CData JDBC ドライバーを使用して、Apache Spark でMicrosoft Teams にデータ連携。
Apache Spark は大規模データ処理のための高速で一般的なエンジンです。CData JDBC Driver for Microsoft Teams と組み合わせると、Spark はリアルタイムMicrosoft Teams にデータ連携して処理ができます。ここでは、Spark シェルに接続してMicrosoft Teams をクエリする方法について説明します。
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 Teams と対話するための高いパフォーマンスを提供します。Microsoft Teams 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 Teams 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 Teams を操作して分析できます。
※製品について詳しい情報をご希望の方は以下からお進みください。
- Microsoft Teams にほかのBI、ETL、開発ツールから接続したい:Microsoft Teams データ連携ガイドおよびチュートリアルのリストへ
- Microsoft Teams Drivers について詳細を知りたい:ドライバー詳細情報ページへ
- ほかのデータソースに連携したい:CData Drivers 一覧へ
- ドライバーの30日の無償トライアル版を使いたい:トライアル版ダウンロードページへ
- 製品の利用やライセンスについて相談したい:sales@cdata.co.jp までメールにてご相談ください。
CData JDBC Driver for Microsoft Teams をインストール
CData JDBC Driver for Microsoft Teams インストーラをダウンロードし、パッケージを解凍し、JAR ファイルを実行してドライバーをインストールします。
Spark Shell を起動してMicrosoft Teams データに接続
- ターミナルを開き、Spark shell でCData JDBC Driver for Microsoft Teams JAR file をjars パラメータに設定します:
$ spark-shell --jars /CData/CData JDBC Driver for Microsoft Teams/lib/cdata.jdbc.msteams.jar
- Shell でJDBC URL を使ってMicrosoft Teams に接続し、SQL Context load() function でテーブルを読み込みます。
組込みOAuth 接続でMS Teams にアクセス可能です。接続すると、本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、本製品にアクセス許可を与えます。本製品がOAuth プロセスを完了します。詳細はヘルプドキュメントの「OAuth 認証の使用」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、Microsoft Teams 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.msteams.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 msteams_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:msteams:OAuthClientId=MyApplicationId;OAuthClientSecret=MySecretKey;CallbackURL=http://localhost:33333;").option("dbtable","Teams").option("driver","cdata.jdbc.msteams.MSTeamsDriver").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。
Microsoft Teams をテンポラリーテーブルとして登録します:
scala> msteams_df.registerTable("teams")
-
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> msteams_df.sqlContext.sql("SELECT subject, location_displayName FROM Teams WHERE Id = Jq74mCczmFXk1tC10GB").collect.foreach(println)
You will see the results displayed in the console, similar to the following:
CData JDBC Driver for Microsoft Teams をApache Spark で使って、Microsoft Teams 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。是非、30日の無償試用版 をダウンロードしてお試しください。