Apache Spark でFreshdesk 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 FreshDesk と組み合わせると、Spark はリアルタイムでFreshdesk 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Freshdesk 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

まずは、本記事右側のサイドバーからFreshDesk 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)

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

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。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。