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BigQuery Data をR で分析

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



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 data にアクセス。CData JDBC Driver for BigQuery とRJDBC package を使って、R でリモートBigQuery data 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 data 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;")

Google uses the OAuth authentication standard. To access Google APIs on behalf of individual users, you can use the embedded credentials or you can register your own OAuth app.

OAuth also enables you to use a service account to connect on behalf of users in a Google Apps domain. To authenticate with a service account, you will need to register an application to obtain the OAuth JWT values.

In addition to the OAuth values, you will need to specify the DatasetId and ProjectId. See the "Getting Started" chapter of the help documentation for a guide to using OAuth.

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 Data 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 data 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)
 
 
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