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Apache Spark でAccess データをSQL で操作

CData JDBC ドライバーを使用して、Apache Spark でAccess 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 Access と組み合わせると、Spark はリアルタイムAccess 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Access 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Access と対話するための高いパフォーマンスを提供します。Access 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Access 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Access を操作して分析できます。

CData JDBC Driver for Access をインストール

CData JDBC Driver for Access 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Access データに接続

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

    接続には、Access データベースのパスをDataSource プロパティに設定します。

    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、Access 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.access.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 access_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:access:DataSource=C:\MyDB.accdb;").option("dbtable","Orders").option("driver","cdata.jdbc.access.AccessDriver").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. Access をテンポラリーテーブルとして登録します:

    scala> access_df.registerTable("orders")
  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> access_df.sqlContext.sql("SELECT OrderName, Freight FROM Orders WHERE ShipCity = New York").collect.foreach(println)

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

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

 
 
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