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Apache Spark でEmail Data をSQL で操作

CData JDBC ドライバーを使用して、Apache Spark でEmail Data 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 Email と組み合わせると、Spark はリアルタイムEmail data 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Email data 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Email data と対話するための高いパフォーマンスを提供します。Email 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Email 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Email data を操作して分析できます。

CData JDBC Driver for Email をインストール

CData JDBC Driver for Email 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Email Data に接続

  1. Open a terminal and start the Spark shell with the CData JDBC Driver for Email JAR file as the jars parameter: $ spark-shell --jars /CData/CData JDBC Driver for Email/lib/cdata.jdbc.email.jar
  2. With the shell running, you can connect to Email with a JDBC URL and use the SQL Context load() function to read a table.

    The User and Password properties, under the Authentication section, must be set to valid credentials. The Server must be specified to retrieve emails and the SMTPServer must be specified to send emails.

    組み込みの接続文字列デザイナー

    For assistance in constructing the JDBC URL, use the connection string designer built into the Email JDBC Driver.Either double-click the JAR file or execute the jar file from the command-line.

    java -jar cdata.jdbc.email.jar

    Fill in the connection properties and copy the connection string to the clipboard.

    scala> val email_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:email:User=username@gmail.com;Password=password;Server=imap.gmail.com;Port=993;SMTP Server=smtp.gmail.com;SMTP Port=465;SSL Mode=EXPLICIT;Protocol=IMAP;Mailbox=Inbox;").option("dbtable","Mailboxes").option("driver","cdata.jdbc.email.EmailDriver").load()
  3. Once you connect and the data is loaded you will see the table schema displayed.
  4. Register the Email data as a temporary table:

    scala> email_df.registerTable("mailboxes")
  5. Perform custom SQL queries against the Data using commands like the one below:

    scala> email_df.sqlContext.sql("SELECT Mailbox, RecentMessagesCount FROM Mailboxes WHERE Mailbox = Spam").collect.foreach(println)

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

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