ノーコードでクラウド上のデータとの連携を実現。
詳細はこちら →CData
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 PayPal と組み合わせると、Spark はリアルタイムでPayPal 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PayPal 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PayPal 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 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PayPal 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 PayPal/lib/cdata.jdbc.paypal.jar
CData 製品は、2つのPayPal API のテーブルを表示します。API は異なる認証方法を使用します。
必要なAPI 資格情報の取得については、ヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。
使用するAPI を選択するには、Schema プロパティをREST またはSOAP に設定します。デフォルトでは、SOAP スキーマが使われます。
テスト目的では、UseSandbox をtrue に設定してSandbox 資格情報を使用できます。
JDBC 接続文字列URL の作成には、PayPal 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.paypal.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 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()
PayPal をテンポラリーテーブルとして登録します:
scala> paypal_df.registerTable("transactions")
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> paypal_df.sqlContext.sql("SELECT Date, GrossAmount FROM Transactions WHERE TransactionClass = Received").collect.foreach(println)
コンソールで、次のようなPayPal データを取得できました!これでPayPal との連携は完了です。
CData JDBC Driver for PayPal をApache Spark で使って、PayPal 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。