Apache Spark でOData データをSQL で操作

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OData JDBC Driver

使いやすいOData クライアント(コンシューマー)を使用して、OData サービスと通信するJava アプリケーションを簡単に構築できるようになります。



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

※製品について詳しい情報をご希望の方は以下からお進みください。

CData JDBC Driver for OData をインストール

CData JDBC Driver for OData 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OData データに接続

  1. ターミナルを開き、Spark shell でCData JDBC Driver for OData JAR file をjars パラメータに設定します: $ spark-shell --jars /CData/CData JDBC Driver for OData/lib/cdata.jdbc.odata.jar
  2. Shell でJDBC URL を使ってOData に接続し、SQL Context load() function でテーブルを読み込みます。

    OData ソースへの接続には、OData サーバーのルートURI もしくはOData サービスのファイルをURL に指定します。Authentication セクションでは、User およびPassword を設定します。

    組み込みの接続文字列デザイナー

    JDBC 接続文字列URL の作成には、OData 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.odata.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 odata_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:odata:URL=http://services.odata.org/V4/Northwind/Northwind.svc;UseIdUrl=True;OData Version=4.0;Data Format=ATOM;").option("dbtable","Orders").option("driver","cdata.jdbc.odata.ODataDriver").load()
  3. 接続が完了し、データがロードされたら、テーブルスキーマが表示されます。
  4. OData をテンポラリーテーブルとして登録します:

    scala> odata_df.registerTable("orders")
  5. 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> odata_df.sqlContext.sql("SELECT OrderName, Freight FROM Orders WHERE ShipCity = New York").collect.foreach(println)

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

CData JDBC Driver for OData をApache Spark で使って、OData 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。是非、30日の無償試用版 をダウンロードしてお試しください。