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Apache Spark でPostgreSQL Data をSQL で操作

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

CData JDBC Driver for PostgreSQL をインストール

CData JDBC Driver for PostgreSQL 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PostgreSQL Data に接続

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

    To connect to PostgreSQL, set the Server, Port (the default port is 5432), and Database connection properties and set the User and Password you wish to use to authenticate to the server. If the Database property is not specified, the data provider connects to the user's default database.

    組み込みの接続文字列デザイナー

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

    java -jar cdata.jdbc.postgresql.jar

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

    scala> val postgresql_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:postgresql:User=postgres;Password=admin;Database=postgres;Server=127.0.0.1;Port=5432;").option("dbtable","Orders").option("driver","cdata.jdbc.postgresql.PostgreSQLDriver").load()
  3. Once you connect and the data is loaded you will see the table schema displayed.
  4. Register the PostgreSQL data as a temporary table:

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

    scala> postgresql_df.sqlContext.sql("SELECT ShipName, ShipCity FROM Orders WHERE ShipCountry = USA").collect.foreach(println)

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

Using the CData JDBC Driver for PostgreSQL in Apache Spark, you are able to perform fast and complex analytics on PostgreSQL data, combining the power and utility of Spark with your data.Download a free, 30 day trial of any of the 170+ CData JDBC Drivers and get started today.

 
 
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