Ready to get started?

Learn more about the CData JDBC Driver for PayPal or download a free trial:

Download Now

Apache Spark でPayPal Data をSQL で操作

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

CData JDBC Driver for PayPal をインストール

CData JDBC Driver for PayPal 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PayPal Data に接続

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

    The provider surfaces tables from two PayPal APIs. The APIs use different authentication methods.

    • The REST API uses the OAuth standard. To authenticate to the REST API, you will need to set the OAuthClientId, OAuthClientSecret, and CallbackURL properties.
    • The Classic API requires Signature API credentials. To authenticate to the Classic API, you will need to obtain an API username, password, and signature.

    See the "Getting Started" chapter of the help documentation for a guide to obtaining the necessary API credentials.

    To select the API you want to work with, you can set the Schema property to REST or SOAP. By default the SOAP schema will be used.

    For testing purposes you can set UseSandbox to true and use sandbox credentials.

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

    java -jar cdata.jdbc.paypal.jar

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

    scala> val paypal_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:paypal:Schema=SOAP;Username=sandbox-facilitator_api1.test.com;Password=xyz123;Signature=zx2127;").option("dbtable","Transactions").option("driver","cdata.jdbc.paypal.PayPalDriver").load()
  3. Once you connect and the data is loaded you will see the table schema displayed.
  4. Register the PayPal data as a temporary table:

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

    scala> paypal_df.sqlContext.sql("SELECT Date, GrossAmount FROM Transactions WHERE TransactionClass = Received").collect.foreach(println)

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

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

 
 
ダウンロード