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Greenhouse のデータをR で分析：JDBC での接続
CData JDBC Driver で標準的なR 関数とお好みの開発環境を使ってGreenhouse を分析。
最終更新日：2023-09-21
この記事で実現できるGreenhouse 連携のシナリオ
こんにちは！ウェブ担当の加藤です。マーケ関連のデータ分析や整備もやっています。
CData JDBC Driver for Greenhouse とRJDBC package を使って、R でリモートGreenhouse データ を利用できます。CData Driver を使うことで、業界が認めた基準で書かれたドライバーを活用して、オープンソースでポピュラーなR 言語のデータにアクセスできます。この記事では、ドライバーを使ってGreenhouse にSQL クエリを実行する方法、および標準R 関数を呼び出してGreenhouse をビジュアライズする方法について説明します。
R をインストール
マルチスレッドのMicrosoft R Open を実行すること、またはBLAS/LAPACK ライブラリにリンクされたオープン R を実行することによって、マルチスレッドおよびマネージドコードから利益を得られたドライバーのパフォーマンスにマッチできます。ここでは、Microsoft R Open 3.2.3 を使用します。CRAN レポジトリのJan. 1, 2016 snapshot からパッケージをインストールするために事前設定されています。このsnapshot は再現性を保証します。
RJDBC パッケージをロード
ドライバーを使うにはRJDBC パッケージをダウンロードします。RJDBC パッケージをインストールしたら、次のコードを入力してパッケージをロードします。
library(RJDBC)
JDBC データソースとしてGreenhouse に接続
下記の情報を使いGreenhouse にJDBC データソースとして接続します。
- Driver Class：cdata.jdbc.greenhouse.GreenhouseDriver に設定。
- Classpath：Driver JAR の場所を設定します。デフォルトではインストールディレクトリの［lib］サブフォルダです。
dbConnect やdbSendQuery のようなDBI 関数は、R にデータアクセスコードを書くための統一インターフェースを提供します。
driver <- JDBC(driverClass = "cdata.jdbc.greenhouse.GreenhouseDriver", classPath = "MyInstallationDir\lib\cdata.jdbc.greenhouse.jar", identifier.quote = "'")
これで、DBI 関数を使ってGreenhouse に接続しSQL クエリを実行する準備が整いました。dbConnect 関数を使ってJDBC 接続を初期化します。一般的なJDBC 接続文字列は次のとおりです。
conn <- dbConnect(driver,"APIKey=YourAPIKey;")
Greenhouse への接続にはAPI キーが必要です。API キーを作成するには、以下の手順に従います。
- ナビゲーションバーのConfigure アイコンをクリックし、左側にあるDev Center を見つけます。
- API Credential Management を選択します。
- Create New API Key をクリックします。
- "API Type" をHarvest に設定します。
- "Partner" をcustom に設定します。
- オプションで、説明を入力します。
- Manage permissions に進み、本製品を利用してアクセスしたいリソースに基づいて適切な権限を選択します。
- 作成されたキーをコピーし、APIKey にその値を設定します。
スキーマ Discovery
ドライバーはGreenhouse API をリレーショナルデータベース、ビュー、ストアドプロシージャとしてモデルします。次のコードを使ってテーブルリストを検出します。
dbListTables(conn)
SQL クエリの実行
dbGetQuery 関数を使ってGreenhouse API がサポートするすべてのSQL クエリを実行できます：
applications <- dbGetQuery(conn,"SELECT Id, CandidateId FROM Applications WHERE Status = 'Active'")
次のコマンドを使って、結果を［data viewer］ウィンドウで見ることができます。
View(applications)
Greenhouse データ をプロット
CRAN レポジトリで利用可能なあらゆるデータ初期化パッケージを使ってGreenhouse を分析する準備が整いました。ビルトインバーのplot 関数を使って簡単なバーを作成できます。
par(las=2,ps=10,mar=c(5,15,4,2)) barplot(applications$CandidateId, main="Greenhouse Applications", names.arg = applications$Id, horiz=TRUE)
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