Databricks(AWS)でSuiteCRM 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SuiteCRM 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SuiteCRM 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SuiteCRM 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。SuiteCRM 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SuiteCRM 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SuiteCRM 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SuiteCRM 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。
- Databricks の管理画面に移動し、対象のクラスターを選択します。
- Libraries タブで「Install New」をクリックします。
- Library Source として「Upload」を選択し、Library Type として「Jar」を選択します。
- 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.suitecrm.jar)をアップロードします。
ノートブックでSuiteCRM 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SuiteCRM 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、SuiteCRM をクエリして、基本的なレポートを作成できます。
SuiteCRM 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SuiteCRM 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.suitecrm.SuiteCRMDriver" url = "jdbc:suitecrm:RTK=5246...;URL=http://mySuiteCRM.com;User=myUser;Password=myPassword;"
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、SuiteCRM 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.suitecrm.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。
次の接続プロパティを設定すると、V4.1 API 経由でSuiteCRM データに接続できます。
- Schema:suitecrmv4 に設定。
- Url:SuiteCRM アプリケーションに紐づいているURL(例:http://suite.crm.com)に設定。
- User:SuiteCRM に紐づいているユーザーに設定。
- Password:SuiteCRM に紐づいているパスワードに設定。
SuiteCRM メタデータの取得は高負荷になる可能性があることに注意してください。メタデータのキャッシュ で説明しているように、メタデータをローカルに格納することをお勧めします。
SuiteCRM 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、SuiteCRM 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" , "Accounts") \ .load ()
SuiteCRM のデータを表示
ロードしたSuiteCRM 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SuiteCRM 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SuiteCRM 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, Industry FROM SAMPLE_VIEW ORDER BY Industry DESC LIMIT 5
SuiteCRM 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" )
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