Ready to get started?

Learn more about the CData JDBC Driver for Act-On or download a free trial:

Download Now

Apache Spark でAct-On Data をSQL で操作

CData JDBC ドライバーを使用して、Apache Spark でAct-On Data にデータ連携。

Apache Spark は大規模データ処理のための高速で一般的なエンジンです。CData JDBC Driver for Act-On と組み合わせると、Spark はリアルタイムAct-On data にデータ連携して処理ができます。ここでは、Spark シェルに接続してAct-On data をクエリする方法について説明します。

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Act-On data と対話するための高いパフォーマンスを提供します。Act-On 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Act-On 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Act-On data を操作して分析できます。

CData JDBC Driver for Act-On をインストール

CData JDBC Driver for Act-On インストーラをダウンロードし、パッケージを解凍し、JAR ファイルを実行してドライバーをインストールします。

Spark Shell を起動してAct-On Data に接続

  1. Open a terminal and start the Spark shell with the CData JDBC Driver for Act-On JAR file as the jars parameter: $ spark-shell --jars /CData/CData JDBC Driver for Act-On/lib/cdata.jdbc.acton.jar
  2. With the shell running, you can connect to Act-On with a JDBC URL and use the SQL Context load() function to read a table.

    ActOn uses the OAuth authentication standard. To authenticate using OAuth, you will need to create an app to obtain the OAuthClientId, OAuthClientSecret, and CallbackURL connection properties.

    See the Getting Started guide in the CData driver documentation for more information.

    組み込みの接続文字列デザイナー

    For assistance in constructing the JDBC URL, use the connection string designer built into the Act-On JDBC Driver.Either double-click the JAR file or execute the jar file from the command-line.

    java -jar cdata.jdbc.acton.jar

    Fill in the connection properties and copy the connection string to the clipboard.

    scala> val acton_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:acton:").option("dbtable","Images").option("driver","cdata.jdbc.acton.ActOnDriver").load()
  3. Once you connect and the data is loaded you will see the table schema displayed.
  4. Register the Act-On data as a temporary table:

    scala> acton_df.registerTable("images")
  5. Perform custom SQL queries against the Data using commands like the one below:

    scala> acton_df.sqlContext.sql("SELECT Id, Name FROM Images WHERE FolderName = New Folder").collect.foreach(println)

    You will see the results displayed in the console, similar to the following:

Using the CData JDBC Driver for Act-On in Apache Spark, you are able to perform fast and complex analytics on Act-On data, combining the power and utility of Spark with your data.Download a free, 30 day trial of any of the 200+ CData JDBC Drivers and get started today.

 
 
ダウンロード