Apache Spark でAha のデータをSQL で操作する方法
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 API と組み合わせると、Spark はリアルタイムでAha 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Aha 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Aha と対話するための高いパフォーマンスを提供します。Aha 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Aha 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Aha を操作して分析できます。
CData JDBC Driver for API をインストール
まずは、本記事右側のサイドバーからAPI 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Aha のデータに接続
- ターミナルを開き、Spark shell でCData JDBC Driver for API JAR file をjars パラメータに設定します:
$ spark-shell --jars /CData/CData JDBC Driver for API/lib/cdata.jdbc.api.jar
- Shell でJDBC URL を使ってAha に接続し、SQL Context load() function でテーブルを読み込みます。
まず、Profile 接続プロパティをディスク上のAha! プロファイルの場所に設定します（例：C:\profiles\aha.apip）。次に、ProfileSettings 接続プロパティをAha! の接続文字列に設定します（以下を参照）。
Aha! API プロファイル設定
Aha! API はOAuth ベースの認証を使用します。
まず、Aha! でOAuth アプリを登録する必要があります。これはAha! アカウントの「Settings」>「Personal」>「Developer」>「OAuth Applications」から行えます。また、Aha アカウントのドメイン名にあるDomain を設定します。例えば、Aha アカウントがacmeinc.aha.io の場合、Domain は「acmeinc」となります。
以下の項目を接続文字列に設定すると、接続できるようになります。
- AuthScheme：OAuth に設定します。
- InitiateOAuth：GETANDREFRESH に設定します。InitiateOAuth を使用して、OAuthAccessToken を取得するプロセスを管理できます。
- OAuthClientId：アプリ設定で指定されたclient_id に設定します。
- OAuthClientSecret：アプリ設定で指定されたclient_secret に設定します。
- CallbackURL：アプリ設定で指定したRedirect URI に設定します。
- Domain：ProfileSettings でAha ドメインに設定します。
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、Aha 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.api.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 api_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:api:Profile=C:\profiles\aha.apip;ProfileSettings='Domain=acmeinc';Authscheme=OAuth;OAuthClientId=your_client_id;OAuthClientSecret=your_client_secret;CallbackUrl=your_callback_url;").option("dbtable","Ideas").option("driver","cdata.jdbc.api.APIDriver").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。
Aha をテンポラリーテーブルとして登録します:
scala> api_df.registerTable("ideas")-
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> api_df.sqlContext.sql("SELECT Id, Name FROM Ideas WHERE AssignedToUserId = my_user_id").collect.foreach(println)コンソールで、次のようなAha のデータを取得できました！これでAha との連携は完了です。
CData JDBC Driver for API をApache Spark で使って、Aha 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。