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 MicrosoftProject と組み合わせると、Spark はリアルタイムでMicrosoft Project 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Microsoft Project 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Microsoft Project と対話するための高いパフォーマンスを提供します。Microsoft Project 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Microsoft Project 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Microsoft Project 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MicrosoftProject 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 MicrosoftProject/lib/cdata.jdbc.microsoftproject.jar
Authentication セクションのUser およびPassword プロパティを、有効なMicrosoft Project ユーザークレデンシャルに設定する 必要があります。加えて、URL を有効なMicrosoft Project サーバーの組織ルート、またはMicrosoft Project サービスのファイルに 指定する必要があります。
JDBC 接続文字列URL の作成には、Microsoft Project 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.microsoftproject.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 microsoftproject_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:microsoftproject:User=myuseraccount;Password=mypassword;URL=http://myserver/myOrgRoot;").option("dbtable","Projects").option("driver","cdata.jdbc.microsoftproject.MicrosoftProjectDriver").load()
Microsoft Project をテンポラリーテーブルとして登録します:
scala> microsoftproject_df.registerTable("projects")
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> microsoftproject_df.sqlContext.sql("SELECT ProjectName, ProjectActualCost FROM Projects WHERE ProjectName = Tax Checker").collect.foreach(println)
コンソールで、次のようなMicrosoft Project データを取得できました!これでMicrosoft Project との連携は完了です。
CData JDBC Driver for MicrosoftProject をApache Spark で使って、Microsoft Project 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。