Apache Spark でfreee工数管理 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freee工数管理 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freee工数管理 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freee工数管理 と対話するための高いパフォーマンスを提供します。freee工数管理 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freee工数管理 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freee工数管理 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freee工数管理 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freee工数管理 に接続し、SQL Context load() function でテーブルを読み込みます。
まずはOAuth アプリを作成します。https://app.secure.freee.co.jp/developers/applications にアクセスして、「新しいアプリケーションの作成」ボタンをクリックします。アプリケーション名を指定し、リダイレクトURL を設定して登録をクリックします。そうすると、クライアントシークレットとクライアントID が発行されます。
次に、プロファイルをダウンロードしてドライバーがアクセス可能な場所に配置します。こちらからプロファイルをダウンロードして、「C:/profiles/」 などに設置してください。
その後、Companies ビューからCompanyId を取得します。以下の接続プロパティを設定したら、接続する準備ができます。
- AuthScheme：OAuth に設定します。
- OAuthClientID：アプリ設定で指定されたOAuth クライアントID に設定します。
- OAuthClientSecret：アプリ設定で指定されたOAuth クライアントシークレットに設定します。
- CallbackURL：アプリ設定で指定したリダイレクトURI 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。
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、freee工数管理 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=freeepm.apip;ProfileSettings='CompanyId=1234567;';Authscheme=OAuth;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthClientId=your_client_id;OAuthClientSecret=your_client_secret;CallbackUrl=your_callback_url;").option("dbtable","Projects").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。
freee工数管理 をテンポラリーテーブルとして登録します:
scala> api_df.registerTable("projects")-
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, ProjectName FROM Projects WHERE Id = 1").collect.foreach(println)コンソールで、次のようなfreee工数管理 のデータを取得できました！これでfreee工数管理 との連携は完了です。
CData JDBC Driver for API をApache Spark で使って、freee工数管理 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。