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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 AvalaraAvatax と組み合わせると、Spark はリアルタイムでAvalara AvaTax 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Avalara AvaTax 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Avalara AvaTax と対話するための高いパフォーマンスを提供します。Avalara AvaTax 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Avalara AvaTax 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Avalara AvaTax 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AvalaraAvatax 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 AvalaraAvatax/lib/cdata.jdbc.avalaraavatax.jar
Basic 認証を実行する通常の方法は、次のログイン資格情報を提供することです。
サンドボックス環境を使用している場合には、オプションで次を設定してください。
または、アカウント番号とライセンスキーを使用して認証することもできます。次を使用してデータに接続します。
JDBC 接続文字列URL の作成には、Avalara AvaTax 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.avalaraavatax.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 avalaraavatax_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:avalaraavatax:User=MyUser;Password=MyPassword;").option("dbtable","Transactions").option("driver","cdata.jdbc.avalaraavatax.AvalaraAvataxDriver").load()
Avalara AvaTax をテンポラリーテーブルとして登録します:
scala> avalaraavatax_df.registerTable("transactions")
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> avalaraavatax_df.sqlContext.sql("SELECT Id, TotalTax FROM Transactions WHERE Code = 051349").collect.foreach(println)
コンソールで、次のようなAvalara AvaTax データを取得できました!これでAvalara AvaTax との連携は完了です。
CData JDBC Driver for AvalaraAvatax をApache Spark で使って、Avalara AvaTax 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。