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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30日間の無償トライアルへCData
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 LinkedInAds と組み合わせると、Spark はリアルタイムでLinkedIn Ads 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 Ads 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 Ads と対話するための高いパフォーマンスを提供します。LinkedIn Ads 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 Ads 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 Ads 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LinkedInAds 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 LinkedInAds/lib/cdata.jdbc.linkedinads.jar
LinkedIn Ads はOAuth 認証標準を使用します。CData 製品では組込みOAuth が利用できるので、接続プロパティを設定することなく接続を試行するだけで、ブラウザ経由でAAS に認証できます。詳しくは、ヘルプドキュメントの「OAuth」セクションを参照してください。
JDBC 接続文字列URL の作成には、LinkedIn Ads 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.linkedinads.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 linkedinads_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:linkedinads:OAuthClientId=MyOAuthClientId;OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret;CallbackURL=http://localhost:portNumber;").option("dbtable","Analytics").option("driver","cdata.jdbc.linkedinads.LinkedInAdsDriver").load()
LinkedIn Ads をテンポラリーテーブルとして登録します:
scala> linkedinads_df.registerTable("analytics")
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> linkedinads_df.sqlContext.sql("SELECT VisibilityCode, Comment FROM Analytics WHERE EntityId = 238").collect.foreach(println)
コンソールで、次のようなLinkedIn Ads データを取得できました!これでLinkedIn Ads との連携は完了です。
CData JDBC Driver for LinkedInAds をApache Spark で使って、LinkedIn Ads 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。