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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30日間の無償トライアルへCData
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 SingleStore と組み合わせると、Spark はリアルタイムでSingleStore 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SingleStore 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SingleStore と対話するための高いパフォーマンスを提供します。SingleStore 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SingleStore 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SingleStore 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SingleStore 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 SingleStore/lib/cdata.jdbc.singlestore.jar
データに接続するには、次の接続プロパティが必要です。
また、オプションで以下を設定することもできます。
標準認証で認証するには、次を設定します。
標準のユーザー名とパスワードを提供する代わりに、Windows 認証を介して信頼されたされたユーザーをサーバーに認証できます。
SSL 認証を活用してセキュアなセッションを介してSingleStore データに接続できます。次の接続プロパティを設定し、データに接続します。
SSH を使用して、セキュアにリモートマシンにログインできます。SingleStore データにSSH 経由でアクセスするには、次の接続プロパティを設定します。
JDBC 接続文字列URL の作成には、SingleStore 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.singlestore.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 singlestore_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:singlestore:User=myUser;Password=myPassword;Database=NorthWind;Server=myServer;Port=3306;").option("dbtable","Orders").option("driver","cdata.jdbc.singlestore.SingleStoreDriver").load()
SingleStore をテンポラリーテーブルとして登録します:
scala> singlestore_df.registerTable("orders")
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> singlestore_df.sqlContext.sql("SELECT ShipName, ShipCity FROM Orders WHERE ShipCountry = USA").collect.foreach(println)
コンソールで、次のようなSingleStore データを取得できました!これでSingleStore との連携は完了です。
CData JDBC Driver for SingleStore をApache Spark で使って、SingleStore 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。