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Apache Spark でAirtable データをSQL で操作

CData JDBC ドライバーを使用して、Apache Spark でAirtable にデータ連携。

Apache Spark は大規模データ処理のための高速で一般的なエンジンです。CData JDBC Driver for Airtable と組み合わせると、Spark はリアルタイムAirtable にデータ連携して処理ができます。ここでは、Spark シェルに接続してAirtable をクエリする方法について説明します。

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Airtable と対話するための高いパフォーマンスを提供します。Airtable 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Airtable 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Airtable を操作して分析できます。

※製品について詳しい情報をご希望の方は以下からお進みください。

CData JDBC Driver for Airtable をインストール

CData JDBC Driver for Airtable インストーラをダウンロードし、パッケージを解凍し、JAR ファイルを実行してドライバーをインストールします。

Spark Shell を起動してAirtable データに接続

  1. ターミナルを開き、Spark shell でCData JDBC Driver for Airtable JAR file をjars パラメータに設定します: $ spark-shell --jars /CData/CData JDBC Driver for Airtable/lib/cdata.jdbc.airtable.jar
  2. Shell でJDBC URL を使ってAirtable に接続し、SQL Context load() function でテーブルを読み込みます。

    Airtable への接続には、APIKey、BaseId、TableNames のプロパティが必須です。ViewNames は任意項目でテーブルのビューを指定することができます。

    • APIKey : アカウントのAPI Key。取得には、アカウントにログインして、API セクションで[Generate API Key]をクリックします。
    • BaseId : ベースのId。取得には、APIKey と同じ場所で、[Airtable API]をクリックするか、https://airtable.com/api に進み、ベースを選択します。"The ID of this base is appxxN2ftedc0nEG7." というメッセージがIntroduction セッションで表示されます。
    • TableNames : 選択されたベースのテーブル名のカンマ区切りのリスト。UI で見られるテーブル名と同じです。
    • ViewNames : table.view 形式のビューのカンマ区切りのリスト。UI でみられるビュー名と同じです。

    組み込みの接続文字列デザイナー

    JDBC 接続文字列URL の作成には、Airtable 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.airtable.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 airtable_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:airtable:APIKey=keymz3adb53RqsU;BaseId=appxxN2fe34r3rjdG7;TableNames=TableA,...;ViewNames=TableA.ViewA,...;").option("dbtable","SampleTable_1").option("driver","cdata.jdbc.airtable.AirtableDriver").load()
  3. 接続が完了し、データがロードされたら、テーブルスキーマが表示されます。
  4. Airtable をテンポラリーテーブルとして登録します:

    scala> airtable_df.registerTable("sampletable_1")
  5. 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> airtable_df.sqlContext.sql("SELECT Id, Column1 FROM SampleTable_1 WHERE Column1 = Value1").collect.foreach(println)

    You will see the results displayed in the console, similar to the following:

CData JDBC Driver for Airtable をApache Spark で使って、Airtable 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。是非、30日の無償試用版 をダウンロードしてお試しください。

 
 
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