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Apache Spark でMicrosoft Teams Data をSQL で操作

CData JDBC ドライバーを使用して、Apache Spark でMicrosoft Teams Data 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 data 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 data 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 data 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 data を操作して分析できます。

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 Data に接続

  1. Open a terminal and start the Spark shell with the CData JDBC Driver for Microsoft Teams JAR file as the jars parameter: $ spark-shell --jars /CData/CData JDBC Driver for Microsoft Teams/lib/cdata.jdbc.msteams.jar
  2. With the shell running, you can connect to Microsoft Teams with a JDBC URL and use the SQL Context load() function to read a table.

    You can connect to MS Teams using the embedded OAuth connectivity. When you connect, the MS Teams OAuth endpoint opens in your browser. Log in and grant permissions to complete the OAuth process. See the OAuth section in the online Help documentation for more information on other OAuth authentication flows.

    組み込みの接続文字列デザイナー

    For assistance in constructing the JDBC URL, use the connection string designer built into the Microsoft Teams JDBC Driver.Either double-click the JAR file or execute the jar file from the command-line.

    java -jar cdata.jdbc.msteams.jar

    Fill in the connection properties and copy the connection string to the clipboard.

    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()
  3. Once you connect and the data is loaded you will see the table schema displayed.
  4. Register the Microsoft Teams data as a temporary table:

    scala> msteams_df.registerTable("teams")
  5. Perform custom SQL queries against the Data using commands like the one below:

    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:

Using the CData JDBC Driver for Microsoft Teams in Apache Spark, you are able to perform fast and complex analytics on Microsoft Teams data, combining the power and utility of Spark with your data.Download a free, 30 day trial of any of the 200+ CData JDBC Drivers and get started today.

 
 
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