ノーコードでクラウド上のデータとの連携を実現。
詳細はこちら →GMO MakeShop Driver の30日間無償トライアルをダウンロード
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GMO MakeShop JDBC Driver 相談したい在庫、商品、受注などのGMO MakeShop アカウントデータを組み込んだ強力なJava アプリケーションを迅速に作成して配布できます。
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 GMOMakeShop と組み合わせると、Spark はリアルタイムでGMO MakeShop 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GMO MakeShop 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GMO MakeShop と対話するための高いパフォーマンスを提供します。GMO MakeShop 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GMO MakeShop 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GMO MakeShop 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GMOMakeShop 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 GMOMakeShop/lib/cdata.jdbc.gmomakeshop.jar
GMO MakeShop に接続するには、MembersAccessCode、OrdersAccessCode、ProductsAccessCode、およびShopId が必要です。
MembersAccessCode、OrdersAccessCode、ProductsAccessCode、およびShopId を取得するには、以下の手順に従ってください。
次の接続プロパティを設定して接続します。
JDBC 接続文字列URL の作成には、GMO MakeShop 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.gmomakeshop.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 gmomakeshop_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:gmomakeshop:ShopId=MyShopId;ProductsAccessCode=MyProductsAccessCode;MembersAccessCode=MyMembersAccessCode;OrdersAccessCode=MyOrdersAccessCode;").option("dbtable","Products").option("driver","cdata.jdbc.gmomakeshop.GMOMakeShopDriver").load()
GMO MakeShop をテンポラリーテーブルとして登録します:
scala> gmomakeshop_df.registerTable("products")
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> gmomakeshop_df.sqlContext.sql("SELECT BrandCode, Price FROM Products WHERE BrandCode = 99a87c0x3").collect.foreach(println)
コンソールで、次のようなGMO MakeShop データを取得できました!これでGMO MakeShop との連携は完了です。
CData JDBC Driver for GMOMakeShop をApache Spark で使って、GMO MakeShop 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。