Apache Spark でZoom 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Zoom 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Zoom 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Zoom と対話するための高いパフォーマンスを提供します。Zoom 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Zoom 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Zoom 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Zoom 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Zoom 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Zoom プロファイルのディスク上の場所を設定します（例：C:\profiles\Zoom.apip）。次に、ProfileSettings 接続プロパティにZoom の接続文字列を設定します（以下を参照）。
Zoom API プロファイル設定
Zoom に認証するには、OAuth 標準を使用して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します。
まず、OAuth アプリを作成します。https://marketplace.zoom.us/develop/create に移動し、OAuth セクションのCreate をクリックします。アプリが個々のユーザー用かアカウント全体用かを選択し、アプリを公開するためのボックスのチェックを外します。アプリに名前を付けてCreate をクリックします。その後、Client Secret とClient ID が提供されます。
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OAuth Client ID を設定します。
- OAuthClientSecret：アプリ設定で指定されているOAuth Client Secret を設定します。
- CallbackURL：アプリ設定で指定した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、Zoom 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\Zoom.apip;Authscheme=OAuth;OAuthClientId=your_client_id;OAuthClientSecret=your_client_secret;CallbackUrl=your_callback_url;").option("dbtable","MeetingRegistrants").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。
Zoom をテンポラリーテーブルとして登録します:
scala> api_df.registerTable("meetingregistrants")-
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, JobTitle FROM MeetingRegistrants WHERE State = NC").collect.foreach(println)コンソールで、次のようなZoom のデータを取得できました！これでZoom との連携は完了です。
CData JDBC Driver for API をApache Spark で使って、Zoom 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。