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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 SugarCRM と組み合わせると、Spark はリアルタイムでSugar CRM 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Sugar CRM 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Sugar CRM と対話するための高いパフォーマンスを提供します。Sugar CRM 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Sugar CRM 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Sugar CRM 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SugarCRM 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 SugarCRM/lib/cdata.jdbc.sugarcrm.jar
CData 製品をSugarCRM に認証するには、以下を有効なSugarCRM ユーザー資格情報に設定する必要があります。User:SugarCRM アカウントのユーザー。Password:SugarCRM アカウントのパスワード。
OAuth consumer key とconsumer secret は、Admin -> OAuth Keys で生成することができます。OAuthClientId にOAuth consumer key を、OAuthClientSecret にconsumer secret を設定します。
さらに、SugarCRM への接続を確立するには以下を指定します。URL:'http://{sugar crm instance}.com' の形式で、SugarCRM アカウントに紐付いているURL に設定。Platform:認証中にログインの競合が発生した場合は、SugarCRM UI で作成したプラットフォームのいずれかに設定。
SugarCRM メタデータの取得は高負荷になる可能性があることに注意してください。メタデータのキャッシュ で説明しているように、メタデータをローカルに格納することをお勧めします。
JDBC 接続文字列URL の作成には、Sugar CRM 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.sugarcrm.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 sugarcrm_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:sugarcrm:User=MyUser;Password=MyPassword;URL=MySugarCRMAccountURL;CacheMetadata=True;").option("dbtable","Accounts").option("driver","cdata.jdbc.sugarcrm.SugarCRMDriver").load()
Sugar CRM をテンポラリーテーブルとして登録します:
scala> sugarcrm_df.registerTable("accounts")
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> sugarcrm_df.sqlContext.sql("SELECT Name, AnnualRevenue FROM Accounts WHERE Name = Bob").collect.foreach(println)
コンソールで、次のようなSugar CRM データを取得できました!これでSugar CRM との連携は完了です。
CData JDBC Driver for SugarCRM をApache Spark で使って、Sugar CRM 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。