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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 GraphQL と組み合わせると、Spark はリアルタイムでGraphQL 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GraphQL 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GraphQL と対話するための高いパフォーマンスを提供します。GraphQL 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GraphQL 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GraphQL 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GraphQL 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 GraphQL/lib/cdata.jdbc.graphql.jar
GraphQL サービスのURL を指定する必要があります。 ドライバーは2種類の認証をサポートします。
JDBC 接続文字列URL の作成には、GraphQL 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.graphql.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 graphql_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:graphql:AuthScheme=Basic;User=username;Password=password;URL=https://mysite.com;").option("dbtable","Users").option("driver","cdata.jdbc.graphql.GraphQLDriver").load()
GraphQL をテンポラリーテーブルとして登録します:
scala> graphql_df.registerTable("users")
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> graphql_df.sqlContext.sql("SELECT Name, Email FROM Users WHERE UserLogin = admin").collect.foreach(println)
コンソールで、次のようなGraphQL データを取得できました!これでGraphQL との連携は完了です。
CData JDBC Driver for GraphQL をApache Spark で使って、GraphQL 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。