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Apache Spark でSendGrid Data をSQL で操作

CData JDBC ドライバーを使用して、Apache Spark でSendGrid 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 SendGrid と組み合わせると、Spark はリアルタイムSendGrid 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SendGrid 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SendGrid data と対話するための高いパフォーマンスを提供します。SendGrid 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SendGrid 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SendGrid data を操作して分析できます。

CData JDBC Driver for SendGrid をインストール

CData JDBC Driver for SendGrid 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SendGrid Data に接続

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

    To make use of all the available features, provide the User and Password connection properties.

    To connect with limited features, you can set the APIKey connection property instead. See the "Getting Started" chapter of the help documentation for a guide to obtaining the API key.

    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 SendGrid JDBC Driver.Either double-click the JAR file or execute the jar file from the command-line.

    java -jar cdata.jdbc.sendgrid.jar

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

    scala> val sendgrid_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:sendgrid:User=admin;Password=abc123;").option("dbtable","AdvancedStats").option("driver","cdata.jdbc.sendgrid.SendGridDriver").load()
  3. Once you connect and the data is loaded you will see the table schema displayed.
  4. Register the SendGrid data as a temporary table:

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

    scala> sendgrid_df.sqlContext.sql("SELECT Name, Clicks FROM AdvancedStats WHERE Type = Device").collect.foreach(println)

    You will see the results displayed in the console, similar to the following:

Using the CData JDBC Driver for SendGrid in Apache Spark, you are able to perform fast and complex analytics on SendGrid 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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