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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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 ZohoInventory と組み合わせると、Spark はリアルタイムでZoho Inventory 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Zoho Inventory 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Zoho Inventory と対話するための高いパフォーマンスを提供します。Zoho Inventory 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Zoho Inventory 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Zoho Inventory 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ZohoInventory 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 ZohoInventory/lib/cdata.jdbc.zohoinventory.jar
Zoho Inventory に接続するには、以下の接続プロパティを設定します。
コネクタは、Zoho Inventory での認証にOAuth を使用します。詳しくは、ヘルプドキュメントの「はじめに」セクションを参照してください。
JDBC 接続文字列URL の作成には、Zoho Inventory 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.zohoinventory.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 zohoinventory_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:zohoinventory:OrganizationId=YourOrganizationId;AccountsServer=YourAccountServerURL;").option("dbtable","Contacts").option("driver","cdata.jdbc.zohoinventory.ZohoInventoryDriver").load()
Zoho Inventory をテンポラリーテーブルとして登録します:
scala> zohoinventory_df.registerTable("contacts")
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> zohoinventory_df.sqlContext.sql("SELECT Id, CustomerName FROM Contacts WHERE FirstName = Katherine").collect.foreach(println)
コンソールで、次のようなZoho Inventory データを取得できました!これでZoho Inventory との連携は完了です。
CData JDBC Driver for ZohoInventory をApache Spark で使って、Zoho Inventory 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。