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

CData JDBC Driver for JIRA をインストール

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Spark Shell を起動してJira データに接続

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

   JIRA への接続には、User、Password およびURL を使います。URL はhttps://yoursitename.atlassian.net などです。

   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、Jira 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.jira.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 jira_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:jira:User=admin;Password=123abc;Url=https://yoursitename.atlassian.net;").option("dbtable","Issues").option("driver","cdata.jdbc.jira.JIRADriver").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. Jira をテンポラリーテーブルとして登録します:

   scala> jira_df.registerTable("issues")

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> jira_df.sqlContext.sql("SELECT Summary, TimeSpent FROM Issues WHERE ReporterDisplayName = Bob").collect.foreach(println)

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

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