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こんにちは!ウェブ担当の加藤です。マーケ関連のデータ分析や整備もやっています。
Informatica Cloud を使うと、抽出、変換、読み込み(ETL)のタスクをクラウド上で実行できます。Cloud Secure Agent およびCData JDBC Driver for SparkSQL を組み合わせると、Informatica Cloud で直接Spark データにリアルタイムでアクセスできます。この記事では、Cloud Secure Agent のダウンロードと登録、JDBC ドライバーを経由したSpark への接続、そしてInformatica Cloud の処理で使用可能なマッピングの生成について紹介します。
JDBC ドライバー経由でSpark データを操作するには、Cloud Secure Agent をインストールします。
NOTE:Cloud Secure Agent の全サービスが立ち上がるまで、時間がかかる場合があります。
Cloud Secure Agent をインストールして実行したら、JDBC ドライバーを使ってSpark に接続できるようになります。はじめに「接続」タブをクリックし、続けて「新しい接続」をクリックします。接続するには次のプロパティを入力します。
jdbc:sparksql:Server=127.0.0.1;
SparkSQL への接続を確立するには以下を指定します。
Databricks クラスターに接続するには、以下の説明に従ってプロパティを設定します。Note:必要な値は、「クラスター」に移動して目的のクラスターを選択し、 「Advanced Options」の下にある「JDBC/ODBC」タブを選択することで、Databricks インスタンスで見つけることができます。
JDBC URL の作成の補助として、Spark JDBC Driver に組み込まれている接続文字列デザイナーが使用できます。.jar ファイルをダブルクリックするか、コマンドラインから.jar ファイルを実行します。
java -jar cdata.jdbc.sparksql.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。
Spark への接続設定が完了し、Informatica のどのプロセスでもSpark データにアクセスできるようになりました。以下の手順で、Spark から別のデータターゲットへのマッピングを作成します。
マッピングの設定が完了し、Informatica Cloud でサポートされている接続とリアルタイムSpark データの統合を開始する準備ができました。CData JDBC Driver for SparkSQL の30日の無償評価版をダウンロードして、今日からInformatica Cloud でリアルタイムSpark データの操作をはじめましょう!