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Apache Spark でSage 50 UK Data をSQL で操作

CData JDBC ドライバーを使用して、Apache Spark でSage 50 UK Data 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 50 UK と組み合わせると、Spark はリアルタイムSage 50 UK data 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 50 UK data 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 50 UK data と対話するための高いパフォーマンスを提供します。Sage 50 UK 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 50 UK 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 50 UK data を操作して分析できます。

CData JDBC Driver for Sage 50 UK をインストール

CData JDBC Driver for Sage 50 UK 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 50 UK Data に接続

  1. Open a terminal and start the Spark shell with the CData JDBC Driver for Sage 50 UK JAR file as the jars parameter: $ spark-shell --jars /CData/CData JDBC Driver for Sage 50 UK/lib/cdata.jdbc.sage50uk.jar
  2. With the shell running, you can connect to Sage 50 UK with a JDBC URL and use the SQL Context load() function to read a table.

    Note: Only Sage 50 UK 2012 and above are supported.

    The User and Password properties, under the Connection section, must be set to valid Sage 50 UK user credentials. These values will be the same used to log in to the Sage 50 UK software.

    Additionally, the URL property, under the Connection section, will need to be set to the address of the company dataset desired. To obtain the address, do the following:

    1. If you have not already done so, open the Sage 50 UK software.
    2. Click Tools -> Internet Options.
    3. Select the SData Settings tab.
    4. Click the Details button next to Sage 50 Accounts. A window is displayed containing a list of company names along with the address to their corresponding datasets.
    5. Set the URL property to the value in the address field next to the company desired.


    For assistance in constructing the JDBC URL, use the connection string designer built into the Sage 50 UK JDBC Driver.Either double-click the JAR file or execute the jar file from the command-line.

    java -jar cdata.jdbc.sage50uk.jar

    Fill in the connection properties and copy the connection string to the clipboard.

    scala> val sage50uk_df ="jdbc").option("url", "jdbc:sage50uk:URL=http://your-server:5493/sdata/accounts50/GCRM/your-address;User=Manager;").option("dbtable","TradingAccounts").option("driver","cdata.jdbc.sage50uk.Sage50UKDriver").load()
  3. Once you connect and the data is loaded you will see the table schema displayed.
  4. Register the Sage 50 UK data as a temporary table:

    scala> sage50uk_df.registerTable("tradingaccounts")
  5. Perform custom SQL queries against the Data using commands like the one below:

    scala> sage50uk_df.sqlContext.sql("SELECT Name, FinanceBalance FROM TradingAccounts WHERE TradingAccountUUID = c2ef66a5-a545-413b-9312-79a53caadbc4").collect.foreach(println)

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

Using the CData JDBC Driver for Sage 50 UK in Apache Spark, you are able to perform fast and complex analytics on Sage 50 UK data, combining the power and utility of Spark with your data.Download a free, 30 day trial of any of the 200+ CData JDBC Drivers and get started today.