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Apache Spark でAzure DevOps のデータをSQL で操作する方法
CData JDBC ドライバーを使用して、Apache Spark でAzure DevOps にデータ連携。
最終更新日：2023-09-04
この記事で実現できるAzure DevOps 連携のシナリオ
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 AzureDevOps と組み合わせると、Spark はリアルタイムでAzure DevOps の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Azure DevOps 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Azure DevOps と対話するための高いパフォーマンスを提供します。Azure DevOps 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Azure DevOps 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Azure DevOps を操作して分析できます。
CData JDBC Driver for AzureDevOps をインストール
まずは、本記事右側のサイドバーからAzureDevOps 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Azure DevOps のデータに接続
- ターミナルを開き、Spark shell でCData JDBC Driver for AzureDevOps JAR file をjars パラメータに設定します:
$ spark-shell --jars /CData/CData JDBC Driver for AzureDevOps/lib/cdata.jdbc.azuredevops.jar - Shell でJDBC URL を使ってAzure DevOps に接続し、SQL Context load() function でテーブルを読み込みます。
AzureDevOps 接続プロパティの取得・設定方法
Azure DevOps アカウントに接続するには、Profile -> Organizations に移動し、アカウントの組織名を取得します。Organization プロパティをこの値に設定します。
Note: 複数のカタログやスキーマに存在するテーブル名もあります。テーブルをクエリする際は、Catalog およびSchema 接続プロパティ、または完全修飾テーブル名のいずれかでカタログとスキーマを指定する必要があります。
Azure DevOps への認証
Azure DevOps は、Basic 認証とAzure AD（OAuth ベース）認証の両方をサポートします。
Basic
Basic 認証でAzure DevOps に接続する場合、Organization とPersonalAccessToken の両方を指定します。 パーソナルアクセストークンを生成するには、Azure DevOps 組織アカウントにログインし、Profile -> Personal Access Tokens -> New Token に移動します。生成されたトークンが表示されます。
Azure AD
Azure AD は、Microsoft のマルチテナント、クラウドベースのディレクトリおよびID 管理サービスです。 これはユーザーベースの認証で、AuthScheme をAzureAD に設定し、Organization をAzure DevOps Organization の名前に設定する必要があります。 Web アプリケーションを介したAzure AD への認証には、必ずカスタムOAuth アプリケーションの作成が必要です。 詳しい認証方法は、ヘルプドキュメント の「Azure DevOps への認証」セクション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、Azure DevOps 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.azuredevops.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 azuredevops_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:azuredevops:AuthScheme=Basic;Organization=MyAzureDevOpsOrganization;ProjectId=MyProjectId;PersonalAccessToken=MyPAT;").option("dbtable","Builds").option("driver","cdata.jdbc.azuredevops.AzureDevOpsDriver").load() - 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。
Azure DevOps をテンポラリーテーブルとして登録します:
scala> azuredevops_df.registerTable("builds")-
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> azuredevops_df.sqlContext.sql("SELECT Id, BuildNumber FROM Builds WHERE Reason = Manual").collect.foreach(println)コンソールで、次のようなAzure DevOps のデータを取得できました！これでAzure DevOps との連携は完了です。
CData JDBC Driver for AzureDevOps をApache Spark で使って、Azure DevOps 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。
Apache Spark の設定
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