ノーコードでクラウド上のデータとの連携を実現。
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30日間の無償トライアルへ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 MSTeams と組み合わせると、Spark はリアルタイムでMicrosoft Teams 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Microsoft Teams 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Microsoft Teams と対話するための高いパフォーマンスを提供します。Microsoft Teams 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Microsoft Teams 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Microsoft Teams 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MSTeams 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 MSTeams/lib/cdata.jdbc.msteams.jar
組込みOAuth 接続でMS Teams にアクセス可能です。接続すると、CData 製品はデフォルトブラウザでOAuth エンドポイントを開きます。ログインして、CData 製品にアクセス許可を与えます。CData 製品がOAuth プロセスを完了します。詳細はヘルプドキュメントの「OAuth 認証の使用」を参照してください。
JDBC 接続文字列URL の作成には、Microsoft Teams 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.msteams.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 msteams_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:msteams:InitiateOAuth=GETANDREFRESH;").option("dbtable","Teams").option("driver","cdata.jdbc.msteams.MSTeamsDriver").load()
Microsoft Teams をテンポラリーテーブルとして登録します:
scala> msteams_df.registerTable("teams")
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> msteams_df.sqlContext.sql("SELECT subject, location_displayName FROM Teams WHERE Id = Jq74mCczmFXk1tC10GB").collect.foreach(println)
コンソールで、次のようなMicrosoft Teams データを取得できました!これでMicrosoft Teams との連携は完了です。
CData JDBC Driver for MSTeams をApache Spark で使って、Microsoft Teams 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。