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Google BigQuery データ(テーブル、データセットなど)を組み込んだパワフルなJava アプリケーションを短時間・低コストで作成して配布できます。

BigQuery データをR で分析

CData JDBC Driver で標準的なR 関数とお好みの開発環境を使ってBigQuery を分析。

加藤龍彦
デジタルマーケティング

最終更新日:2023-09-21
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CData

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こんにちは!ウェブ担当の加藤です。マーケ関連のデータ分析や整備もやっています。

Pure R スクリプトおよび 標準SQL を使って、R およびJava をインストール可能なあらゆるマシン上でBigQuery にアクセス。CData JDBC Driver for GoogleBigQuery とRJDBC package を使って、R でリモートBigQuery データ を利用できます。CData Driver を使うことで、業界が認めた基準で書かれたドライバーを活用して、オープンソースでポピュラーなR 言語のデータにアクセスできます。この記事では、ドライバーを使ってBigQuery にSQL クエリを実行する方法、および標準R 関数を呼び出してBigQuery をビジュアライズする方法について説明します。

R をインストール

マルチスレッドのMicrosoft R Open を実行すること、またはBLAS/LAPACK ライブラリにリンクされたオープン R を実行することによって、マルチスレッドおよびマネージドコードから利益を得られたドライバーのパフォーマンスにマッチできます。ここでは、Microsoft R Open 3.2.3 を使用します。CRAN レポジトリのJan. 1, 2016 snapshot からパッケージをインストールするために事前設定されています。このsnapshot は再現性を保証します。

RJDBC パッケージをロード

ドライバーを使うにはRJDBC パッケージをダウンロードします。RJDBC パッケージをインストールしたら、次のコードを入力してパッケージをロードします。

library(RJDBC)

JDBC データソースとしてBigQuery に接続

下記の情報を使いBigQuery にJDBC データソースとして接続します。

  • Driver Class:cdata.jdbc.googlebigquery.GoogleBigQueryDriver に設定。
  • Classpath:Driver JAR の場所を設定します。デフォルトではインストールディレクトリの[lib]サブフォルダです。

dbConnect やdbSendQuery のようなDBI 関数は、R にデータアクセスコードを書くための統一インターフェースを提供します。

driver <- JDBC(driverClass = "cdata.jdbc.googlebigquery.GoogleBigQueryDriver", classPath = "MyInstallationDir\lib\cdata.jdbc.googlebigquery.jar", identifier.quote = "'")

これで、DBI 関数を使ってBigQuery に接続しSQL クエリを実行する準備が整いました。dbConnect 関数を使ってJDBC 接続を初期化します。一般的なJDBC 接続文字列は次のとおりです。

conn <- dbConnect(driver,"DataSetId=MyDataSetId;ProjectId=MyProjectId;")

BigQuery 接続プロパティの取得・設定方法

Google BigQuery はOAuth 認証標準を使用します。個々のユーザーとしてGoogle API にアクセスするには、組み込みクレデンシャルを使うか、OAuth アプリを作成します。

OAuth では、Google Apps ドメインのユーザーとしてサービスアカウントを使ってアクセスすることもできます。サービスカウントでの認証では、OAuth JWT を取得するためのアプリケーションを登録する必要があります。

OAuth 値に加え、DatasetId、ProjectId を設定する必要があります。詳細はヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。

スキーマ Discovery

ドライバーはBigQuery API をリレーショナルデータベース、ビュー、ストアドプロシージャとしてモデルします。次のコードを使ってテーブルリストを検出します。

dbListTables(conn)

SQL クエリの実行

dbGetQuery 関数を使ってBigQuery API がサポートするすべてのSQL クエリを実行できます:

orders <- dbGetQuery(conn,"SELECT OrderName, Freight FROM Orders")

次のコマンドを使って、結果を[data viewer]ウィンドウで見ることができます。

View(orders)

BigQuery データ をプロット

CRAN レポジトリで利用可能なあらゆるデータ初期化パッケージを使ってBigQuery を分析する準備が整いました。ビルトインバーのplot 関数を使って簡単なバーを作成できます。

par(las=2,ps=10,mar=c(5,15,4,2)) barplot(orders$Freight, main="BigQuery Orders", names.arg = orders$OrderName, horiz=TRUE) A basic bar plot. (Salesforce is shown.)

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