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Apache Spark でHighrise Data をSQL で操作

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

CData JDBC Driver for Highrise をインストール

CData JDBC Driver for Highrise 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Highrise Data に接続

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

    Highrise uses the OAuth authentication standard. To authenticate to Highrise, you will need to obtain the OAuthClientId, OAuthClientSecret, and CallbackURL by registering an app with Highrise. You will also need to set the AccountId to connect to data.

    See the "Getting Started" section in the help documentation for a guide to using OAuth.

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

    java -jar cdata.jdbc.highrise.jar

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

    scala> val highrise_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:highrise:OAuthClientId=MyOAuthClientId;OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret;CallbackURL=http://localhost;AccountId=MyAccountId;").option("dbtable","Deals").option("driver","cdata.jdbc.highrise.HighriseDriver").load()
  3. Once you connect and the data is loaded you will see the table schema displayed.
  4. Register the Highrise data as a temporary table:

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

    scala> highrise_df.sqlContext.sql("SELECT Name, Price FROM Deals WHERE GroupId = MyGroupId").collect.foreach(println)

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

Using the CData JDBC Driver for Highrise in Apache Spark, you are able to perform fast and complex analytics on Highrise data, combining the power and utility of Spark with your data.Download a free, 30 day trial of any of the 200+ CData JDBC Drivers and get started today.

 
 
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