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Apache Spark でSAP データをSQL で操作

CData JDBC ドライバーを使用して、Apache Spark でSAP 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 SAP と組み合わせると、Spark はリアルタイムSAP 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SAP 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SAP と対話するための高いパフォーマンスを提供します。SAP 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SAP 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SAP 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 SAP をインストール

CData JDBC Driver for SAP 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SAP データに接続

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

    本製品はSAP system にJCo JAR ファイルで接続します。Jco JAR ファイルの使い方は、ヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。

    また、SAP システムにSOAP Web service で接続することが可能です。SOAP アクセスには、Client、RFCUrl、User、Password の接続プロパティを入力します。

    詳細情報はobtaining the connection properties を参照してください。

    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、SAP 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.saperp.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 saperp_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:saperp:Host=sap.mydomain.com;User=EXT90033;Password=xxx;Client=800;System Number=09;ConnectionType=Classic;Location=C:\\mysapschemafolder;").option("dbtable","MARA").option("driver","cdata.jdbc.saperp.SAPERPDriver").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. SAP をテンポラリーテーブルとして登録します:

    scala> saperp_df.registerTable("mara")
  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> saperp_df.sqlContext.sql("SELECT MANDT, MBRSH FROM MARA WHERE ERNAM = BEHRMANN").collect.foreach(println)

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

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

 
 
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