Apache Spark でSendPulse 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SendPulse 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SendPulse 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SendPulse と対話するための高いパフォーマンスを提供します。SendPulse 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SendPulse 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SendPulse を操作して分析できます。

CData JDBC Driver for API をインストール

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Spark Shell を起動してSendPulse 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SendPulse 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 SendPulse プロファイルの場所に設定します（例：C:\profiles\SendPulse.apip）。次に、ProfileSettings 接続プロパティを SendPulse の接続文字列に設定します（以下を参照）。

   SendPulse API プロファイル設定

   SendPulse アカウントにログインし、Profile > Account Settings > API に移動して、API ID と Secret を取得します。これらを OAuth クライアント ID とシークレットとして使用します。

   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、SendPulse 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\SendPulse.apip;Authscheme=OAuth;OAuthClientId=your_client_id;OAuthClientSecret=your_client_secret;CallbackUrl=your_callback_url;").option("dbtable","AutomationFlowsStatistics").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. SendPulse をテンポラリーテーブルとして登録します:

   scala> api_df.registerTable("automationflowsstatistics")

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 AutoresponderId, AutoresponderName FROM AutomationFlowsStatistics WHERE AutoresponderStatus = 1").collect.foreach(println)

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

   

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Apache Spark の設定