Apache Spark でSAP Concur データをSQL で操作する方法

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

CData JDBC Driver for SAPConcur をインストール

まずは、本記事右側のサイドバーからSAPConcur 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SAP Concur データに接続

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

   SAP Concur 接続プロパティの取得・設定方法

   SAP Concur はOAuth 2 認証標準を使います。SAP Concur の登録アプリのOAuthClientId およびOAuthClientSecret を入力します。詳細はヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。

   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、SAP Concur 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.sapconcur.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 sapconcur_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:sapconcur:OAuthClientId=MyOAuthClientId;OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret;").option("dbtable","Departments").option("driver","cdata.jdbc.sapconcur.SAPConcurDriver").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. SAP Concur をテンポラリーテーブルとして登録します:

   scala> sapconcur_df.registerTable("departments")

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> sapconcur_df.sqlContext.sql("SELECT Id, OfficeId FROM Departments WHERE Id = 1668776136772254").collect.foreach(println)

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

CData JDBC Driver for SAPConcur をApache Spark で使って、SAP Concur 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。