ノーコードでクラウド上のデータとの連携を実現。
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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 CDS と組み合わせると、Spark はリアルタイムでMicrosoft Dataverse 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Microsoft Dataverse 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Microsoft Dataverse と対話するための高いパフォーマンスを提供します。Microsoft Dataverse 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Microsoft Dataverse 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Microsoft Dataverse 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CDS 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 CDS/lib/cdata.jdbc.cds.jar
ユーザー資格情報の接続プロパティを設定せずに接続できます。接続に最小限必要な接続プロパティは、以下のとおりです。
接続すると、CData 製品はデフォルトブラウザでOAuth エンドポイントを開きます。ログインして、CData 製品にアクセス許可を与えます。CData 製品がOAuth プロセスを完了します。
JDBC 接続文字列URL の作成には、Microsoft Dataverse 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.cds.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 cds_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:cds:OrganizationUrl=https://myaccount.crm.dynamics.com/").option("dbtable","Accounts").option("driver","cdata.jdbc.cds.CDSDriver").load()
Microsoft Dataverse をテンポラリーテーブルとして登録します:
scala> cds_df.registerTable("accounts")
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> cds_df.sqlContext.sql("SELECT AccountId, Name FROM Accounts WHERE Name = MyAccount").collect.foreach(println)
コンソールで、次のようなMicrosoft Dataverse データを取得できました!これでMicrosoft Dataverse との連携は完了です。
CData JDBC Driver for CDS をApache Spark で使って、Microsoft Dataverse 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。