今すぐお試しください!

製品の詳細CData JDBC Driver for Sage 50 UK を確認して、無償評価版をダウンロード:

今すぐダウンロード

Apache Spark でSage 50 UK データをSQL で操作

CData JDBC ドライバーを使用して、Apache Spark でSage 50 UK 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 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 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 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 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 データに接続

  1. ターミナルを開き、Spark shell でCData JDBC Driver for Sage 50 UK JAR file をjars パラメータに設定します: $ spark-shell --jars /CData/CData JDBC Driver for Sage 50 UK/lib/cdata.jdbc.sage50uk.jar
  2. Shell でJDBC URL を使ってSage 50 UK に接続し、SQL Context load() function でテーブルを読み込みます。

    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.

    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 50 UK 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.sage50uk.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 sage50uk_df = spark.sqlContext.read.format("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. 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 50 UK をテンポラリーテーブルとして登録します:

    scala> sage50uk_df.registerTable("tradingaccounts")
  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> 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:

CData JDBC Driver for Sage 50 UK をApache Spark で使って、Sage 50 UK 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。

 
 
ダウンロード