各製品の資料を入手。
詳細はこちら →
製品をチェック
Apache Spark でRedis のデータをSQL で操作する方法
CData JDBC ドライバーを使用して、Apache Spark でRedis にデータ連携。
最終更新日：2023-09-04
この記事で実現できるRedis 連携のシナリオ
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 Redis と組み合わせると、Spark はリアルタイムでRedis 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Redis 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
まずは、本記事右側のサイドバーからRedis 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Redis のデータに接続
- 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 - 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() - 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。
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")-
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)コンソールで、次のようなRedis のデータを取得できました！これでRedis との連携は完了です。
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。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。
Apache Spark の設定
関連コンテンツ
