Apache Spark でREST データをSQL で操作

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REST JDBC Driver

REST Web サービス連携のパワフルなJava アプリケーションを素早く作成して配布。



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

CData JDBC Driver for REST 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REST データに接続

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

    データソースへの認証については、データプロバイダーのヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください: データプロバイダーはREST API を双方向データベーステーブルとして、XML/JSON ファイル(ローカルファイル、一般的なクラウドサービスに保存されているファイル、FTP サーバー)を読み取り専用のビューとしてモデル化します。HTTP Basic、Digest、NTLM、OAuth、FTP などの主要な認証スキームがサポートされています。認証についての詳細は、ヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。

    URI を設定し、認証値を指定したら、Format を"XML" または"JSON" に設定して、データ表現をデータ構造により厳密に一致させるようにDataModel を設定します。

    DataModel プロパティは、データをどのようにテーブルに表現するかを制御するプロパティで、以下の基本的な設定を切り替えます。

    • Document (デフォルト):REST データのトップレベルのドキュメントビューをモデル化します。データプロバイダーはネストされたエレメントをデータの集計として返します。
    • FlattenedDocuments:ネストされたドキュメントとその親を単一テーブルとして暗黙的に結合します。
    • Relational:階層データから個々の関連テーブルを返します。テーブルには、親ドキュメントにリンクする主キーと外部キーが含まれます。

    リレーショナル表現の構成について詳しくは、「REST データのモデル化」を参照してください。次の例で使用されているサンプルデータもあります。データには、人、所有している車、およびそれらの車で行われたさまざまなメンテナンスサービスのエントリが含まれています。The data includes entries for people, the cars they own, and various maintenance services performed on those cars.

    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、REST 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.rest.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 rest_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:rest:DataModel=Relational;URI=C:/people.xml;Format=XML;").option("dbtable","people").option("driver","cdata.jdbc.rest.RESTDriver").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. REST をテンポラリーテーブルとして登録します:

    scala> rest_df.registerTable("people")
  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> rest_df.sqlContext.sql("SELECT [ personal.name.first ], [ personal.name.last ] FROM people WHERE [ personal.name.last ] = Roberts").collect.foreach(println)

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

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