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こんにちは!リードエンジニアの杉本です。
Apache Spark は大規模データ処理のための高速エンジンです。CData JDBC Driver for FacebookAds と組み合わせると、Spark はリアルタイムでFacebook Ads のデータに連携して処理ができます。本記事では、Spark シェルに接続してFacebook Ads をクエリする方法について解説します。
CData JDBC Driver は、最適化されたデータ処理がドライバーに組み込まれているため、リアルタイムFacebook Ads と対話するための高いパフォーマンスを提供します。Facebook Ads に複雑なSQL クエリを発行すると、ドライバーはフィルタや集計など、サポートされているSQL操作を直接Facebook Ads にプッシュし、組込みSQL エンジンを使用してサポートされていない操作(SQL 関数やJOIN 操作)をクライアント側で処理します。組み込みの動的メタデータクエリを使用すると、ネイティブデータ型を使用してFacebook Ads を操作して分析できます。
まずは、本記事右側のサイドバーからFacebookAds JDBC Driver の無償トライアルをダウンロード・インストールしてください。30日間無償で、製品版の全機能が使用できます。
$ spark-shell --jars /CData/CData JDBC Driver for FacebookAds/lib/cdata.jdbc.facebookads.jar
ほとんどのテーブルで、アプリケーション認証と同様にユーザー認証を必要とします。Facebook Ads はユーザー認証にOAuth 標準を使用しています。Facebook への認証には、組み込み認証を使用してブラウザ経由で完結することもできますし、Facebook にアプリを登録することで独自のOAuthClientId、OAuthClientSecret、CallbackURL を取得することもできます。
の設定方法については、ヘルプドキュメントの「OAuth」セクションを参照してください。
任意で以下の項目を設定して、フィルタリングや集計を行うもできます。必要に応じてご利用ください。
JDBC 接続文字列URL の作成には、Facebook Ads JDBC Driver にビルトインされたデザイナを使用できます。JAR ファイルをダブルクリックするか、コマンドラインでJAR ファイルを実行するとデザイナが開きます。
java -jar cdata.jdbc.facebookads.jar
接続プロパティを入力し、接続文字列をクリップボードにコピーします。
scala> val facebookads_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:facebookads:").option("dbtable","AdAccounts").option("driver","cdata.jdbc.facebookads.FacebookAdsDriver").load()
Facebook Ads をテンポラリーテーブルとして登録します:
scala> facebookads_df.registerTable("adaccounts")
データに対して、次のようなカスタムSQL クエリを実行します。
scala> facebookads_df.sqlContext.sql("SELECT AccountId, Name FROM AdAccounts WHERE Name = Acct Name").collect.foreach(println)
コンソールで、次のようなFacebook Ads のデータを取得できました!これでFacebook Ads との連携は完了です。
CData JDBC Driver for FacebookAds をApache Spark で使って、Facebook Ads に対して、複雑かつハイパフォーマンスなクエリを実行できます。30日の無償評価版 をダウンロードしてぜひお試しください。