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Apache Spark でLDAP Objects をSQL で操作

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

CData JDBC Driver for LDAP をインストール

CData JDBC Driver for LDAP 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LDAP Objects に接続

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

    To establish a connection, the following properties under the Authentication section must be provided:

    • Valid User and Password credentials (e.g., Domain\BobF or cn=Bob F,ou=Employees,dc=Domain).
    • Server information, including the IP or host name of the Server, as well as the Port.
    • BaseDN: This will limit the scope of LDAP searches to the height of the distinguished name provided.

      Note: Specifying a narrow BaseDN may greatly increase performance; for example, cn=users,dc=domain will only return results contained within cn=users and its children.


    For assistance in constructing the JDBC URL, use the connection string designer built into the LDAP JDBC Driver.Either double-click the JAR file or execute the jar file from the command-line.

    java -jar cdata.jdbc.ldap.jar

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

    scala> val ldap_df ="jdbc").option("url", "jdbc:ldap:User=Domain\BobF;Password=bob123456;Server=;Port=389;").option("dbtable","User").option("driver","cdata.jdbc.ldap.LDAPDriver").load()
  3. Once you connect and the data is loaded you will see the table schema displayed.
  4. Register the LDAP objects as a temporary table:

    scala> ldap_df.registerTable("user")
  5. Perform custom SQL queries against the Objects using commands like the one below:

    scala> ldap_df.sqlContext.sql("SELECT Id, LogonCount FROM User WHERE CN = Administrator").collect.foreach(println)

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

Using the CData JDBC Driver for LDAP in Apache Spark, you are able to perform fast and complex analytics on LDAP objects, combining the power and utility of Spark with your data.Download a free, 30 day trial of any of the 200+ CData JDBC Drivers and get started today.