火花的Salesforce：如何在火花的销售队伍，连接指定的服务器地址是什么？

Question

我需要从Salesforce创建表星火的Dataset<Row>。 我有一个代码片段我写这样做：

import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import com.springml.spark.salesforce.*;

public class SaleforceReader {
    public static void main(String args[])
    {
        System.out.println("=========================Salesforce Ingest Begins=========================");
        SparkSession spark = SparkSession.builder().getOrCreate();

        Dataset<Row> df = spark.read().format("com.springml.spark.salesforce")
                    .option("username", "someusername")
                    .option("password", "somepassword")
                    .option("soql", "select id, name from mytable")
                    .option("version", "37.0")
                    .load();

        df.show(false);

        spark.close();
        System.out.println("=========================Salesforce Ingest ENDS=========================");
    }

}

上面的代码片段在许多教程和门户给出。但是这个代码不指定任何Salesforce的服务器连接到。 请告诉我如何为这个com.springml.spark.salesforce连接指定Saleforce服务器地址。 我们是否有类似.option("login", "//some.salesforce.server.com:port")？

依赖我用：

<dependency>
  <groupId>com.springml</groupId>
  <artifactId>spark-salesforce_2.11</artifactId>
  <version>1.1.0</version>
</dependency>

Answer 1

正如在问题中提到.option("login", "//some.salesforce.server.com:port")工作。 下面是代码：

public static void main(String args[])
    {
        System.out.println("=========================Salesforce Ingest Begins=========================");
        SparkSession spark = SparkSession.builder().getOrCreate();

        Dataset<Row> df = spark.read().format("com.springml.spark.salesforce")
                    .option("username", "someuser@someDomain")
                    .option("password", "mypasswordMYSECURITYTOKEN")
                    .option("login", "https://login.salesforce.com/login/page")
                    .option("soql", "SELECT id from myTable")
                    .option("version", "37.0")
                    .load();

        df.show(false);

        spark.close();
        System.out.println("=========================Salesforce Ingest ENDS=========================");
    }