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Apache Spark でExcel Services Data をSQL で操作

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

CData JDBC Driver for Excel Services をインストール

CData JDBC Driver for Excel Services 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Excel Services Data に接続

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

    The URL, User, and Password properties, under the Authentication section, must be set to valid credentials for SharePoint Online, SharePoint 2010, or SharePoint 2013. Additionally, the Library property must be set to a valid SharePoint Document Library and the File property must be set to a valid .xlsx file in the indicated Library.


    For assistance in constructing the JDBC URL, use the connection string designer built into the Excel Services JDBC Driver.Either double-click the JAR file or execute the jar file from the command-line.

    java -jar cdata.jdbc.excelservices.jar

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

    scala> val excelservices_df ="jdbc").option("url", "jdbc:excelservices:URL=;;Password=password;File=Book1.xlsx;").option("dbtable","Account").option("driver","cdata.jdbc.excelservices.ExcelServicesDriver").load()
  3. Once you connect and the data is loaded you will see the table schema displayed.
  4. Register the Excel Services data as a temporary table:

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

    scala> excelservices_df.sqlContext.sql("SELECT Name, AnnualRevenue FROM Account WHERE Industry = Floppy Disks").collect.foreach(println)

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

Using the CData JDBC Driver for Excel Services in Apache Spark, you are able to perform fast and complex analytics on Excel Services data, combining the power and utility of Spark with your data.Download a free, 30 day trial of any of the 170+ CData JDBC Drivers and get started today.