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Apache Spark でPCA Sales Data をSQL で操作

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

CData JDBC Driver for PCA Sales をインストール

CData JDBC Driver for PCA Sales 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 Sales Data に接続

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

    PCA Sales uses the OAuth 2 authentication standard. You will need to obtain the OAuthClientId and OAuthClientSecret by registering an app with PCA Sales. See the Getting Started section of the help documentation for an authentication guide.


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

    java -jar cdata.jdbc.pcasales.jar

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

    scala> val pcasales_df ="jdbc").option("url", "jdbc:pcasales:OAuthClientId=MyOAuthClientId;OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret;CallbackURL=http://localhost:33333;ProductCode=MyProductCode;ApiVersion=V1;DataCenter=DataCenterName;DefaultDataArea=MyDefaultDataArea;").option("dbtable","MasterSms").option("driver","cdata.jdbc.pcasales.PCASalesDriver").load()
  3. Once you connect and the data is loaded you will see the table schema displayed.
  4. Register the PCA Sales data as a temporary table:

    scala> pcasales_df.registerTable("mastersms")
  5. Perform custom SQL queries against the Data using commands like the one below:

    scala> pcasales_df.sqlContext.sql("SELECT SyohinCode, SyohinMei FROM MasterSms WHERE SyohinMei = Syohin").collect.foreach(println)

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

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