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Apache Spark でYouTube Data をSQL で操作

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

CData JDBC Driver for YouTube をインストール

CData JDBC Driver for YouTube 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YouTube Data に接続

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

    YouTube uses the OAuth authentication standard. To access Google APIs on behalf on individual users, you can use the embedded CData credentials or you can register your own OAuth app.

    OAuth also enables you to use a service account to connect on behalf of users in a Google Apps domain. To authenticate with a service account, you will need to register an application to obtain the OAuth JWT values.

    組み込みの接続文字列デザイナー

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

    java -jar cdata.jdbc.youtube.jar

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

    scala> val youtube_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:youtube:").option("dbtable","Videos").option("driver","cdata.jdbc.youtube.YouTubeDriver").load()
  3. Once you connect and the data is loaded you will see the table schema displayed.
  4. Register the YouTube data as a temporary table:

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

    scala> youtube_df.sqlContext.sql("SELECT Title, ViewCount FROM Videos WHERE MyRating = like").collect.foreach(println)

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

Using the CData JDBC Driver for YouTube in Apache Spark, you are able to perform fast and complex analytics on YouTube data, combining the power and utility of Spark with your data.Download a free, 30 day trial of any of the 170+ CData JDBC Drivers and get started today.

 
 
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