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Apache Spark でPCA Accounting データをSQL で操作

CData JDBC ドライバーを使用して、Apache Spark でPCA Accounting 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 PCA Accounting と組み合わせると、Spark はリアルタイムPCA Accounting 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PCA Accounting 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PCA Accounting と対話するための高いパフォーマンスを提供します。PCA Accounting 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PCA Accounting 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PCA Accounting 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 PCA Accounting をインストール

CData JDBC Driver for PCA Accounting 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PCA Accounting データに接続

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

    PCA クラウド会計DX では、OAuth 2 認証標準を使います。

    ユーザー資格情報の接続プロパティを設定せずに接続できます。接続に最小限必要な接続プロパティは、次のとおりです。

    • InitiateOAuth:GETANDREFRESH に設定。InitiateOAuth を使って、OAuth 交換や、手動での接続文字列のアクセストークン設定の繰り返しを避けられます。
    • OAuthClientId:アプリケーション設定のクライアントId に設定。
    • OAuthClientSecret:アプリケーション設定のクライアントシークレットに設定。
    • CallbackURL:アプリケーション設定のリダイレクトURL に設定。
    • ApiVersion:接続するPCA API Server バージョンを設定。
    • DefaultDataArea:接続するデータ領域を設定。
    • DataCenter:接続するサーバーのDataCenter 名を設定。
    • ProductCode:PCA 製品コード名を設定。
    • InputModuleName:PCA InputSlip のInputModuleName を設定。

    接続すると、本製品はデフォルトブラウザでPCA Accounting OAuth エンドポイントを開きます。ログインして、本製品にアクセス許可を与えます。本製品がOAuth プロセスを完了します。

    ヘッドレスマシンの認証など、他のOAuth 認証フローについては、ヘルプドキュメントの「OAuth 認証の使用」を参照してください。

    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、PCA Accounting 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.pcaaccounting.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 pcaaccounting_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:pcaaccounting:OAuthClientId=MyOAuthClientId;OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret;CallbackURL=http://localhost:33333;ProductCode=MyProductCode;ApiVersion=V1;DataCenter=DataCenterName;DefaultDataArea=MyDefaultDataArea;InputModuleName=DefaultInputModuleName;").option("dbtable","BuGroup").option("driver","cdata.jdbc.pcaaccounting.PCAAccountingDriver").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. PCA Accounting をテンポラリーテーブルとして登録します:

    scala> pcaaccounting_df.registerTable("bugroup")
  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> pcaaccounting_df.sqlContext.sql("SELECT Id, Name FROM BuGroup WHERE Name = Group1").collect.foreach(println)

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

CData JDBC Driver for PCA Accounting をApache Spark で使って、PCA Accounting 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。

 
 
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