Apache Spark でSage 200 データをSQL で操作

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Sage 200 JDBC Driver

Sage 200 に連携するJava アプリケーションを素早く、簡単に開発できる便利なドライバー。



CData JDBC ドライバーを使用して、Apache Spark でSage 200 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 Sage 200 と組み合わせると、Spark はリアルタイムSage 200 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Sage 200 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Sage 200 と対話するための高いパフォーマンスを提供します。Sage 200 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Sage 200 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Sage 200 を操作して分析できます。

※製品について詳しい情報をご希望の方は以下からお進みください。

CData JDBC Driver for Sage 200 をインストール

CData JDBC Driver for Sage 200 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Sage 200 データに接続

  1. ターミナルを開き、Spark shell でCData JDBC Driver for Sage 200 JAR file をjars パラメータに設定します: $ spark-shell --jars /CData/CData JDBC Driver for Sage 200/lib/cdata.jdbc.sage200.jar
  2. Shell でJDBC URL を使ってSage 200 に接続し、SQL Context load() function でテーブルを読み込みます。
    • Schema: Determines which Sage 200 edition you are connecting to. Specify either StandardUK or ProfessionalUK.
    • Subscription Key: Provides access to the APIs that are used to establish a connection. You will first need to log into the Sage 200 API website and subscribe to the API edition that matches your account. You can do so here: https://developer.columbus.sage.com/docs/services/api/uk. Afterwards, the subscription key may be found in your profile after logging into Sage 200.

    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、Sage 200 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.sage200.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 sage200_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:sage200:SubscriptionKey=12345;Schema=StandardUK;").option("dbtable","Banks").option("driver","cdata.jdbc.sage200.Sage200Driver").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. Sage 200 をテンポラリーテーブルとして登録します:

    scala> sage200_df.registerTable("banks")
  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> sage200_df.sqlContext.sql("SELECT Id, Code FROM Banks WHERE Code = 12345").collect.foreach(println)

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

CData JDBC Driver for Sage 200 をApache Spark で使って、Sage 200 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。