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Apache Spark でShopify のデータをSQL で操作する方法
CData JDBC ドライバーを使用して、Apache Spark でShopify にデータ連携。
最終更新日：2023-09-04
この記事で実現できるShopify 連携のシナリオ
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 Shopify と組み合わせると、Spark はリアルタイムでShopify の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Shopify 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Shopify と対話するための高いパフォーマンスを提供します。Shopify 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Shopify 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Shopify を操作して分析できます。
CData JDBC Driver for Shopify をインストール
まずは、本記事右側のサイドバーからShopify 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 を起動してShopify のデータに接続
- ターミナルを開き、Spark shell でCData JDBC Driver for Shopify JAR file をjars パラメータに設定します:
$ spark-shell --jars /CData/CData JDBC Driver for Shopify/lib/cdata.jdbc.shopify.jar - Shell でJDBC URL を使ってShopify に接続し、SQL Context load() function でテーブルを読み込みます。
CData 製品のすべての機能を利用するには、AppId、Password、およびShopUrl 接続プロパティを指定します。
これらの値を取得するには、Shopify への接続 を参照して、CData 製品をアプリケーションとしてShopify に登録します。
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、Shopify 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.shopify.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 shopify_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:shopify:AppId=MyAppId;Password=MyPassword;ShopUrl=https://yourshopname.myshopify.com;").option("dbtable","Customers").option("driver","cdata.jdbc.shopify.ShopifyDriver").load() - 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。
Shopify をテンポラリーテーブルとして登録します:
scala> shopify_df.registerTable("customers")-
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> shopify_df.sqlContext.sql("SELECT FirstName, Id FROM Customers WHERE FirstName = jdoe1234").collect.foreach(println)コンソールで、次のようなShopify のデータを取得できました！これでShopify との連携は完了です。
CData JDBC Driver for Shopify をApache Spark で使って、Shopify 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。
Apache Spark の設定
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