Apache Spark でAcumatica データをSQL で操作

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Acumatica JDBC Driver

Acumatica のAccounts、Bills、Customers、Leads などの会計データに連携するJava アプリケーションを素早く、簡単に開発できる便利なドライバー。



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

※製品について詳しい情報をご希望の方は以下からお進みください。

CData JDBC Driver for Acumatica をインストール

CData JDBC Driver for Acumatica 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Acumatica データに接続

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

    Acumatica に接続するには、次の接続プロパティを設定してください。

    • User:ユーザー名に設定。
    • Password:パスワードに設定。
    • Company:会社名に設定。
    • Url:Acumantica URL に、http://{Acumatica ERP instance URL}/entity/{Endpoint name}/{Endpoint version}/ の形式で設定。
      例えば、https://acumatica.com/entity/Default/17.200.001/。

    詳細については、CData ドライバードキュメントの「はじめに」を参照してください。

    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、Acumatica 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.acumatica.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 acumatica_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:acumatica:Url = https://try.acumatica.com/ISV/entity/Default/17.200.001/;User=user;Password=password;Company=CompanyName;").option("dbtable","Events").option("driver","cdata.jdbc.acumatica.AcumaticaDriver").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. Acumatica をテンポラリーテーブルとして登録します:

    scala> acumatica_df.registerTable("events")
  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> acumatica_df.sqlContext.sql("SELECT Id, location_displayname FROM Events WHERE Id = 1").collect.foreach(println)

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

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