールド］ ペインでメジャーを選択します。例: Annual Revenue

チャートの省略記号（...）ボタンをクリックすることで、並べ替えオプションを変更できます。並べ替えカラムの選択や並べ替え順序の変更オプションが表示されます。

ハイライトとフィルタリングの両方を使用してデータにフォーカスできます。フィルタリングはフォーカス外のデータをビジュアライゼーションから削除し、ハイライトはフォーカス外のデータを薄暗く表示します。 フィールドをクリックしてハイライトできます。

［フィルター］ ペインにフィールドをドラッグすることで、ページレベル、レポートレベル、または単一のビジュアライゼーションにフィルターを適用できます。フィールドの値でフィルタリングするには、［フィルター］ ペインに表示される値のいずれかを選択します。

［最新の情報に更新］をクリックして、データの変更をレポートに同期します。

無料トライアル・詳細情報

Spark のデータを Microsoft Power BI や ODBC 接続をサポートするその他のアプリケーションから接続することに興味がある方は、CData ODBC Driver for Spark の 30日間無料トライアル をダウンロードしてお試しください。ご不明な点がございましたら、サポートチーム までお気軽にお問い合わせください。