Apache Spark で楽楽明細 データをSQL で操作する方法

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 API と組み合わせると、Spark はリアルタイムで楽楽明細 データに連携して処理ができます。本記事では、Spark シェルに接続して楽楽明細 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、リアルタイム楽楽明細 と対話するための高いパフォーマンスを提供します。楽楽明細 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操作を直接楽楽明細 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楽楽明細 を操作して分析できます。

CData JDBC Driver for API をインストール

まずは、本記事右側のサイドバーからAPI 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 を起動して楽楽明細 データに接続

1. ターミナルを開き、Spark shell でCData JDBC Driver for API JAR file をjars パラメータに設定します: $ spark-shell --jars /CData/CData JDBC Driver for API/lib/cdata.jdbc.api.jar
2. Shell でJDBC URL を使って楽楽明細 に接続し、SQL Context load() function でテーブルを読み込みます。

   「楽楽明細API キー」、「ドメイン」、「アカウント」を入力することで、楽楽明細に接続できます。API キーは、楽楽明細のユーザー設定ページで生成できます。ドメインとアカウントは、ご利用の環境のURL から見つけることができます。これらのプロパティを取得したら、ProfileSettings 接続プロパティに設定してください。

   次に、プロファイルをダウンロードしてドライバーがアクセス可能な場所に配置します。こちらからプロファイルをダウンロードして、「C:/profiles/」 などに設置してください。

   組み込みの接続文字列デザイナー

   JDBC 接続文字列URL の作成には、楽楽明細 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.api.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 api_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:api:Profile=C:\profiles\RakurakuMeisai.apip;ProfileSettings='APIKey=my_api_key;Account=my_account_name;Domain=my_domain_name;'").option("dbtable","Customers").option("driver","cdata.jdbc.api.APIDriver").load()
3. 接続が完了し、データがロードされたら、テーブルスキーマが表示されます。

4. 楽楽明細 をテンポラリーテーブルとして登録します:

   scala> api_df.registerTable("customers")

5. 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> api_df.sqlContext.sql("SELECT CustomerName, EmailAddress FROM Customers WHERE CustomerCode = 1").collect.foreach(println)

   コンソールで、次のような楽楽明細 データを取得できました！これで楽楽明細 との連携は完了です。

CData JDBC Driver for API をApache Spark で使って、楽楽明細 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。