Ready to get started?

Learn more about the CData JDBC Driver for Google Calendars or download a free trial:

Download Now

Apache Spark でGoogle Calendar Data をSQL で操作

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

CData JDBC Driver for Google Calendar をインストール

CData JDBC Driver for Google Calendar 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Google Calendar Data に接続

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

    You can connect to Google APIs on behalf of individual users or on behalf of a domain. Google uses the OAuth authentication standard. See the "Getting Started" section of the help documentation for a guide.


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

    java -jar cdata.jdbc.googlecalendar.jar

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

    scala> val googlecalendar_df ="jdbc").option("url", "jdbc:googlecalendar:").option("dbtable","VacationCalendar").option("driver","cdata.jdbc.googlecalendar.GoogleCalendarDriver").load()
  3. Once you connect and the data is loaded you will see the table schema displayed.
  4. Register the Google Calendar data as a temporary table:

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

    scala> googlecalendar_df.sqlContext.sql("SELECT Summary, StartDateTime FROM VacationCalendar WHERE SearchTerms = beach trip").collect.foreach(println)

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

Using the CData JDBC Driver for Google Calendar in Apache Spark, you are able to perform fast and complex analytics on Google Calendar data, combining the power and utility of Spark with your data.Download a free, 30 day trial of any of the 200+ CData JDBC Drivers and get started today.