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Apache Spark でAmazon DynamoDB Data をSQL で操作

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

CData JDBC Driver for Amazon DynamoDB をインストール

CData JDBC Driver for Amazon DynamoDB 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Amazon DynamoDB Data に接続

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

    The connection to Amazon DynamoDB is made using your AccessKey, SecretKey, and optionally your Domain and Region. Your AccessKey and SecretKey can be obtained on the security credentials page for your Amazon Web Services account. Your Region will be displayed in the upper left-hand corner when you are logged into DynamoDB.

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

    java -jar cdata.jdbc.amazondynamodb.jar

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

    scala> val amazondynamodb_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:amazondynamodb:Access Key=xxx;Secret Key=xxx;Domain=amazonaws.com;Region=OREGON;").option("dbtable","Lead").option("driver","cdata.jdbc.amazondynamodb.AmazonDynamoDBDriver").load()
  3. Once you connect and the data is loaded you will see the table schema displayed.
  4. Register the Amazon DynamoDB data as a temporary table:

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

    scala> amazondynamodb_df.sqlContext.sql("SELECT Industry, Revenue FROM Lead WHERE FirstName = Bob").collect.foreach(println)

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

Using the CData JDBC Driver for Amazon DynamoDB in Apache Spark, you are able to perform fast and complex analytics on Amazon DynamoDB data, combining the power and utility of Spark with your data.Download a free, 30 day trial of any of the 190+ CData JDBC Drivers and get started today.

 
 
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