Apache Spark でTally データをSQL で操作

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 Tally と組み合わせると、Spark はリアルタイムTally 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Tally 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Tally と対話するための高いパフォーマンスを提供します。Tally 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Tally 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Tally を操作して分析できます。

CData JDBC Driver for Tally をインストール

CData JDBC Driver for Tally 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Tally データに接続

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

   Set the following connection properties to connect to Tally Instance:

   • Url: Set this to the URL for your Tally instance. For example: http://localhost:9000.

   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、Tally 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.tally.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 tally_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:tally:Url='http://localhost:9000'").option("dbtable","Company").option("driver","cdata.jdbc.tally.TallyDriver").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. Tally をテンポラリーテーブルとして登録します:

   scala> tally_df.registerTable("company")

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> tally_df.sqlContext.sql("SELECT Name, Address FROM Company WHERE CompanyNumber = 1000").collect.foreach(println)

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

   

CData JDBC Driver for Tally をApache Spark で使って、Tally 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。