ノーコードでクラウド上のデータとの連携を実現。
詳細はこちら →LinkedIn Driver の30日間無償トライアルをダウンロード
30日間の無償トライアルへ製品の詳細
LinkedIn JDBC Driver 相談したいPeople、Profiles、Companies、Groups、Jobs を含むLinkedIn の統合機能をあらゆるJava アプリケーションに連携する使いやすいインターフェース。
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 LinkedIn と組み合わせると、Spark はリアルタイムでLinkedIn 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LinkedIn 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LinkedIn と対話するための高いパフォーマンスを提供します。LinkedIn 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LinkedIn 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LinkedIn 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LinkedIn 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 LinkedIn/lib/cdata.jdbc.linkedin.jar
JDBC 接続文字列URL の作成には、LinkedIn 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.linkedin.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 linkedin_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:linkedin:OAuthClientId=MyOAuthClientId;OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret;CallbackURL=http://localhost:portNumber;CompanyId=XXXXXXX").option("dbtable","CompanyStatusUpdates").option("driver","cdata.jdbc.linkedin.LinkedInDriver").load()
LinkedIn をテンポラリーテーブルとして登録します:
scala> linkedin_df.registerTable("companystatusupdates")
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> linkedin_df.sqlContext.sql("SELECT VisibilityCode, Comment FROM CompanyStatusUpdates WHERE EntityId = 238").collect.foreach(println)
コンソールで、次のようなLinkedIn データを取得できました!これでLinkedIn との連携は完了です。
CData JDBC Driver for LinkedIn をApache Spark で使って、LinkedIn 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。