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

CData JDBC Driver for VeevaVault をインストール

CData JDBC Driver for VeevaVault 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Veeva データに接続

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

   次の接続プロパティを指定後、接続できます。

   • Url：アカウントにログイン後のURL で確認できるホスト。例えば、 https://my-veeva-domain.veevavault.com
   • User：アカウントへのログインに使用するユーザー名。
   • Password：アカウントへのログインに使用するパスワード。

   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、Veeva 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.veevavault.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 veevavault_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:veevavault:User=myuser;Password=mypassword;Server=localhost;Database=mydatabase;").option("dbtable","NorthwindProducts").option("driver","cdata.jdbc.veevavault.VeevaVaultDriver").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. Veeva をテンポラリーテーブルとして登録します:

   scala> veevavault_df.registerTable("northwindproducts")

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> veevavault_df.sqlContext.sql("SELECT ProductId, ProductName FROM NorthwindProducts WHERE CategoryId = 5").collect.foreach(println)

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

CData JDBC Driver for VeevaVault をApache Spark で使って、Veeva 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日の無償評価版 をダウンロードしてお試しください。