機械学習でJupyter NotebookからHeatWave MLを使ってみよう

連載 [第3回] :

MySQL HeatWave Database Serviceで機械学習を使いこなそう!

2022年7月15日(金)

はじめに

今回は、ここからは実際に分析ツールの1つであるJupyter NotebookからMySQL HeatWave MLへ接続し、機械学習を行う方法を解説します。まだOracle Cloud Infrastructure上のMySQL HeatWaveを構築していない方は、こちらを参考にしてください。

Jupyter Notebookから
MySQL HeatWave MLへ接続する

Jupyter内のターミナルを起動します。
ターミナル内でMySQLのコネクターをインストールします。
```
pip3 install mysql-connector-python
```
次に、iPython-sqlモジュールをインストールします。
```
pip3 install ipython-sql
```
最後に、pymysqlモジュールをインストールします。
```
pip3 install pymysql
```
必要なモジュールをインストールしたので、接続確認をします。新しいNotebookの起動するために、FileメニューからNew Launcherを選択します。

Notebookの起動後、実際に操作をしてみます。

load_ext sql
sql mysql+pymysql://admin:<password>@<mysql_private_ip>/schema

接続後にエラーが発生しなければ、そのままMySQL HeatWave MLを操作できます。例として、実際の学習結果等を表示する操作を示します。

これで、Jupyter NotebookからMySQL HeatWave MLへ接続できました。

オープンソースのBIツールから
HeatWave MLを利用する

ここからは、代表的なオープンソースのBIツールからMySQL HeatWave MLの接続方法を解説します。

Grafana

Grafanaは、データベースに保存されているデータを視覚化するためのダッシュボードプラットフォームです。

左メニューにある[Configuration]から[Data Source]を選択します。
フィルタテキストボックスに「mysql」と入力して、MySQLデータソースを検索します。MySQLが表示されるので、データソースの[選択]ボタンをクリックします。
MySQLへ接続できたら、パネルを追加してみましょう。[Add Panel]より左側の[Add an empty panel]をクリックします。
追加されたPanelに出力したSQLを記述します。ここでは、例として学習結果のサンプルを記載します。
```
SELECT　age, job, blance, prediction FROM heatwaveml_bench.bank_marketing_pretest;
```
また、[Format as]は[Table]を選択し、右メニューの表示形式も[Table]を選択します。
完了後の出力例です。今回は左側に学習結果を、右側に結果説明を対比させて表示しています。利用シーンに合わせて様々なパネルを作ってみてください。

Zeppelin notebook

Zeppelinは、データ駆動型のインタラクティブなデータ分析とSQL、Scala、Python、およびRとの共同ドキュメントを可能にするWebベースのNotebookです。

MySQL HeatWave ML接続用のJDBCインタープリターを作成します。

[Create]からJDBCドライバを設定します。

プロパティ名	設定値
default.url	jdbc:mysql://<MySQL-IP-ADDRESS>:3306
default.user	データベースユーザ
default.password	データベースパスワード
default.driver	com.mysql.cj.jdbc.Driver

実際の設定については、下図を参考にしてください。

ページの一番下までスクロールし、MySQL JDBCドライバーを指定します。ここでは「mysql-connector-java：8.0.29」を指定しています。
新しいノートブックを作成して、MySQL HeatWave MLへの接続を開始します。作成したJDBCインタープリターが選択可能になっていることを確認してください。
正しくMySQLに接続できていれば、クエリを入力することでデータを取得できます。

おわりに

3回にわたって、MySQL HeatWave MLについて解説しました。MySQL HeatWave MLは内部的にMySQLデータベースと連携していることで、特別な設定を行う必要なくMySQLの接続をそのまま利用できます。MySQLを使用しているシステムでも、特別にアプリケーションを変更することなくMySQL HeatWave MLも利用できるようになるので、ぜひ触ってみてください。