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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 Trello と組み合わせると、Spark はリアルタイムでTrello 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Trello 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Trello と対話するための高いパフォーマンスを提供します。Trello 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Trello 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Trello 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Trello 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 Trello/lib/cdata.jdbc.trello.jar
Trello は、トークンベース認証を使用して、サードパーティアプリケーションにAPI へのアクセスを許可します。ユーザーがアプリケーションにデータへのアクセスを許可すると、アプリケーションにはTrello のAPI へのリクエストに使用できるトークンが付与されます。 Trello のAPI には2通りの方法でアクセスできます。1つ目はTrello 独自の認可ルートで、2つ目はOAuth1.0 を使用する方法です。
JDBC 接続文字列URL の作成には、Trello 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.trello.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 trello_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:trello:APIKey=myApiKey;Token=myGeneratedToken;").option("dbtable","Boards").option("driver","cdata.jdbc.trello.TrelloDriver").load()
Trello をテンポラリーテーブルとして登録します:
scala> trello_df.registerTable("boards")
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> trello_df.sqlContext.sql("SELECT BoardId, Name FROM Boards WHERE Name = Public Board").collect.foreach(println)
コンソールで、次のようなTrello データを取得できました!これでTrello との連携は完了です。
CData JDBC Driver for Trello をApache Spark で使って、Trello 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。