Apache Spark でVercel 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Vercel 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Vercel 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Vercel と対話するための高いパフォーマンスを提供します。Vercel 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Vercel 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Vercel 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Vercel 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Vercel に接続し、SQL Context load() function でテーブルを読み込みます。
API キー認証の設定
Vercel は Bearer トークン認証を使用します。API キーとして、パーソナルアクセストークンまたは OAuth アクセストークンのいずれかを使用できます。
パーソナルアクセストークンを取得するには、以下のステップで進めます：
- https://vercel.com/ で Vercel アカウントにログインします
- Account Settings > Tokens に移動します。
- Create Token をクリックし、名前と有効期限を入力して Create をクリックします。
- 生成されたトークンをコピーします（一度しか表示されません）。
トークンを取得したら、以下の接続プロパティを設定します：
- AuthScheme：APIKey に設定します。
- APIKey：Vercel のパーソナルアクセストークンまたは OAuth アクセストークンに設定します。
接続文字列の例
Profile=C:\profiles\Vercel.apip;AuthScheme=APIKey;APIKey=your_access_token;
チームの利用
Vercel のリソースの多くは、チームにスコープされています。すべてのリクエストを特定のチームにスコープするには、TeamId 接続プロパティにチームの ID を設定します。チーム ID は、Teams テーブルをクエリするか、Vercel ダッシュボードで確認できます。あるいは、サポートされている場合は SQL クエリの WHERE 句で TeamId を指定することもできます。
Vercel への接続
認証を設定すると、Vercel に接続して、Projects、Deployments、Teams、Domains などの利用可能なテーブルからデータをクエリできます。
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、Vercel 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\Vercel.apip;AuthScheme=APIKey;APIKey=your_access_token;").option("dbtable","User").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。
Vercel をテンポラリーテーブルとして登録します:
scala> api_df.registerTable("user")-
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 , FROM User WHERE = ").collect.foreach(println)コンソールで、次のようなVercel のデータを取得できました！これでVercel との連携は完了です。
CData JDBC Driver for API をApache Spark で使って、Vercel 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。