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 ApacheHBase と組み合わせると、Spark はリアルタイムでHBase 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HBase 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HBase と対話するための高いパフォーマンスを提供します。HBase 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HBase 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HBase 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ApacheHBase 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 ApacheHBase/lib/cdata.jdbc.apachehbase.jar
Apache HBase への接続には、Port およびServer を設定します。
JDBC 接続文字列URL の作成には、HBase 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.apachehbase.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 apachehbase_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:apachehbase:Server=127.0.0.1;Port=8080;").option("dbtable","Customers").option("driver","cdata.jdbc.apachehbase.ApacheHBaseDriver").load()
HBase をテンポラリーテーブルとして登録します:
scala> apachehbase_df.registerTable("customers")
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> apachehbase_df.sqlContext.sql("SELECT CustomerName, Price FROM Customers WHERE ShipCity = New York").collect.foreach(println)
コンソールで、次のようなHBase データを取得できました!これでHBase との連携は完了です。
CData JDBC Driver for ApacheHBase をApache Spark で使って、HBase 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。