ノーコードでクラウド上のデータとの連携を実現。
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こんにちは!リードエンジニアの杉本です。
Apache Spark は大規模データ処理のための高速エンジンです。CData JDBC Driver for Sage200 と組み合わせると、Spark はリアルタイムでSage 200 データに連携して処理ができます。本記事では、Spark シェルに接続してSage 200 をクエリする方法について解説します。
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Sage 200 と対話するための高いパフォーマンスを提供します。Sage 200 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Sage 200 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Sage 200 を操作して分析できます。
まずは、本記事右側のサイドバーからSage200 JDBC Driver の無償トライアルをダウンロード・インストールしてください。30日間無償で、製品版の全機能が使用できます。
$ spark-shell --jars /CData/CData JDBC Driver for Sage200/lib/cdata.jdbc.sage200.jar
JDBC 接続文字列URL の作成には、Sage 200 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.sage200.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 sage200_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:sage200:SubscriptionKey=12345;Schema=StandardUK;").option("dbtable","Banks").option("driver","cdata.jdbc.sage200.Sage200Driver").load()
Sage 200 をテンポラリーテーブルとして登録します:
scala> sage200_df.registerTable("banks")
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> sage200_df.sqlContext.sql("SELECT Id, Code FROM Banks WHERE Code = 12345").collect.foreach(println)
コンソールで、次のようなSage 200 データを取得できました!これでSage 200 との連携は完了です。
CData JDBC Driver for Sage200 をApache Spark で使って、Sage 200 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。30日の無償評価版 をダウンロードしてぜひお試しください。