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Apache Spark でActive Directory Data をSQL で操作

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

CData JDBC Driver for Active Directory をインストール

CData JDBC Driver for Active Directory 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Active Directory Data に接続

  1. Open a terminal and start the Spark shell with the CData JDBC Driver for Active Directory JAR file as the jars parameter: $ spark-shell --jars /CData/CData JDBC Driver for Active Directory/lib/cdata.jdbc.activedirectory.jar
  2. With the shell running, you can connect to Active Directory with a JDBC URL and use the SQL Context load() function to read a table.

    To establish a connection, set the following properties:

    • Valid User and Password credentials (e.g., Domain\BobF or cn=Bob F,ou=Employees,dc=Domain).
    • Server information, including the IP or host name of the Server, as well as the Port.
    • BaseDN: This will limit the scope of LDAP searches to the height of the distinguished name provided.

      Note: Specifying a narrow BaseDN may greatly increase performance; for example, cn=users,dc=domain will only return results contained within cn=users and its children.

    組み込みの接続文字列デザイナー

    For assistance in constructing the JDBC URL, use the connection string designer built into the Active Directory JDBC Driver.Either double-click the JAR file or execute the jar file from the command-line.

    java -jar cdata.jdbc.activedirectory.jar

    Fill in the connection properties and copy the connection string to the clipboard.

    scala> val activedirectory_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:activedirectory:User=cn=Bob F,ou=Employees,dc=Domain;Password=bob123;Server=10.0.1.2;Port=389;").option("dbtable","User").option("driver","cdata.jdbc.activedirectory.ActiveDirectoryDriver").load()
  3. Once you connect and the data is loaded you will see the table schema displayed.
  4. Register the Active Directory data as a temporary table:

    scala> activedirectory_df.registerTable("user")
  5. Perform custom SQL queries against the Data using commands like the one below:

    scala> activedirectory_df.sqlContext.sql("SELECT Id, LogonCount FROM User WHERE CN = Administrator").collect.foreach(println)

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

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