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Apache Spark でDigitalOcean Data をSQL で操作

CData JDBC ドライバーを使用して、Apache Spark でDigitalOcean 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 DigitalOcean と組み合わせると、Spark はリアルタイムDigitalOcean 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DigitalOcean 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DigitalOcean data と対話するための高いパフォーマンスを提供します。DigitalOcean 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DigitalOcean 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DigitalOcean data を操作して分析できます。

CData JDBC Driver for DigitalOcean をインストール

CData JDBC Driver for DigitalOcean 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DigitalOcean Data に接続

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

    DigitalOcean uses OAuth 2.0 authentication. To authenticate using OAuth, you can use the embedded credentials or register an app with DigitalOcean.

    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 DigitalOcean JDBC Driver.Either double-click the JAR file or execute the jar file from the command-line.

    java -jar cdata.jdbc.digitalocean.jar

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

    scala> val digitalocean_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:digitalocean:").option("dbtable","Droplets").option("driver","cdata.jdbc.digitalocean.DigitalOceanDriver").load()
  3. Once you connect and the data is loaded you will see the table schema displayed.
  4. Register the DigitalOcean data as a temporary table:

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

    scala> digitalocean_df.sqlContext.sql("SELECT Id, Name FROM Droplets WHERE Id = 1").collect.foreach(println)

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

Using the CData JDBC Driver for DigitalOcean in Apache Spark, you are able to perform fast and complex analytics on DigitalOcean data, combining the power and utility of Spark with your data.Download a free, 30 day trial of any of the 170+ CData JDBC Drivers and get started today.

 
 
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