Apache Spark でSquare データをSQL で操作

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Square JDBC Driver

Square のTransaction、Items、Subscriptions データをJava ベースのアプリケーションから手軽に連携。



CData JDBC ドライバーを使用して、Apache Spark でSquare 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 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 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 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 を操作して分析できます。

※製品について詳しい情報をご希望の方は以下からお進みください。

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 データに接続

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

    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

    JDBC 接続文字列URL の作成には、Square 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.square.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 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. 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. Square をテンポラリーテーブルとして登録します:

    scala> square_df.registerTable("refunds")
  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> 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:

CData JDBC Driver for Square をApache Spark で使って、Square 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。是非、30日の無償試用版 をダウンロードしてお試しください。