Apache Spark でRespond.io のデータをSQL で操作する方法

杉本和也
杉本和也
リードエンジニア
CData JDBC ドライバーを使用して、Apache Spark でRespond.io にデータ連携。



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Respond.io 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Respond.io 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Respond.io と対話するための高いパフォーマンスを提供します。Respond.io 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Respond.io 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Respond.io 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Respond.io のデータに接続

  1. 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
    
  2. Shell でJDBC URL を使ってRespond.io 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 Respondio プロファイルの場所に設定します(例:C:\profiles\Respondio.apip)。次に、ProfileSettings 接続プロパティを Respondio の接続文字列に設定します(以下を参照)。

    Respondio API プロファイル設定

    Respond.io では API キー認証を使用します。API キーは以下の手順で取得できます。

    1. Respond.io アカウントにログインします。
    2. ワークスペースの「Settings」に移動します。
    3. 「Integrations」セクションで「Developer」を選択します。
    4. ページに表示されている API キーをコピーします。

    API キーを取得したら、以下の接続プロパティを設定します。

    • AuthScheme:APIKey に設定します。

    ProfileSettings 接続プロパティには、以下を設定します。

    • APIKey:Respond.io の API キーに設定します。

    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、Respond.io 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\Respondio.apip;AuthScheme=APIKey;ProfileSettings='APIKey=your_api_key';").option("dbtable","Contacts").option("driver","cdata.jdbc.api.APIDriver").load()
    
  3. 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。
  4. Respond.io をテンポラリーテーブルとして登録します:

    scala> api_df.registerTable("contacts")
  5. 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, Email FROM Contacts WHERE Identifier = id:438180634").collect.foreach(println)

    コンソールで、次のようなRespond.io のデータを取得できました!これでRespond.io との連携は完了です。

    Respond.io をApache Spark から取得

CData JDBC Driver for API をApache Spark で使って、Respond.io 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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API Driver で Respond.io のライブデータに接続

Respond.io に接続