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こんにちは!ウェブ担当の加藤です。マーケ関連のデータ分析や整備もやっています。
Pure R スクリプトおよび 標準SQL を使って、R およびJava をインストール可能なあらゆるマシン上でParquet にアクセス。CData JDBC Driver for Parquet とRJDBC package を使って、R でリモートParquet データ を利用できます。CData Driver を使うことで、業界が認めた基準で書かれたドライバーを活用して、オープンソースでポピュラーなR 言語のデータにアクセスできます。この記事では、ドライバーを使ってParquet にSQL クエリを実行する方法、および標準R 関数を呼び出してParquet をビジュアライズする方法について説明します。
マルチスレッドのMicrosoft R Open を実行すること、またはBLAS/LAPACK ライブラリにリンクされたオープン R を実行することによって、マルチスレッドおよびマネージドコードから利益を得られたドライバーのパフォーマンスにマッチできます。ここでは、Microsoft R Open 3.2.3 を使用します。CRAN レポジトリのJan. 1, 2016 snapshot からパッケージをインストールするために事前設定されています。このsnapshot は再現性を保証します。
ドライバーを使うにはRJDBC パッケージをダウンロードします。RJDBC パッケージをインストールしたら、次のコードを入力してパッケージをロードします。
library(RJDBC)
下記の情報を使いParquet にJDBC データソースとして接続します。
dbConnect やdbSendQuery のようなDBI 関数は、R にデータアクセスコードを書くための統一インターフェースを提供します。
driver <- JDBC(driverClass = "cdata.jdbc.parquet.ParquetDriver", classPath = "MyInstallationDir\lib\cdata.jdbc.parquet.jar", identifier.quote = "'")
これで、DBI 関数を使ってParquet に接続しSQL クエリを実行する準備が整いました。dbConnect 関数を使ってJDBC 接続を初期化します。一般的なJDBC 接続文字列は次のとおりです。
conn <- dbConnect(driver,"URI=C:/folder/table.parquet;")
ローカルのParquet ファイルに接続するには、URI 接続プロパティをParquet ファイルへのパスに設定してください。
ドライバーはParquet API をリレーショナルデータベース、ビュー、ストアドプロシージャとしてモデルします。次のコードを使ってテーブルリストを検出します。
dbListTables(conn)
dbGetQuery 関数を使ってParquet API がサポートするすべてのSQL クエリを実行できます:
sampletable_1 <- dbGetQuery(conn,"SELECT Id, Column1 FROM SampleTable_1 WHERE Column2 = 'SAMPLE_VALUE'")
次のコマンドを使って、結果を[data viewer]ウィンドウで見ることができます。
View(sampletable_1)
CRAN レポジトリで利用可能なあらゆるデータ初期化パッケージを使ってParquet を分析する準備が整いました。ビルトインバーのplot 関数を使って簡単なバーを作成できます。
par(las=2,ps=10,mar=c(5,15,4,2)) barplot(sampletable_1$Column1, main="Parquet SampleTable_1", names.arg = sampletable_1$Id, horiz=TRUE)