ノーコードでクラウド上のデータとの連携を実現。
詳細はこちら →Active Directory Driver の30日間無償トライアルをダウンロード
30日間の無償トライアルへ製品の詳細
Active Directory JDBC Driver 相談したいActive Directory ユーザー、グループ、ロール、連絡先などを組み込んだパワフルなJava アプリケーションを短時間・低コストで作成して配布できます。
CData
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 ActiveDirectory と組み合わせると、Spark はリアルタイムでActive Directory 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Active Directory 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Active Directory 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 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ActiveDirectory 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 ActiveDirectory/lib/cdata.jdbc.activedirectory.jar
接続には以下の情報が必要です。
BaseDN: 指定されたname にLDAP 検索の範囲を制限します。
ちなみに、BaseDN を狭い範囲に設定することで大幅にパフォーマンスを改善できます。例えば、cn=users,dc=domain は、cn=users およびその子の範囲に戻り値の結果を制限します。
JDBC 接続文字列URL の作成には、Active Directory 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.activedirectory.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 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()
Active Directory をテンポラリーテーブルとして登録します:
scala> activedirectory_df.registerTable("user")
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> activedirectory_df.sqlContext.sql("SELECT Id, LogonCount FROM User WHERE CN = Administrator").collect.foreach(println)
コンソールで、次のようなActive Directory データを取得できました!これでActive Directory との連携は完了です。
CData JDBC Driver for ActiveDirectory をApache Spark で使って、Active Directory 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。