各製品の資料を入手。
詳細はこちら →CData
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 API と組み合わせると、Spark はリアルタイムでLINE WORKS 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LINE WORKS 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LINE WORKS と対話するための高いパフォーマンスを提供します。LINE WORKS 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LINE WORKS 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LINE WORKS 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API 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 API/lib/cdata.jdbc.api.jar
LINE WORKS への接続を作成するには、LINE WORKS のAppID とAppSecret が必要です。AppID とAppSecret はLINE WORKS サポートチームに依頼して取得できます。これらのプロパティを取得したら、ProfileSettings 接続プロパティに設定してください。
次に、プロファイルをダウンロードしてドライバーがアクセス可能な場所に配置します。こちらからプロファイルをダウンロードして、「C:/profiles/」 などに設置してください。
JDBC 接続文字列URL の作成には、LINE WORKS 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.api.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 api_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:api:Profile=C:\profiles\LINEWORKS.apip;ProfileSettings='Partition=5226;AppID=my_app_id;AppSecret=my_app_secret;'").option("dbtable","BoardList").option("driver","cdata.jdbc.api.APIDriver").load()
LINE WORKS をテンポラリーテーブルとして登録します:
scala> api_df.registerTable("boardlist")
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> api_df.sqlContext.sql("SELECT Name, Description FROM BoardList WHERE BoardId = 1").collect.foreach(println)
コンソールで、次のようなLINE WORKS のデータを取得できました!これでLINE WORKS との連携は完了です。
CData JDBC Driver for API をApache Spark で使って、LINE WORKS 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。