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Apache Spark でQuandl Data をSQL で操作

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

CData JDBC Driver for Quandl をインストール

CData JDBC Driver for Quandl 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Quandl Data に接続

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

    Quandl uses an API key for authentication. See the help documentation for a guide to obtaining the APIKey property.

    Additionally, set the DatabaseCode connection property to the code identifying the Database whose Datasets you want to query with SQL. You can search the available Databases by querying the Databases view.


    For assistance in constructing the JDBC URL, use the connection string designer built into the Quandl JDBC Driver.Either double-click the JAR file or execute the jar file from the command-line.

    java -jar cdata.jdbc.quandl.jar

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

    scala> val quandl_df ="jdbc").option("url", "jdbc:quandl:APIKey=abc123;DatabaseCode=WIKI;").option("dbtable","AAPL").option("driver","cdata.jdbc.quandl.QuandlDriver").load()
  3. Once you connect and the data is loaded you will see the table schema displayed.
  4. Register the Quandl data as a temporary table:

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

    scala> quandl_df.sqlContext.sql("SELECT Date, Volume FROM AAPL WHERE Collapse = Daily").collect.foreach(println)

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

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