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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 ShipStation と組み合わせると、Spark はリアルタイムでShipStation 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ShipStation 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ShipStation と対話するための高いパフォーマンスを提供します。ShipStation 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ShipStation 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ShipStation を操作して分析できます。
まずは、本記事右側のサイドバーからShipStation 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 --jars /CData/CData JDBC Driver for ShipStation/lib/cdata.jdbc.shipstation.jar
ShipStation への接続には、BASIC 認証標準を使います。
JDBC 接続文字列URL の作成には、ShipStation 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.shipstation.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 shipstation_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:shipstation:APIKey='YourAPIKey';APISecret='YourAPISecret'").option("dbtable","Tags").option("driver","cdata.jdbc.shipstation.ShipStationDriver").load()
ShipStation をテンポラリーテーブルとして登録します:
scala> shipstation_df.registerTable("tags")
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> shipstation_df.sqlContext.sql("SELECT Id, Color FROM Tags WHERE CustomerId = 1368175").collect.foreach(println)
コンソールで、次のようなShipStation データを取得できました!これでShipStation との連携は完了です。
CData JDBC Driver for ShipStation をApache Spark で使って、ShipStation 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。30日の無償評価版 をダウンロードしてぜひお試しください。