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Apache Spark でZendesk のデータをSQL で操作する方法
CData JDBC ドライバーを使用して、Apache Spark でZendesk にデータ連携。
最終更新日：2023-09-04
この記事で実現できるZendesk 連携のシナリオ
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 Zendesk と組み合わせると、Spark はリアルタイムでZendesk の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Zendesk 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Zendesk と対話するための高いパフォーマンスを提供します。Zendesk 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Zendesk 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Zendesk を操作して分析できます。
CData JDBC Driver for Zendesk をインストール
まずは、本記事右側のサイドバーからZendesk 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Zendesk のデータに接続
- ターミナルを開き、Spark shell でCData JDBC Driver for Zendesk JAR file をjars パラメータに設定します:
$ spark-shell --jars /CData/CData JDBC Driver for Zendesk/lib/cdata.jdbc.zendesk.jar - Shell でJDBC URL を使ってZendesk に接続し、SQL Context load() function でテーブルを読み込みます。
Zendesk 接続プロパティの取得・設定方法
Zendesk に接続するには、https://{subdomain}.zendesk.com の形式でURL（Zendesk Support URL）を設定します。接続後、次のセクションの説明に従ってユーザー認証を行います。
また、TicketMetrics テーブルのアーカイブデータを扱うユーザーは、UseIncrementalAPI プロパティをTrue に設定する必要があります。
Zendesk への認証
Zendesk は、Zendesk インスタンスの設定に応じて、3種類の認証をサポートします。API トークン認証、OAuth 認証、Basic 認証（レガシー）です。
API トークン認証
API トークン認証を使用する場合は、E メールアドレスとApiToken を指定します。 AuthScheme をAPIToken に、User をE メールアドレスに設定し、Zendesk Support の管理画面で以下の設定を行います。
- Token アクセスを有効にします。
- Admin -> Channels-> API で、API トークンを管理します。一度にアクティブにできるトークンは1つだけです。トークンを削除すると、そのトークンは永久に無効化されます。
その他の認証方法についてはヘルプドキュメント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、Zendesk 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.zendesk.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 zendesk_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:zendesk:URL=https://subdomain.zendesk.com;[email protected];Password=test123;").option("dbtable","Tickets").option("driver","cdata.jdbc.zendesk.ZendeskDriver").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。
Zendesk をテンポラリーテーブルとして登録します:
scala> zendesk_df.registerTable("tickets")-
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> zendesk_df.sqlContext.sql("SELECT Id, Subject FROM Tickets WHERE Industry = Floppy Disks").collect.foreach(println)コンソールで、次のようなZendesk のデータを取得できました！これでZendesk との連携は完了です。
CData JDBC Driver for Zendesk をApache Spark で使って、Zendesk 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。
Apache Spark の設定
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