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Apache Spark でAuthorize.Net Data をSQL で操作

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

CData JDBC Driver for Authorize.Net をインストール

CData JDBC Driver for Authorize.Net 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Authorize.Net Data に接続

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

    You can obtain the necessary connection properties on the Security Settings -> General Settings page after logging into your Merchant Account.

    • UseSandbox: The Authorize.Net API to be used to process transactions. If you are using a production account, this property can be left blank. If you are using a developer test account, set this to 'TRUE'.
    • LoginID: The API login Id associated with your payment gateway account. This property is used to authenticate that you are authorized to submit website transactions. Note that this value is not the same as the login Id that you use to log in to the Merchant Interface.
    • TransactionKey: The transaction key associated with your payment gateway account. This property is used to authenticate that you are authorized to submit website transactions.

    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 Authorize.Net JDBC Driver.Either double-click the JAR file or execute the jar file from the command-line.

    java -jar cdata.jdbc.authorizenet.jar

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

    scala> val authorizenet_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:authorizenet:LoginId=MyLoginId;TransactionKey=MyTransactionKey;").option("dbtable","SettledBatchList").option("driver","cdata.jdbc.authorizenet.AuthorizeNetDriver").load()
  3. Once you connect and the data is loaded you will see the table schema displayed.
  4. Register the Authorize.Net data as a temporary table:

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

    scala> authorizenet_df.sqlContext.sql("SELECT MarketType, TotalCharge FROM SettledBatchList WHERE IncludeStatistics = True").collect.foreach(println)

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

Using the CData JDBC Driver for Authorize.Net in Apache Spark, you are able to perform fast and complex analytics on Authorize.Net 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.

 
 
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