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Apache Spark でBtrieve Data をSQL で操作

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

CData JDBC Driver for Btrieve をインストール

CData JDBC Driver for Btrieve 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Btrieve Data に接続

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

    The PSQL v13 client will need to be installed on the same machine as the driver. To connect, set the User, Password, Server, and Database properties.


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

    java -jar cdata.jdbc.btrieve.jar

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

    scala> val btrieve_df ="jdbc").option("url", "jdbc:btrieve:User=myuser;Password=mypassword;Server=myserver;Database=mydatabase;").option("dbtable","Billing").option("driver","cdata.jdbc.btrieve.BtrieveDriver").load()
  3. Once you connect and the data is loaded you will see the table schema displayed.
  4. Register the Btrieve data as a temporary table:

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

    scala> btrieve_df.sqlContext.sql("SELECT Student_ID, Transaction_Number FROM Billing WHERE Student_ID = 22").collect.foreach(println)

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

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