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Apache Spark でOpen Exchange Rates Data をSQL で操作

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

CData JDBC Driver for Open Exchange Rates をインストール

CData JDBC Driver for Open Exchange Rates 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Open Exchange Rates Data に接続

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

    The Open Exchange Rates API supports basic authentication with an App Id. After you register, your App Id is displayed in your account dashboard. Set this to the AppId connection property.


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

    java -jar cdata.jdbc.openexchangerates.jar

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

    scala> val openexchangerates_df ="jdbc").option("url", "jdbc:openexchangerates:AppId=abc1234;").option("dbtable","Projects").option("driver","cdata.jdbc.openexchangerates.OpenExchangeRatesDriver").load()
  3. Once you connect and the data is loaded you will see the table schema displayed.
  4. Register the Open Exchange Rates data as a temporary table:

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

    scala> openexchangerates_df.sqlContext.sql("SELECT Id, Statistics_ViewCount FROM Projects WHERE Id = MyProjectId").collect.foreach(println)

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

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