ノーコードでクラウド上のデータとの連携を実現。
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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 EpicorKinetic と組み合わせると、Spark はリアルタイムでEpicor Kinetic 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Epicor Kinetic 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Epicor Kinetic と対話するための高いパフォーマンスを提供します。Epicor Kinetic 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Epicor Kinetic 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Epicor Kinetic を操作して分析できます。
まずは、本記事右側のサイドバーからEpicorKinetic 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 --jars /CData/CData JDBC Driver for EpicorKinetic/lib/cdata.jdbc.epicorkinetic.jar
ERP インスタンスに接続するには、次の接続プロパティを指定してください。
また、オプションで次の接続プロパティを指定することもできます。
JDBC 接続文字列URL の作成には、Epicor Kinetic 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.epicorkinetic.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 epicorkinetic_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:epicorkinetic:Service=Erp.BO.CustomerSvc;ERPInstance=MyInstance;URL=https://myaccount.epicorsaas.com;User=username;Password=password;").option("dbtable","Customers").option("driver","cdata.jdbc.epicorkinetic.EpicorKineticDriver").load()
Epicor Kinetic をテンポラリーテーブルとして登録します:
scala> epicorkinetic_df.registerTable("customers")
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> epicorkinetic_df.sqlContext.sql("SELECT CustNum, Company FROM Customers WHERE CompanyName = CompanyName").collect.foreach(println)
コンソールで、次のようなEpicor Kinetic データを取得できました!これでEpicor Kinetic との連携は完了です。
CData JDBC Driver for EpicorKinetic をApache Spark で使って、Epicor Kinetic 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。