Apache Spark でMicrosoft Teams 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 MSTeams と組み合わせると、Spark はリアルタイムでMicrosoft Teams 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 Teams 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 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。

CData JDBC Driver for MSTeams をインストール

まずは、本記事右側のサイドバーからMSTeams 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Microsoft Teams データに接続

1. ターミナルを開き、Spark shell でCData JDBC Driver for MSTeams JAR file をjars パラメータに設定します: $ spark-shell --jars /CData/CData JDBC Driver for MSTeams/lib/cdata.jdbc.msteams.jar
2. 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、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。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:InitiateOAuth=GETANDREFRESH;").option("dbtable","Teams").option("driver","cdata.jdbc.msteams.MSTeamsDriver").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. 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")

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> msteams_df.sqlContext.sql("SELECT subject, location_displayName FROM Teams WHERE Id = Jq74mCczmFXk1tC10GB").collect.foreach(println)

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

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