Databricks（AWS）でZendesk のデータを処理・分析

Jerod Johnson
Jerod Johnson
Senior Technology Evangelist
CData、AWS、Databricks を使用して、リアルタイムZendesk 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。

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Zendesk 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Zendesk 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Zendesk 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。Zendesk 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Zendesk 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Zendesk 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Zendesk 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.zendesk.jar）をアップロードします。

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

Zendesk 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Zendesk 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.zendesk.ZendeskDriver"
url = "jdbc:zendesk:RTK=5246...;URL=https://subdomain.zendesk.com;User=my@email.com;Password=test123;"

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、Zendesk 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.zendesk.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。

Zendesk 接続プロパティの取得・設定方法

Zendesk に接続するには、https://{subdomain}.zendesk.com の形式でURL（Zendesk Support URL）を設定します。接続後、次のセクションの説明に従ってユーザー認証を行います。

また、TicketMetrics テーブルのアーカイブデータを扱うユーザーは、UseIncrementalAPI プロパティをTrue に設定する必要があります。

Zendesk への認証

Zendesk は、Zendesk インスタンスの設定に応じて、3種類の認証をサポートします。API トークン認証、OAuth 認証、Basic 認証（レガシー）です。

API トークン認証

API トークン認証を使用する場合は、E メールアドレスとApiToken を指定します。 AuthScheme をAPIToken に、User をE メールアドレスに設定し、Zendesk Support の管理画面で以下の設定を行います。

  1. Token アクセスを有効にします。
  2. Admin -> Channels-> API で、API トークンを管理します。一度にアクティブにできるトークンは1つだけです。トークンを削除すると、そのトークンは永久に無効化されます。
最後に、APIToken をアクティブなAPI トークンに設定します。

その他の認証方法についてはヘルプドキュメントを参照してください。

Zendesk 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、Zendesk 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" , "Tickets") \
	.load ()

Zendesk のデータを表示

ロードしたZendesk 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Zendesk 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Zendesk 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, Subject FROM SAMPLE_VIEW ORDER BY Subject DESC LIMIT 5

Zendesk 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 Zendesk 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Zendesk 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。

はじめる準備はできましたか？

Zendesk Driver の無料トライアルをダウンロードしてお試しください：

 ダウンロード

詳細：

Zendesk Icon Zendesk JDBC Driver お問い合わせ

簡単にJava アプリケーションからZendesk のTickets、Groups、Users、Schedules への連携を実装。

この記事の内容

関連記事