Apache Spark でCloudant のデータをSQL で操作する方法

CData JDBC ドライバーを使用して、Apache Spark でCloudant にデータ連携。

杉本和也
リードエンジニア

最終更新日:2023-09-04

この記事で実現できるCloudant 連携のシナリオ

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 Cloudant と組み合わせると、Spark はリアルタイムでCloudant の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Cloudant 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Cloudant と対話するための高いパフォーマンスを提供します。Cloudant 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Cloudant 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Cloudant を操作して分析できます。

CData JDBC Driver for Cloudant をインストール

まずは、本記事右側のサイドバーからCloudant 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 を起動してCloudant のデータに接続

  1. ターミナルを開き、Spark shell でCData JDBC Driver for Cloudant JAR file をjars パラメータに設定します: $ spark-shell --jars /CData/CData JDBC Driver for Cloudant/lib/cdata.jdbc.cloudant.jar
  2. Shell でJDBC URL を使ってCloudant に接続し、SQL Context load() function でテーブルを読み込みます。

    Cloudant 接続プロパティの取得・設定方法

    Cloudant への接続には、以下の接続プロパティを設定します。

    • User:ユーザー名に設定。
    • Password:パスワードに設定。

    組み込みの接続文字列デザイナー

    JDBC 接続文字列URL の作成には、Cloudant 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.cloudant.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 cloudant_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:cloudant:User=abc123; Password=abcdef;").option("dbtable","Movies").option("driver","cdata.jdbc.cloudant.CloudantDriver").load()
  3. 接続が完了し、データがロードされたら、テーブルスキーマが表示されます。
  4. Cloudant をテンポラリーテーブルとして登録します:

    scala> cloudant_df.registerTable("movies")
  5. 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> cloudant_df.sqlContext.sql("SELECT MovieRuntime, MovieRating FROM Movies WHERE MovieRating = R").collect.foreach(println)

    コンソールで、次のようなCloudant のデータを取得できました!これでCloudant との連携は完了です。

    Cloudant をApache Spark から取得

CData JDBC Driver for Cloudant をApache Spark で使って、Cloudant 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。

Apache Spark の設定

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