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

CData JDBC Driver for ActCRM をインストール

まずは、本記事右側のサイドバーからActCRM 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 を起動してAct CRM データに接続

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

   Authentication セクションのUser とPassword プロパティに、有効なAct! ユーザー資格情報を設定する必要があります。認証値に加えて、以下も参照してください。

   • Act! Premium への接続

     認証値に加えて、Act! へのURL も設定が必要です。例：https://eup1-iis-04.eu.hosted.act.com/。

     さらに、接続するActDatabase を指定する必要があります。これは、ご自分のアカウントの「About Act! Premium」メニューのページ右上にある「?」で確認することができます。表示されたウィンドウの「Database Name」を使用します。

   • Act! Premium Cloud への接続

     Act! Premium Cloud アカウントに接続するには、ActCloudName プロパティも指定する必要があります。このプロパティはCloud アカウントのURL アドレスで確認できます。例：https://eup1-iis-04.eu.hosted.act.com/ActCloudName/。

   ActCRM メタデータの取得は高負荷になる可能性があることに注意してください。CacheMetadata プロパティを設定して、メタデータをローカルに格納することをお勧めします。

   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、Act CRM 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.actcrm.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 actcrm_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:actcrm:URL=https://myActCRMserver.com;User=myUser;Password=myPassword;ActDatabase=MyDB;").option("dbtable","Activities").option("driver","cdata.jdbc.actcrm.ActCRMDriver").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. Act CRM をテンポラリーテーブルとして登録します:

   scala> actcrm_df.registerTable("activities")

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> actcrm_df.sqlContext.sql("SELECT ActivityDisplayName, Subject FROM Activities WHERE Subject = Sample subject").collect.foreach(println)

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

CData JDBC Driver for ActCRM をApache Spark で使って、Act CRM 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。