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Apache Spark でSquare Data をSQL で操作

CData JDBC ドライバーを使用して、Apache Spark でSquare Data にデータ連携。

Apache Spark は大規模データ処理のための高速で一般的なエンジンです。CData JDBC Driver for Square と組み合わせると、Spark はリアルタイムSquare data にデータ連携して処理ができます。ここでは、Spark シェルに接続してSquare data をクエリする方法について説明します。

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Square data と対話するための高いパフォーマンスを提供します。Square 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Square 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Square data を操作して分析できます。

CData JDBC Driver for Square をインストール

CData JDBC Driver for Square インストーラをダウンロードし、パッケージを解凍し、JAR ファイルを実行してドライバーをインストールします。

Spark Shell を起動してSquare Data に接続

  1. Open a terminal and start the Spark shell with the CData JDBC Driver for Square JAR file as the jars parameter: $ spark-shell --jars /CData/CData JDBC Driver for Square/lib/cdata.jdbc.square.jar
  2. With the shell running, you can connect to Square with a JDBC URL and use the SQL Context load() function to read a table.

    Square uses the OAuth authentication standard. To authenticate using OAuth, you will need to register an app with Square to obtain the OAuthClientId, OAuthClientSecret, and CallbackURL. See the "Getting Started" chapter of the help documentation for a guide to using OAuth.

    Additionally, you must specify the LocationId. You can retrieve the Ids for your Locations by querying the Locations table. Alternatively, you can set the LocationId in the search criteria of your query.

    組み込みの接続文字列デザイナー

    For assistance in constructing the JDBC URL, use the connection string designer built into the Square JDBC Driver.Either double-click the JAR file or execute the jar file from the command-line.

    java -jar cdata.jdbc.square.jar

    Fill in the connection properties and copy the connection string to the clipboard.

    scala> val square_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:square:OAuthClientId=MyAppId;OAuthClientSecret=MyAppSecret;CallbackURL=http://localhost:33333;LocationId=MyDefaultLocation;").option("dbtable","Refunds").option("driver","cdata.jdbc.square.SquareDriver").load()
  3. Once you connect and the data is loaded you will see the table schema displayed.
  4. Register the Square data as a temporary table:

    scala> square_df.registerTable("refunds")
  5. Perform custom SQL queries against the Data using commands like the one below:

    scala> square_df.sqlContext.sql("SELECT Reason, RefundedMoneyAmount FROM Refunds WHERE Type = FULL").collect.foreach(println)

    You will see the results displayed in the console, similar to the following:

Using the CData JDBC Driver for Square in Apache Spark, you are able to perform fast and complex analytics on Square data, combining the power and utility of Spark with your data.Download a free, 30 day trial of any of the 200+ CData JDBC Drivers and get started today.

 
 
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