Apache Spark でSage 50 UK データをSQL で操作する方法

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 Sage50UK と組み合わせると、Spark はリアルタイムでSage 50 UK 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 50 UK 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 50 UK と対話するための高いパフォーマンスを提供します。Sage 50 UK 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 50 UK 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 50 UK を操作して分析できます。

CData JDBC Driver for Sage50UK をインストール

まずは、本記事右側のサイドバーからSage50UK 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 を起動してSage 50 UK データに接続

1. ターミナルを開き、Spark shell でCData JDBC Driver for Sage50UK JAR file をjars パラメータに設定します: $ spark-shell --jars /CData/CData JDBC Driver for Sage50UK/lib/cdata.jdbc.sage50uk.jar
2. Shell でJDBC URL を使ってSage 50 UK に接続し、SQL Context load() function でテーブルを読み込みます。

   Note：Sage 50 UK 2012 以降のみサポートされています。

   「接続」セクションのUser およびPassword プロパティを、有効なSage 50 UK のユーザー資格情報に設定する必要があります。これらの値は、Sage 50 UK に ログインするために使用するものと同じです。

   さらに、「接続」セクションのURL プロパティを、希望する会社データセットのアドレスに設定する必要がります。アドレスを取得するには、以下を行ってください：

   1. Sage 50 UK ソフトウェアを開きます。
   2. 「Tools」->「Internet Options」をクリックします。
   3. 「SData Settings」タブを選択します。
   4. 「Sage 50 Accounts」の隣にある「Details」ボタンをクリックします。会社名のリストとそれに対応するデータセットのアドレスを含むウィンドウが表示されます。
   5. URL プロパティを希望する会社の隣にあるアドレスフィールドの値に設定します。

   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、Sage 50 UK 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.sage50uk.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 sage50uk_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:sage50uk:URL=http://your-server:5493/sdata/accounts50/GCRM/your-address;User=Manager;").option("dbtable","TradingAccounts").option("driver","cdata.jdbc.sage50uk.Sage50UKDriver").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. Sage 50 UK をテンポラリーテーブルとして登録します:

   scala> sage50uk_df.registerTable("tradingaccounts")

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> sage50uk_df.sqlContext.sql("SELECT Name, FinanceBalance FROM TradingAccounts WHERE TradingAccountUUID = c2ef66a5-a545-413b-9312-79a53caadbc4").collect.foreach(println)

   コンソールで、次のようなSage 50 UK データを取得できました！これでSage 50 UK との連携は完了です。

CData JDBC Driver for Sage50UK をApache Spark で使って、Sage 50 UK 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。