Apache Spark でBigCommerce データをSQL で操作する方法

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 BigCommerce と組み合わせると、Spark はリアルタイムでBigCommerce 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BigCommerce 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BigCommerce と対話するための高いパフォーマンスを提供します。BigCommerce 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BigCommerce 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BigCommerce を操作して分析できます。

CData JDBC Driver for BigCommerce をインストール

まずは、本記事右側のサイドバーからBigCommerce 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 を起動してBigCommerce データに接続

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

   BigCommerce 認証は標準のOAuth フローに基づいています。

   Store ID の取得

   BigCommerce Store に接続するには、StoreId が必要です。Store Id を確認するには、以下の手順に従ってください。

   1. BigCommerce アカウントにログインします。
   2. ホームページから「Advanced Settings」->「API Accounts」 を選択します。
   3. 「Create API Account」->「Create V2/V3 API Token」をクリックします。
   4. 画面にAPI Path という名前のテキストボックスが表示されます。
   5. テキストボックス内に、次の構造のURL が表示されます：https://api.bigcommerce.com/stores/{Store Id}/v3。
   6. 上記で示したように、Store Id は'stores/' と'/v3' パスパラメータの間にあります。
   7. Store Id を取得したら、「キャンセル」 をクリックするか、まだ持っていない場合はAPI Account の作成に進むことができます。

   パーソナルアクセストークンの取得

   加えて、自分のデータをテストおよびアクセスするには、個人用トークンを取得する必要があります。個人用トークンを取得する方法は次のとおりです。

   1. BigCommerce アカウントにログインします。
   2. ホームページから「Advanced Settings」->「API Accounts」 を選択します。
   3. 「Create API Account」->「Create V2/V3 API Token」をクリックします。
   4. アカウント名を入力します。
   5. 作成するAPI Account の「OAuth Scopes」を選択します。CData 製品 は"None" とマークされたデータにアクセスできません。また、"read-only" とマークされたデータを変更できません。
   6. 「保存」をクリックします。

   BigCommerce への認証

   次に、以下を設定してデータに接続できます。
   • StoreId：API Path テキストボックスから取得したStore ID に設定。
   • OAuthAccessToken：生成したトークンに設定。
   • InitiateOAuth：OFF に設定。

   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、BigCommerce 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.bigcommerce.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 bigcommerce_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:bigcommerce:OAuthClientId=YourClientId; OAuthClientSecret=YourClientSecret; StoreId='YourStoreID'; CallbackURL='http://localhost:33333'").option("dbtable","Customers").option("driver","cdata.jdbc.bigcommerce.BigCommerceDriver").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. BigCommerce をテンポラリーテーブルとして登録します:

   scala> bigcommerce_df.registerTable("customers")

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> bigcommerce_df.sqlContext.sql("SELECT FirstName, LastName FROM Customers WHERE FirstName = Bob").collect.foreach(println)

   コンソールで、次のようなBigCommerce データを取得できました！これでBigCommerce との連携は完了です。

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