Ready to get started?

Learn more about the CData JDBC Driver for Alfresco or download a free trial:

Download Now

Apache Spark でAlfresco Data をSQL で操作

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

CData JDBC Driver for Alfresco をインストール

CData JDBC Driver for Alfresco 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Alfresco Data に接続

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

    To connect to Alfresco, the following connection properties must be supplied: User, Password, and InstanceUrl. User and Password correspond to the login credentials that you use to access Alfresco in a web browser. InstanceUrl corresponds to the Alfresco instance you will be querying. For instance, if you expect your queries to hit, you should supply for InstanceUrl.


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

    java -jar cdata.jdbc.alfresco.jar

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

    scala> val alfresco_df ="jdbc").option("url", "jdbc:alfresco:User=MyUsername; Password=MyPassword; Format=Solr;;").option("dbtable","Alfresco").option("driver","cdata.jdbc.alfresco.AlfrescoDriver").load()
  3. Once you connect and the data is loaded you will see the table schema displayed.
  4. Register the Alfresco data as a temporary table:

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

    scala> alfresco_df.sqlContext.sql("SELECT DBID, Column1 FROM Alfresco WHERE Column2 = MyFilter").collect.foreach(println)

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

Using the CData JDBC Driver for Alfresco in Apache Spark, you are able to perform fast and complex analytics on Alfresco data, combining the power and utility of Spark with your data.Download a free, 30 day trial of any of the 200+ CData JDBC Drivers and get started today.