ノーコードでクラウド上のデータとの連携を実現。
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30日間の無償トライアルへ製品の詳細
Exchange JDBC Driver 相談したいパワフルなMicrosoft Exchange 送受信機能を統合した優れたJava アプリケーションを短時間・低コストで作成して配布できます。電子メールの送受信、Exchange のメッセージ、フォルダー、カレンダーなどの管理を行うことができます。
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 Exchange と組み合わせると、Spark はリアルタイムでMicrosoft Exchange 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Microsoft Exchange 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Microsoft Exchange と対話するための高いパフォーマンスを提供します。Microsoft Exchange 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Microsoft Exchange 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Microsoft Exchange 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Exchange 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 Exchange/lib/cdata.jdbc.exchange.jar
Exchange への接続には、User およびPassword を指定します。さらに、接続するExchange サーバーのアドレスとサーバーに関連付けられたプラットフォームを指定します。
JDBC 接続文字列URL の作成には、Microsoft Exchange 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.exchange.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 exchange_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:exchange:User='myUser@mydomain.onmicrosoft.com';Password='myPassword';Server='https://outlook.office365.com/EWS/Exchange.asmx';Platform='Exchange_Online';").option("dbtable","Contacts").option("driver","cdata.jdbc.exchange.ExchangeDriver").load()
Microsoft Exchange をテンポラリーテーブルとして登録します:
scala> exchange_df.registerTable("contacts")
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> exchange_df.sqlContext.sql("SELECT GivenName, Size FROM Contacts WHERE BusinnessAddress_City = Raleigh").collect.foreach(println)
コンソールで、次のようなMicrosoft Exchange データを取得できました!これでMicrosoft Exchange との連携は完了です。
CData JDBC Driver for Exchange をApache Spark で使って、Microsoft Exchange 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。