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

CData JDBC Driver for API をインストール

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Spark Shell を起動してPORTERS データに接続

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

   PORTERS（HRBC）に接続するには、PORTERS のAppID とAppSecret が必要です。AppID とAppSecret はPORTERS サポートチームに依頼して取得できます。これらのプロパティを取得したら、ProfileSettings 接続プロパティに設定してください。

   次に、プロファイルをダウンロードしてドライバーがアクセス可能な場所に配置します。こちらからプロファイルをダウンロードして、「C:/profiles/」 などに設置してください。

   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、PORTERS 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.api.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 api_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:api:Profile=C:\profiles\HRBC.apip;ProfileSettings='Partition=5226;AppID=my_app_id;AppSecret=my_app_secret;'").option("dbtable","BoardList").option("driver","cdata.jdbc.api.APIDriver").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. PORTERS をテンポラリーテーブルとして登録します:

   scala> api_df.registerTable("boardlist")

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> api_df.sqlContext.sql("SELECT Name, Description FROM BoardList WHERE BoardId = 1").collect.foreach(println)

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

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