国産BI ツールのActionista! からSpark に直接連携してビジュアライズ

こんにちは！テクニカルディレクターの桑島です。

CData Driver for SparkSQL を使って、国産BIツールのActionista!（https://www.justsystems.com/jp/products/actionista/） からSpark データをノーコードで連携して利用できます。この記事では、間にETL/EAI ツールをはさむ方法ではなく、CData JDBC Driver for SparkSQL をActionista! 側に組み込むだけで連携を実現できます。

Actionista! からSpark データへの連携を設定

CData JDBC Driver for SparkSQL をActionista! に配置

• CData JDBC Driver for SparkSQL をActionista! と同じマシンにインストールします。
• 次にインストールした.jar ファイルを以下のパスに格納します：
  ドライバー.jar ファイルのディレクトリ C:\Program Files\CData\CData JDBC Driver for SparkSQL 2019J\lib\cdata.jdbc.sparksql.jar
  Actionista! 側のコピー先ディレクトリ C:\JUST\JustBI\jdbc
• 次に、C:\JUST\JustBI\conf にあるdatamanager.properties プロパティファイルに今回使用するSpark のドライバークラスなどを以下のように指定します：
# SparkSQL loader.jdbc.displayName.SparkSQL = SparkSQL loader.jdbc.initJdbcUrl.SparkSQL = jdbc:sparksql: loader.jdbc.url.SparkSQL = jdbc:sparksql: loader.jdbc.driver.SparkSQL = cdata.jdbc.sparksql.SparkSQLDriver loader.jdbc.dbmsInfo.SparkSQL = cdata.jdbc.sparksql.SparkSQLDriver
• これでActionista! へのドライバーの配置が完了しました。

Spark データをActionista! のキューブに取り込み

Actionista! ではデータの保持をキューブという単位で保存します。また、クエリでデータソースからデータを取得するのではなく、キューブに対してクエリを行います。このステップでは、Spark データをキューブに取り込み、分析で使えるようにします。

• Actionista! にログインします。
• 「DataManager」-> 「＋キューブの新規作成」をクリックします。
• CData JDBC ドライバはRDB データソースとしてActionista! から利用できるので、「RDB」を選択します。
• 設定情報にSpark への接続に必要なプロパティを入れます：
  • RDB の種類：には、上のステップでdisplayName で指定した名前をドロップダウンで選びます。
  • 接続URL：Spark に接続するための認証情報をセミコロン区切りで入力します。
    

    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）。
    jdbc:sparksql:Server=127.0.0.1;
  • ユーザー名：接続するアカウントのユーザー名（URL に含めることも可）
  • パスワード：接続するアカウントのパスワード（URL に含めることも可）
• 「接続」ボタンを押してSpark に接続します。
• Spark への接続が完了すると、JDBC Driver がSpark のスキーマを取得して、テーブル・ビューをプルダウンメニューに表示します。分析キューブで使用するテーブル・ビューを選択して、OK ボタンを押します。
• 選択したオブジェクトのカラムが表示されます。JDBC Driver は、Spark データのスキーマを検出してActionista! に渡すので、カラム名だけでなく、データ型の推定がすでになされています。ここで細かい型修正やデータの抽出条件を必要があれば設定して保存します。
• データマネージャー画面でSpark データを選択して、「＋取り込み」ボタンを押すとデータがキューブに保存されます。これでキューブへのデータ登録が完了です。

Actionista! 上にSpark データのダッシュボードを作成する

それでは簡単なダッシュボードを作成していきます。

• 「Dashboard」-> 「ダッシュボードの新規作成」-> 「キューブから作成」をクリックします。
• 先ほど作成したSpark データのキューブを選択して、ダッシュボード名を任意で入力して、OK を押します。
• 左側にある明細パネルを右側のエリアにドラッグ＆ドロップしますと、明細パネルの作成ウィンドウが表示されるので、Spark キューブから表示させる項目を選択します。
• そのままキューブのデータが表示することができます。ドリルダウンなどを行いたい場合は、サイドメニューにある分析パネルで作成してください。

CData JDBC Driver for SparkSQL をActionista! で使うことで、ノーコードでSpark データをビジュアライズできました。ぜひ、30日の無償評価版をお試しください。