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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Ponparemall JDBC Driver 相談したい在庫、商品、受注などのPonparemall アカウントデータを組み込んだ強力なJava アプリケーションを迅速に作成して配布できます。
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 Ponparemall と組み合わせると、Spark はリアルタイムでPonparemall 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Ponparemall 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Ponparemall と対話するための高いパフォーマンスを提供します。Ponparemall 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Ponparemall 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Ponparemall 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Ponparemall 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 Ponparemall/lib/cdata.jdbc.ponparemall.jar
Ponparemall に接続するには、ShopUrl、InventoryUserId、InventoryPassword、OrderUserId、OrderPassword、PaymentUserId、およびPaymentPassword が必要です。
Ponparemall には各API のId とPassword が必要です。取得するには、以下の手順に従ってください。
次の接続プロパティを設定して接続します。
JDBC 接続文字列URL の作成には、Ponparemall 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.ponparemall.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 ponparemall_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:ponparemall:InventoryUserId=Inventory UserId;InventoryPassword=Invetory Password;").option("dbtable","Orders").option("driver","cdata.jdbc.ponparemall.PonparemallDriver").load()
Ponparemall をテンポラリーテーブルとして登録します:
scala> ponparemall_df.registerTable("orders")
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> ponparemall_df.sqlContext.sql("SELECT OrderNumber, OrderStatus FROM Orders WHERE DateRangeSearchColumn = 2").collect.foreach(println)
コンソールで、次のようなPonparemall データを取得できました!これでPonparemall との連携は完了です。
CData JDBC Driver for Ponparemall をApache Spark で使って、Ponparemall 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。