本記事では CData サポート担当からこんなことを聞かれたらどこを確認すべきか?という観点で、よく頂くお問合せ内容をご紹介します。
記事はこちら →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 Amazon Marketplace と組み合わせると、Spark はリアルタイムAmazon Marketplace 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Amazon Marketplace 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Amazon Marketplace と対話するための高いパフォーマンスを提供します。Amazon Marketplace 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Amazon Marketplace 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Amazon Marketplace を操作して分析できます。
CData JDBC Driver for Amazon Marketplace 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 --jars /CData/CData JDBC Driver for Amazon Marketplace/lib/cdata.jdbc.amazonmarketplace.jar
Amazon Marketplace Appstore 認証を使って接続が可能です。
JDBC 接続文字列URL の作成には、Amazon Marketplace 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.amazonmarketplace.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 amazonmarketplace_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:amazonmarketplace:Marketplace=Japan;Sellerid=mySellerId;Mwsauthtoken=amzn.mws.myAWSAuthToken;").option("dbtable","Orders").option("driver","cdata.jdbc.amazonmarketplace.AmazonMarketplaceDriver").load()
Amazon Marketplace をテンポラリーテーブルとして登録します:
scala> amazonmarketplace_df.registerTable("orders")
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> amazonmarketplace_df.sqlContext.sql("SELECT AmazonOrderId, OrderStatus FROM Orders WHERE IsReplacementOrder = True").collect.foreach(println)
You will see the results displayed in the console, similar to the following:
CData JDBC Driver for Amazon Marketplace をApache Spark で使って、Amazon Marketplace 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。是非、30日の無償試用版 をダウンロードしてお試しください。