各製品の資料を入手。
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 Presto と組み合わせると、Spark はリアルタイムでPresto の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Presto 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Presto と対話するための高いパフォーマンスを提供します。Presto 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Presto 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Presto 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Presto 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 Presto/lib/cdata.jdbc.presto.jar
Presto への接続には、まずはServer およびPort を接続プロパティとして設定します。それ以外の追加項目は接続方式によって異なります。
TLS/SSL を有効化するには、UseSSL をTRUE に設定します。
LDAP で認証するには、次の接続プロパティを設定します:
KERBEROS 認証を使う場合には、以下を設定します:
JDBC 接続文字列URL の作成には、Presto 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.presto.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 presto_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:presto:Server=127.0.0.1;Port=8080;").option("dbtable","Customer").option("driver","cdata.jdbc.presto.PrestoDriver").load()
Presto をテンポラリーテーブルとして登録します:
scala> presto_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> presto_df.sqlContext.sql("SELECT FirstName, LastName FROM Customer WHERE Id = 123456789").collect.foreach(println)
コンソールで、次のようなPresto のデータを取得できました!これでPresto との連携は完了です。
CData JDBC Driver for Presto をApache Spark で使って、Presto 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。