Apache Spark でTodoist 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Todoist 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Todoist 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Todoist と対話するための高いパフォーマンスを提供します。Todoist 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Todoist 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Todoist 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Todoist 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Todoist に接続し、SQL Context load() function でテーブルを読み込みます。
まず、Profile 接続プロパティにTodoist プロファイルのディスク上の場所を設定します（例：C:\profiles\Todoist.apip）。次に、ProfileSettings 接続プロパティにTodoist の接続文字列を設定します（以下を参照）。
Todoist API プロファイル設定
Todoist に認証し、自分のデータに接続したり、他のユーザーが自分のデータに接続できるようにするには、OAuth 標準を使用できます。
まず、Todoist にOAuth アプリケーションを登録します。App Management Console に移動し、新しいアプリケーションを作成して有効なOAuth リダイレクトURL を設定します。OAuth アプリケーションにはclient id とclient secret が割り当てられます。
以下の接続プロパティを設定すると、接続の準備が整います：
- 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ているclient_id を設定します。
- OAuthClientSecret：アプリ設定で指定されているclient_secret を設定します。
- CallbackURL：アプリ設定で指定されているRedirect URI を設定します。
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、Todoist 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\Todoist.apip;Authscheme=OAuth;OAuthClientId=your_client_id;OAuthClientSecret=your_client_secret;CallbackUrl=your_callback_url;").option("dbtable","Tasks").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。
Todoist をテンポラリーテーブルとして登録します:
scala> api_df.registerTable("tasks")-
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, Priority FROM Tasks WHERE Completed = false").collect.foreach(println)コンソールで、次のようなTodoist のデータを取得できました！これでTodoist との連携は完了です。
CData JDBC Driver for API をApache Spark で使って、Todoist 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。