Apache Spark でSage 200 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 Sage200 と組み合わせると、Spark はリアルタイムでSage 200 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Sage 200 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。

CData JDBC Driver for Sage200 をインストール

まずは、本記事右側のサイドバーからSage200 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Sage 200 データに接続

1. ターミナルを開き、Spark shell でCData JDBC Driver for Sage200 JAR file をjars パラメータに設定します: $ spark-shell --jars /CData/CData JDBC Driver for Sage200/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：どのエディションのSage 200 に接続するかを決定します。StandardUK または ProfessionalUK を指定してください。
   • Subscription Key：接続を確立するために使用するAPI へのアクセスを提供します。まず、 Sage 200 API web サイトにログインして、アカウントにマッチするAPI エディションにサブスクライブしてください。 こちらから手順を実行できます。https://developer.columbus.sage.com/docs/services/api/uk. その後、Sage 200 へのログインするとプロファイル内でサブスクリプションキーを確認できます。

   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、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)

   コンソールで、次のようなSage 200 データを取得できました！これでSage 200 との連携は完了です。

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