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Apache Spark でCloudSign Data をSQL で操作

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

CData JDBC Driver for CloudSign をインストール

CData JDBC Driver for CloudSign 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CloudSign Data に接続

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

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

    java -jar cdata.jdbc.cloudsign.jar

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

    scala> val cloudsign_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:cloudsign:ClientId=MyClientId;UseSandbox=false;").option("dbtable","Documents").option("driver","cdata.jdbc.cloudsign.CloudSignDriver").load()
  3. Once you connect and the data is loaded you will see the table schema displayed.
  4. Register the CloudSign data as a temporary table:

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

    scala> cloudsign_df.sqlContext.sql("SELECT DocumentId, Title FROM Documents WHERE Status = 0").collect.foreach(println)

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

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