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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 MicrosoftPlanner と組み合わせると、Spark はリアルタイムでMicrosoft Planner 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Microsoft Planner 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 Planner と対話するための高いパフォーマンスを提供します。Microsoft Planner 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 Planner 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 Planner 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MicrosoftPlanner 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 MicrosoftPlanner/lib/cdata.jdbc.microsoftplanner.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 Planner 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.microsoftplanner.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 microsoftplanner_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:microsoftplanner:OAuthClientId=MyApplicationId;OAuthClientSecret=MySecretKey;CallbackURL=http://localhost:33333;").option("dbtable","Tasks").option("driver","cdata.jdbc.microsoftplanner.MicrosoftPlannerDriver").load()
Microsoft Planner をテンポラリーテーブルとして登録します:
scala> microsoftplanner_df.registerTable("tasks")
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> microsoftplanner_df.sqlContext.sql("SELECT TaskId, startDateTime FROM Tasks WHERE TaskId = BCrvyMoiLEafem-3RxIESmUAHbLK").collect.foreach(println)
コンソールで、次のようなMicrosoft Planner のデータを取得できました!これでMicrosoft Planner との連携は完了です。
CData JDBC Driver for MicrosoftPlanner をApache Spark で使って、Microsoft Planner 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。