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Apache Spark でDataRobot Data をSQL で操作

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

CData JDBC Driver for DataRobot をインストール

CData JDBC Driver for DataRobot 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DataRobot Data に接続

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

    To connect to DataRobot, the following connection properties are required: User, Password, and PredictionInstance. DataRobotKey may also be required depending on your type of DataRobot predictions instance. If using the Predictions API, DataFile is required. The CSV DataFile should include a header row as the first row of the datafile. APIKey is not required, but can be supplied. If not supplied, the driver will handle obtaining an APIKey.

    User, DataRobotKey, and APIKey are the credentials for the DataRobot account.

    ProjectID, DataFile, and ModelId are the parameters for the project, dataset, and model type.

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

    java -jar cdata.jdbc.datarobot.jar

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

    scala> val datarobot_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:datarobot:PredictionInstance=myinstance.orm.datarobot.com;DataFile=PATH\TO\input_file.csv;DataRobotKey=123-abc-456-def;User=username;Password=password;").option("dbtable","Predictions").option("driver","cdata.jdbc.datarobot.DataRobotDriver").load()
  3. Once you connect and the data is loaded you will see the table schema displayed.
  4. Register the DataRobot data as a temporary table:

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

    scala> datarobot_df.sqlContext.sql("SELECT Id, Prediction1Value FROM Predictions WHERE Id = 1").collect.foreach(println)

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

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