Apache Spark でPonparemall データをSQL で操作

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 Ponparemall と組み合わせると、Spark はリアルタイムPonparemall 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Ponparemall 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Ponparemall と対話するための高いパフォーマンスを提供します。Ponparemall 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Ponparemall 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Ponparemall を操作して分析できます。

CData JDBC Driver for Ponparemall をインストール

CData JDBC Driver for Ponparemall 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Ponparemall データに接続

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

   Ponparemall に接続するには、ShopUrl、InventoryUserId、InventoryPassword、OrderUserId、OrderPassword、PaymentUserId、およびPaymentPassword が必要です。

   Ponparemall へのアクセスの設定

   Ponparemall には各API のId とPassword が必要です。取得するには、以下の手順に従ってください。

   • Ponparemall Manager にログインし、メニューの「各種申請」の「WebAPI利用申請」をクリックします。
   • Web API メニューの「WebAPIサービス利用申請」をクリックし、利用申請を行います。
   • 後日、Ponparemall から必要なId とPassword が送られてきます。

   Ponparemall アカウントの認証

   次の接続プロパティを設定して接続します。

   • ShopUrl：接続先のPonparemall Shop URL を設定。「http://storetst4.ponparemall.com/sample/」に含まれる「sample」の部分を入力します。
   • InventoryUserId：「在庫API」のユーザID を設定。このプロパティは、Inventory テーブルにアクセスする場合に必要です。
   • InventoryPassword：「在庫API」のパスワードを設定。このプロパティは、Inventory テーブルにアクセスする場合に必要です。
   • OrderUserId：「受注API」のユーザID を設定。このプロパティは、Orders テーブルにアクセスする場合に必要です。
   • OrderPassword：「受注API」のパスワードを設定。このプロパティは、Orders テーブルにアクセスする場合に必要です。
   • PaymentUserId：「決済API」のユーザID を設定。このプロパティは、Payments テーブルにアクセスする場合に必要です。
   • PaymentPassword：「決済API」のパスワードを設定。このプロパティは、Payments テーブルにアクセスする場合に必要です。

   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、Ponparemall 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.ponparemall.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 ponparemall_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:ponparemall:InventoryUserId=Inventory UserId;InventoryPassword=Invetory Password;").option("dbtable","Orders").option("driver","cdata.jdbc.ponparemall.PonparemallDriver").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. Ponparemall をテンポラリーテーブルとして登録します:

   scala> ponparemall_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> ponparemall_df.sqlContext.sql("SELECT OrderNumber, OrderStatus FROM Orders WHERE DateRangeSearchColumn = 2").collect.foreach(println)

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

CData JDBC Driver for Ponparemall をApache Spark で使って、Ponparemall 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日の無償評価版 をダウンロードしてお試しください。