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Apache Spark でMongoDB Data をSQL で操作

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

CData JDBC Driver for MongoDB をインストール

CData JDBC Driver for MongoDB 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MongoDB Data に接続

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

    Set the Server, Database, User, and Password connection properties to connect to MongoDB. To access MongoDB collections as tables you can use automatic schema discovery or write your own schema definitions. Schemas are defined in .rsd files, which have a simple format. You can also execute free-form queries that are not tied to the schema.

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

    java -jar cdata.jdbc.mongodb.jar

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

    scala> val mongodb_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mongodb:Server=MyServer;Port=27017;Database=test;User=test;Password=Password;").option("dbtable","restaurants").option("driver","cdata.jdbc.mongodb.MongoDBDriver").load()
  3. Once you connect and the data is loaded you will see the table schema displayed.
  4. Register the MongoDB data as a temporary table:

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

    scala> mongodb_df.sqlContext.sql("SELECT borough, cuisine FROM restaurants WHERE Name = Morris Park Bake Shop").collect.foreach(println)

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

Using the CData JDBC Driver for MongoDB in Apache Spark, you are able to perform fast and complex analytics on MongoDB 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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