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Apache Spark でHPCC Systems Data をSQL で操作

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

CData JDBC Driver for HPCC Systems をインストール

CData JDBC Driver for HPCC Systems 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HPCC Systems Data に接続

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

    To connect, set the following connection properties: Set URL to the machine name or IP address of the server and the port the server is running on, for example, https://server:port. The User and Password are required to authenticate to the HPCC Systems cluster specified in the URL. Note that LDAP authentication is not currently supported by our ODBC driver.

    Set Version to the WsSQL Web server version. Note that if you have not already done so, you will need to install the WsSQL service on the HPCC Systems server. The WsSQL Web service is used to interact with the underlying HPCC Systems platform.

    Set Cluster to the target cluster.

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

    java -jar cdata.jdbc.hpcc.jar

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

    scala> val hpcc_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:hpcc:URL=http://127.0.0.1:8510;User=test;password=xA123456;Version=1;Cluster=hthor;").option("dbtable","hpcc::test::orders").option("driver","cdata.jdbc.hpcc.HPCCDriver").load()
  3. Once you connect and the data is loaded you will see the table schema displayed.
  4. Register the HPCC Systems data as a temporary table:

    scala> hpcc_df.registerTable("hpcc::test::orders")
  5. Perform custom SQL queries against the Data using commands like the one below:

    scala> hpcc_df.sqlContext.sql("SELECT CustomerName, Price FROM hpcc::test::orders WHERE ShipCity = New York").collect.foreach(println)

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

Using the CData JDBC Driver for HPCC Systems in Apache Spark, you are able to perform fast and complex analytics on HPCC Systems 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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