Apache Spark でFreshdesk データをSQL で操作

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

CData JDBC Driver for FreshDesk をインストール

CData JDBC Driver for FreshDesk 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Freshdesk データに接続

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

   FreshDesk はbasic 認証を使用します。データへの接続には、次の接続プロパティを設定してください。

   • Domain：この値を、FreshDesk アカウントに紐づけられたドメインに設定します。例えば、 https://my_domain.freshdesk.comです。
   • APIKey：この値を、FreshDesk アカウントに紐づけられたAPI キーに設定します。API キーを取得するには、 サポートPortal にログインして、-> 右上端のプロファイル写真をクリック、-> プロファイル設定ページに移動します。API キーは、 右のchange password セクションの下から生成できます。

   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、Freshdesk 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.freshdesk.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 freshdesk_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:freshdesk:Domain=MyDomain;APIKey=myAPIKey;").option("dbtable","Tickets").option("driver","cdata.jdbc.freshdesk.FreshDeskDriver").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. Freshdesk をテンポラリーテーブルとして登録します:

   scala> freshdesk_df.registerTable("tickets")

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> freshdesk_df.sqlContext.sql("SELECT Id, Name FROM Tickets WHERE Status = 2").collect.foreach(println)

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

CData JDBC Driver for FreshDesk をApache Spark で使って、Freshdesk 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日の無償評価版 をダウンロードしてお試しください。