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Apache Spark でLinkedIn 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LinkedIn にデータ連携。
最終更新日：2023-09-04
この記事で実現できるLinkedIn 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 LinkedIn と組み合わせると、Spark はリアルタイムでLinkedIn 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LinkedIn 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LinkedIn と対話するための高いパフォーマンスを提供します。LinkedIn 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LinkedIn 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LinkedIn を操作して分析できます。
CData JDBC Driver for LinkedIn をインストール
まずは、本記事右側のサイドバーからLinkedIn 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LinkedIn のデータに接続
- ターミナルを開き、Spark shell でCData JDBC Driver for LinkedIn JAR file をjars パラメータに設定します:
$ spark-shell --jars /CData/CData JDBC Driver for LinkedIn/lib/cdata.jdbc.linkedin.jar - Shell でJDBC URL を使ってLinkedIn に接続し、SQL Context load() function でテーブルを読み込みます。
LinkedIn はOAuth 2 認証標準を使用します。LinkedIn にアプリを登録して、OAuthClientId およびOAuthClientSecret を取得する必要があります。
詳細はヘルプドキュメント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、LinkedIn 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.linkedin.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 linkedin_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:linkedin:OAuthClientId=MyOAuthClientId;OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret;CallbackURL=http://localhost:portNumber;CompanyId=XXXXXXX").option("dbtable","CompanyStatusUpdates").option("driver","cdata.jdbc.linkedin.LinkedInDriver").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。
LinkedIn をテンポラリーテーブルとして登録します:
scala> linkedin_df.registerTable("companystatusupdates")-
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> linkedin_df.sqlContext.sql("SELECT VisibilityCode, Comment FROM CompanyStatusUpdates WHERE EntityId = 238").collect.foreach(println)コンソールで、次のようなLinkedIn のデータを取得できました！これでLinkedIn との連携は完了です。
![LinkedIn をApache Spark から取得]()
CData JDBC Driver for LinkedIn をApache Spark で使って、LinkedIn 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。