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Apache Spark でMicrosoft Planner のデータをSQL で操作する方法
CData JDBC ドライバーを使用して、Apache Spark でMicrosoft Planner にデータ連携。
最終更新日：2023-09-04
この記事で実現できるMicrosoft Planner 連携のシナリオ
こんにちは！リードエンジニアの杉本です。
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 MicrosoftPlanner と組み合わせると、Spark はリアルタイムでMicrosoft Planner 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Microsoft Planner 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Microsoft Planner と対話するための高いパフォーマンスを提供します。Microsoft Planner 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Microsoft Planner 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Microsoft Planner を操作して分析できます。
CData JDBC Driver for MicrosoftPlanner をインストール
まずは、本記事右側のサイドバーからMicrosoftPlanner 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Microsoft Planner のデータに接続
- ターミナルを開き、Spark shell でCData JDBC Driver for MicrosoftPlanner JAR file をjars パラメータに設定します:
$ spark-shell --jars /CData/CData JDBC Driver for MicrosoftPlanner/lib/cdata.jdbc.microsoftplanner.jar - Shell でJDBC URL を使ってMicrosoft Planner に接続し、SQL Context load() function でテーブルを読み込みます。
ユーザー資格情報の接続プロパティを設定せずに接続できます。接続に最小限必要な接続プロパティは、以下のとおりです。
- InitiateOAuth: GETANDREFRESH に設定。
- Tenant (optional): デフォルトと異なるテナントに認証したい場合は、これを設定します。これは、デフォルトのテナントに所属していない組織と連携するために必要です。
接続すると、CData 製品はデフォルトブラウザでOAuth エンドポイントを開きます。ログインして、CData 製品にアクセス許可を与えます。CData 製品がOAuth プロセスを完了します。
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、Microsoft Planner 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.microsoftplanner.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 microsoftplanner_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:microsoftplanner:OAuthClientId=MyApplicationId;OAuthClientSecret=MySecretKey;CallbackURL=http://localhost:33333;").option("dbtable","Tasks").option("driver","cdata.jdbc.microsoftplanner.MicrosoftPlannerDriver").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。
Microsoft Planner をテンポラリーテーブルとして登録します:
scala> microsoftplanner_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> microsoftplanner_df.sqlContext.sql("SELECT TaskId, startDateTime FROM Tasks WHERE TaskId = BCrvyMoiLEafem-3RxIESmUAHbLK").collect.foreach(println)コンソールで、次のようなMicrosoft Planner のデータを取得できました！これでMicrosoft Planner との連携は完了です。
CData JDBC Driver for MicrosoftPlanner をApache Spark で使って、Microsoft Planner 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。
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