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Apache Spark でSalesforce Data をSQL で操作

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

CData JDBC Driver for Salesforce をインストール

CData JDBC Driver for Salesforce 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Salesforce Data に接続

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

    There are several authentication methods available for connecting to Salesforce: Login, OAuth, and SSO. The Login method requires you to have the username, password, and security token of the user.

    If you do not have access to the username and password or do not wish to require them, you can use OAuth authentication.

    SSO (single sign-on) can be used by setting the SSOProperties, SSOLoginUrl, and TokenUrl connection properties, which allow you to authenticate to an identity provider. See the "Getting Started" chapter in the help documentation for more information.

    組み込みの接続文字列デザイナー

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

    java -jar cdata.jdbc.salesforce.jar

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

    scala> val salesforce_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:salesforce:User=username;Password=password;SecurityToken=Your_Security_Token;").option("dbtable","Account").option("driver","cdata.jdbc.salesforce.SalesforceDriver").load()
  3. Once you connect and the data is loaded you will see the table schema displayed.
  4. Register the Salesforce data as a temporary table:

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

    scala> salesforce_df.sqlContext.sql("SELECT Industry, AnnualRevenue FROM Account WHERE Name = GenePoint").collect.foreach(println)

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

Using the CData JDBC Driver for Salesforce in Apache Spark, you are able to perform fast and complex analytics on Salesforce 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.

 
 
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