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

CData JDBC Driver for MFExpense をインストール

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Spark Shell を起動してMoney Forward Expense データに接続

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

   MoneyForward Expense はOAuth 2 認証標準を利用しています。MoneyForward Expense にアプリケーションを登録し、OAuthClientId およびOAuthClientSecret を取得する必要があります。認証方法については、ヘルプドキュメントの「MoneyForward Expense への接続」を参照してください。

   また、ほとんどのテーブルを操作するためにOfficeId プロパティを指定する必要があります。

   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、Money Forward Expense 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.mfexpense.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 mfexpense_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mfexpense:OAuthClientId=MyOAuthClientId;OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret;InitiateOAuth=GETANDREFRESH").option("dbtable","Offices").option("driver","cdata.jdbc.mfexpense.MFExpenseDriver").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. Money Forward Expense をテンポラリーテーブルとして登録します:

   scala> mfexpense_df.registerTable("offices")

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> mfexpense_df.sqlContext.sql("SELECT Id, Name FROM Offices WHERE Id = 1668776136772254").collect.foreach(println)

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

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