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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30日間の無償トライアルへ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 PowerBIXMLA と組み合わせると、Spark はリアルタイムでPower BI XMLA 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Power BI XMLA 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Power BI XMLA と対話するための高いパフォーマンスを提供します。Power BI XMLA 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Power BI XMLA 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Power BI XMLA 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PowerBIXMLA 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 PowerBIXMLA/lib/cdata.jdbc.powerbixmla.jar
JDBC 接続文字列URL の作成には、Power BI XMLA 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.powerbixmla.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 powerbixmla_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:powerbixmla:URL=powerbi://api.powerbi.com/v1.0/myorg/CData;").option("dbtable","Customer").option("driver","cdata.jdbc.powerbixmla.PowerBIXMLADriver").load()
Power BI XMLA をテンポラリーテーブルとして登録します:
scala> powerbixmla_df.registerTable("customer")
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> powerbixmla_df.sqlContext.sql("SELECT Country, Education FROM Customer WHERE Country = Australia").collect.foreach(println)
コンソールで、次のようなPower BI XMLA データを取得できました!これでPower BI XMLA との連携は完了です。
CData JDBC Driver for PowerBIXMLA をApache Spark で使って、Power BI XMLA 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。