各製品の資料を入手。
詳細はこちら →
製品をチェック
BigQuery のデータをR で分析：JDBC での接続
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。
最終更新日：2023-09-21
この記事で実現できるBigQuery 連携のシナリオ
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。
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)
関連コンテンツ
