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Apache Spark でRedis データをSQL で操作

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

CData JDBC Driver for Redis をインストール

CData JDBC Driver for Redis 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Redis データに接続

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

    次の接続プロパティを設定し、Redis インスタンスに接続します。

    • Server: Redis インスタンスが実行されているサーバーの名前またはアドレスに設定します。Port でポートを指定できます。
    • Password: Redis AUTH コマンドを使用するパスワード保護されたRedis インスタンスへの認証に使用されるパスワードに設定します。

    UseSSL を設定すると、接続時にSSL/TLS 暗号化をネゴシエートできます。

    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、Redis 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.redis.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 redis_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:redis:Server=127.0.0.1;Port=6379;Password=myPassword;").option("dbtable","Customers").option("driver","cdata.jdbc.redis.RedisDriver").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. Redis をテンポラリーテーブルとして登録します:

    scala> redis_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> redis_df.sqlContext.sql("SELECT City, CompanyName FROM Customers WHERE Country = US").collect.foreach(println)

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

CData JDBC Driver for Redis をApache Spark で使って、Redis 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。是非、30日の無償試用版 をダウンロードしてお試しください。

 
 
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