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Apache Spark でAsana データをSQL で操作

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

CData JDBC Driver for Asana をインストール

CData JDBC Driver for Asana 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Asana データに接続

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

    Asana への接続は以下のように行います。

    • WorkspaceId: Asana Wrokspace のglobally unique identifier (gid) を設定すると指定されたWorkspace のプロジェクトだけを返します。Workspace Id はhttps://app.asana.com/api/1.0/workspaces から取得します。表示されるJSON にWorkspace name およびId が含まれます。
    • ProjectId: Asana Project のglobally unique identifier (gid) に設定すると指定されたProject のデータだけを返します。Project ID はプロジェクトのOverview ページのURL を参照してください。/0/ の後ろの数字 です。

    OAuth 認証

    Asana への認証にはOAuth 認証が使われます。OAuth はAsana のブラウザで認証ユーザーを認証する処理が必要です。OAuth の詳細については、ヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。

    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、Asana 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.asana.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 asana_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:asana:OAuthClientId=YourClientId;OAuthClientSecret=YourClientSecret;CallbackURL='http://localhost:33333';").option("dbtable","projects").option("driver","cdata.jdbc.asana.AsanaDriver").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. Asana をテンポラリーテーブルとして登録します:

    scala> asana_df.registerTable("projects")
  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> asana_df.sqlContext.sql("SELECT Id, WorkspaceId FROM projects WHERE Archived = true").collect.foreach(println)

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

CData JDBC Driver for Asana をApache Spark で使って、Asana 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。是非、30日の無償試用版 をダウンロードしてお試しください。

 
 
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