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Apache Spark でBigCommerce Data をSQL で操作

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

CData JDBC Driver for BigCommerce をインストール

CData JDBC Driver for BigCommerce 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BigCommerce Data に接続

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

    BigCommerce authentication is based on the standard OAuth flow. To authenticate, you must initially create an app via the Big Commerce developer platform where you can obtain an OAuthClientId, OAuthClientSecret, and CallbackURL. These three parameters will be set as connection properties to your driver.

    Additionally, in order to connect to your BigCommerce Store, you will need your StoreId. To find your Store Id please follow these steps:

    1. Log in to your BigCommerce account.
    2. From the Home Page, select Advanced Settings > API Accounts.
    3. Click Create API Account.
    4. A text box named API Path will appear on your screen.
    5. Inside you can see a URL of the following structure: https://api.bigcommerce.com/stores/{Store Id}/v3.
    6. As demonstrated above, your Store Id will be between the 'stores/' and '/v3' path paramters.
    7. Once you have retrieved your Store Id you can either click Cancel or proceed in creating an API Account in case you do not have one already.

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

    java -jar cdata.jdbc.bigcommerce.jar

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

    scala> val bigcommerce_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:bigcommerce:OAuthClientId=YourClientId; OAuthClientSecret=YourClientSecret; StoreId='YourStoreID'; CallbackURL='http://localhost:33333'").option("dbtable","Customers").option("driver","cdata.jdbc.bigcommerce.BigCommerceDriver").load()
  3. Once you connect and the data is loaded you will see the table schema displayed.
  4. Register the BigCommerce data as a temporary table:

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

    scala> bigcommerce_df.sqlContext.sql("SELECT FirstName, LastName FROM Customers WHERE FirstName = Bob").collect.foreach(println)

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

Using the CData JDBC Driver for BigCommerce in Apache Spark, you are able to perform fast and complex analytics on BigCommerce data, combining the power and utility of Spark with your data.Download a free, 30 day trial of any of the 170+ CData JDBC Drivers and get started today.

 
 
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