ノーコードでクラウド上のデータとの連携を実現。
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30日間の無償トライアルへ製品の詳細
Authorize.Net JDBC Driver 相談したいAuthorize.NET クライアントを使用すると、Transaction、Customers、BatchStatistic データなどをJava アプリケーションから手軽に連携できます。
CData
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 AuthorizeNet と組み合わせると、Spark はリアルタイムでAuthorize.Net 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Authorize.Net 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Authorize.Net と対話するための高いパフォーマンスを提供します。Authorize.Net 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Authorize.Net 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Authorize.Net を操作して分析できます。
まずは、本記事右側のサイドバーからAuthorizeNet 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 --jars /CData/CData JDBC Driver for AuthorizeNet/lib/cdata.jdbc.authorizenet.jar
Merchant アカウントにログインして、「Security Settings」->「General Settings」ページから必要な接続値を取得できます。
JDBC 接続文字列URL の作成には、Authorize.Net 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.authorizenet.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 authorizenet_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:authorizenet:LoginId=MyLoginId;TransactionKey=MyTransactionKey;").option("dbtable","SettledBatchList").option("driver","cdata.jdbc.authorizenet.AuthorizeNetDriver").load()
Authorize.Net をテンポラリーテーブルとして登録します:
scala> authorizenet_df.registerTable("settledbatchlist")
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> authorizenet_df.sqlContext.sql("SELECT MarketType, TotalCharge FROM SettledBatchList WHERE IncludeStatistics = True").collect.foreach(println)
コンソールで、次のようなAuthorize.Net データを取得できました!これでAuthorize.Net との連携は完了です。
CData JDBC Driver for AuthorizeNet をApache Spark で使って、Authorize.Net 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。