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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Splunk JDBC Driver 相談したいDatamodels、Datasets、SearchJobs などを含むSplunk データに連携するJava アプリケーションを素早く、簡単に開発できる便利なドライバー。
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 Splunk と組み合わせると、Spark はリアルタイムでSplunk 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Splunk 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Splunk と対話するための高いパフォーマンスを提供します。Splunk 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Splunk 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Splunk 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Splunk 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 Splunk/lib/cdata.jdbc.splunk.jar
リクエストを認証するには、 User、Password、およびURL プロパティを有効なSplunk クレデンシャルに設定します。デフォルトでは、CData 製品はポート8089 でリクエストを行います。
デフォルトでは、CData 製品はサーバーとのTLS/SSL ネゴシエーションを試みます。TLS/SSL 設定について詳しくは、ヘルプドキュメントの「高度な設定」を参照してください。
JDBC 接続文字列URL の作成には、Splunk 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.splunk.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 splunk_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:splunk:user=MyUserName;password=MyPassword;URL=MyURL;").option("dbtable","DataModels").option("driver","cdata.jdbc.splunk.SplunkDriver").load()
Splunk をテンポラリーテーブルとして登録します:
scala> splunk_df.registerTable("datamodels")
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> splunk_df.sqlContext.sql("SELECT Name, Owner FROM DataModels WHERE Id = SampleDataset").collect.foreach(println)
コンソールで、次のようなSplunk データを取得できました!これでSplunk との連携は完了です。
CData JDBC Driver for Splunk をApache Spark で使って、Splunk 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。